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    发布时间:2020-09-03 20:03 浏览

    CMU被抢劫了新的DeepStack算法以抢占Texas Hold\em的Turing测试

    在国外的学术界,有纸着火了。本文进行的研究表明,在人类历史上,AI在德州扑克游戏中赢得了职业人类玩家的称号。而本文的突破性意义在于:AI在信息不完全的博弈中,赢得人类职业对手。本文的名称为 DeepStack:No-LimitPoker中的专家级人工智能”(DeepStack:No-LimitPoker中的专家级人工智能),1月6日提交给ArXiv。

    该论文的作者是加拿大艾伯塔大学的研究人员, 捷克共和国的查尔斯大学, 和布拉格的捷克技术大学。在论文标题中,还有DeepStack,是一种新型的算法名称,该论文指出: DeepStack是一种通用算法,可用于信息不完整的大型连续游戏。”数十名参与者和4。在研究40000手扑克,DeepStack成为世界上第一个在一对一无限德州扑克”中击败职业扑克玩家的计算机程序。

    什么是一对一无限德州扑克”(HUNL)

    德州扑克的英文名称为 TexasHold\em”,和一对一无限制德州扑克”(Heads-upno-limit,(简称HUNL)的意思,有2位玩家和无限下注筹码。自然, 在本文中, 电脑和专业玩家并肩作战。

    虽然是扑克但这与斗地主仍然有很大的不同,这是赌场”非常受欢迎的项目。这是视频,帮助所有人了解德州扑克的规则和游戏玩法。

    从上面的视频中我们可以粗略地理解,德州扑克游戏将具有两种类型的信息:每位玩家手中两张洞牌的私人信息”和桌上公共牌的公共信息”。玩家从5张社区卡中选择3张,结合手中的2张孔卡,最后, 为了获得5张卡的最佳组合。根据 CardRanking”确定最终的获胜者。

    在中国玩德州扑克的名人,一个是王峰老师另一个是李开复老师。关于志虎什么技能, 扑克有什么经验或原则?在问题之下,第一,是李开复的答案他特别提到演奏良好的虚张声势(Bluffing,掌握硕士通常技能的关键是要学习好统计学。

    德州扑克是新一代的图灵测试吗?

    德州扑克已经成为一个非常受欢迎的人工智能研究测试站点。每个扑克玩家持有的底牌的私人信息”,其他玩家看不见的因此,它被称为不完美信息”(Imperfectinformation)游戏。这与Go截然不同,Go是一个完整的信息披露游戏。玩家可以看到棋盘上的每个标志,考虑一下所有可能的举动。所以德州扑克是用于人工智能的,更具挑战性。

    迈克尔·保龄球 DeepStack”论文的相应作者, 曾在2015年初接受 NewScientist”采访时说:德州扑克最有趣的部分,您无法获取完整的信息。”

    卡内基梅隆大学(CMU)的Tuomas Sandholm教授也表示:扑克已经成为信息不完整的案例。(计算机)智能水平的度量。它可以被视为图灵测试之外的存在。”

    有趣的是两位教授带领团队克服了这一新的图灵测试,一位在加拿大艾伯塔大学,一是在美国的CMU大学。

    几天之前,CMU已发出通知:Tuomas Sandholm教授开发的Libratus人工智能系统,将于1月11日举行 当地时间,在匹兹堡的河流赌场, 宾夕法尼亚州播放120,000 HUNL手与四位顶级职业选手,争夺200的奖金,000美元。早在2015年,克劳迪科 天秤座的前身 第一次与人类玩家对战,在80场战斗中被彻底击败,000手这是CMU的复出。

    但是我们已经知道结果了艾伯塔省领先于CMU,发送纸张。学术界的人们表示赞赏,将DeepStack称为一个里程碑(当然,本文尚未通过同行评审阶段),然而, 与CMULibratus提前几天的热身事件相比,DeepStack尚未获得相同数量的媒体处理,这也引起了一些不满。

    当时,CMU采取了AlphaGo路线,在华丽的赌场表演,与顶尖人类玩家作战,还有一个200的,头,000美元。因此,尽管DeepStack论文早于CMU取得了突破,但是战斗并不像后者那么大,媒体不予理,这也是合理的。

    一句话艾伯塔省率先。CMU兴奋不已(学术界的竞争也很激烈)。

    总共, DeepStack有33位人类玩家玩过4张。40岁000手比赛在线比赛将于11月7日至12月12日举行, 2016。最后赢得比赛的前三名选手,有5000个奖励 分别为2500加元和1250加元。以下是游戏的结果。结果表明,DeepStack的平均获胜率为492mbb / g(通常,人类玩家达到50mbb / g时会拥有更大的优势。对手每局弃牌的几率是750mbb / g)。

    我们之前提到过扑克游戏的信息可充钱棋牌游戏违法以分为私人”和公开”。放在表格中间的五张公共卡形成动态的公共状态”。游戏中公共状态的可能顺序构成了公共树(Publictree),每个公共州都有一个相关的公共子树(Publicsubtree)。

    DeepStack的整体架构,分为(a)(b)(c)三个部分。在一个),在DeepStack的每个公开状态下,必须重新计算所需的操作,其中, 子树值将由训练有素的深度神经网络神经网络(b)计算,训练神经网络的样本为(c)。

    一般来说,DeepStack结合了递归推理来处理信息不对称,它还结合了分解(分解)以集中计算相关决策,形成了关于任意卡片的直觉,可以通过使用深度学习的自我打牌来自动学习这种直觉。

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