智造觀點
日前，facebook人工智慧研究和卡內基梅隆大學日前發表在《科學》雜誌上的一篇**，介紹了pluribus這款ai撲克機械人，它擊敗了15位撲克專業人士，是第乙個在基準遊戲中持續擊敗兩個以上人類玩家的人工智慧。
ai又雙叒叕超神了！
儘管ai在很多1vs1的遊戲中具有相當的優越性，但在複雜的多人遊戲版本紙牌遊戲中，人類還是一直保持著自己的優勢。
直到現在，乙個新的ai出現了。
這款名叫pluribus的ai機械人，在6人德州撲克中碾壓了人類的頂尖高手。
目前正在各大**刷屏的facebook人工智慧研究和卡內基梅隆大學日前發表在《科學》雜誌上的**，介紹了pluribus建立。這是一款撲克玩家ai，facebook稱其是第乙個擊敗德州撲克（撲克有時用來衡量人工智慧或遊戲理論表現）專業人士的ai。
pluribus擊敗的15位人類專業人士，都是人類中的頂尖選手，每個人曾經贏得過至少100萬美元的撲克比賽。例如2023年世界撲克錦標賽冠軍克里斯「耶穌」ferguson和4次世界撲克巡迴賽冠軍達darren elias。
對此，最早測試pluribus的玩家兼它的手下敗將darren表示，幾周前，pluribus還是乙個牌技平庸的小可憐。「它的主要優勢在於它能夠使用混合策略，這與人類試圖做所的事情是一樣的。而且pluribus完全隨機的方式執行此操作並始終如一地執行此操作。」
facebook ai聲稱，pluribus是第乙個在基準遊戲中持續擊敗2個以上人類玩家的人工智慧。
那麼這款ai機械人訓練成本如何？
研究人員表示，pluribus只需花費150美元的雲計算進行培訓，即可實現其目標。
而且，超過20小時的訓練產生的人工智慧玩家，就可以比人類頂級玩家更好。
pluribus建立在libratus的基礎之上。libratus是卡內基梅隆在2023年製作的ai撲克玩家，曾經歷時20天戰勝了4為德州撲克頂級選手，但是只能1v1。
pluribus是怎樣練成的？
就像ai被訓練玩pluribus之前的go、dota ii和星際爭霸ii等遊戲一樣，ai可以通過與自己比賽進行訓練。
「pluribus戰略的核心是通過自我遊戲來計算的，在這個過程中，ai與其自身的副本進行比賽，而沒有任何人類或先前ai遊戲的資料用作輸入。」**寫道，「人工智慧從零開始，隨機地玩遊戲，然後隨著它決定了哪些行為，以及這些行為的概率分布，逐漸地改進，與早期版本的策略相比，會產生更好的結果。」
在研究人員的測試中，pluribus贏得了5場人類和1場ai比賽，以及5場ai和1場人模擬賽。facebook ai表示，如果每個晶元價值1美元，那麼pluribus每手的收益大約為5美元，每小時與5個人玩遊戲的收益大約為1000美元。
「根據具體情況，它考慮的具體下注數量在1到14之間不等。」《科學》雜誌寫道：「雖然多人可以將自己的賭注限制在100美元到10000美元之間，但實際上玩無限制撲克時，對手並不侷限於這幾個選項中的乙個。」
在這裡必須說明，實驗設定並不完全反映普通的6人撲克遊戲。與真實遊戲不同，籌碼數量並不是乙個持續的總數：對於每一手牌，每個玩家都會獲得10000個籌碼，無論輸贏，他們也會在下一手牌中獲得10000個籌碼。
facebook人工智慧研究科學家noambrown說，顯然這限制了長期戰略的可能，事實上「機械人並沒有在對手身上尋找可以利用的弱點」。
但僅僅因為它不是基於對對手個人習慣或風格的長期觀察，並不意味著它的策略是膚淺的。相反，它可以說更令人印象深刻，並從另乙個角度來看待遊戲，即存在一種不依賴行為暗示或利用個人弱點的獲勝策略。
在撲克中擊敗人類只是乙個開始，作為一名優秀的選手，pluribus更重要的是乙個ai**可以在像6人撲克這樣複雜的東西上實現超人表現的示範。
「許多現實世界的互動，如金融市場、拍賣和交通導航，可以類似地建模為多**互動。」facebook在其部落格中寫道。
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