大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于ai教育娱乐游戏的问题,于是小编就整理了1个相关介绍ai教育娱乐游戏的解答,让我们一起看看吧。
1 月 30 日,宾夕法尼亚州匹兹堡Rivers赌场,耗时20天的德州扑克人机大战尘埃落定。卡耐基梅隆大学(CMU)开发的AI程序Libratus 击败人类顶级职业玩家,赢取了20万美元的奖金。(关注钮问,关注创业)
众所周知,人工智能已经在围棋中击败了人类中的顶级人物,相比而言扑克更加复杂。扑克不确定因素很多,比如对手可能会欺骗,在现实世界中到处都是欺骗,AI还不懂得怎样欺骗。扑克玩家看不到对手的牌,但在西洋棋、国际象棋和围棋中,大家可以看清对方的棋子。
那么人工智能是如何打德州扑克的呢?
Libratus 运用了三种策略:增强(自我)学习、残局解算器、避免人类识别模式。程序用“逼近法”打败了人类对手,“逼近法”与直觉有点相似。
德州扑克有运气成分,但比赛总共进行12万手牌,牌运的影响几乎微乎其微。打100-1000手牌,运气还是影响很大的;但打了12万手牌赢到17.66万个盲注,比赛结果的可信度高达99.77%。也就是说,每场比赛打12万手牌,人类与AI进行1000场比赛,AI将赢下998场,人类只能赢下2场。因此,人工智能Libratus 有着完全不可逆转的优势。
人类学习扑克的一种模式是试错模式,每次输了一手大牌后,想如果我当时不去加注,不去跟注或者扣牌就不会输了。每次对过去的行为感到后悔,然后总结经验调整打法,看是否赢得更多的钱或少输钱。
人类更多是从互联网学习别人已经总结好的正确打法。然后再加以练习,比如每天打上4-5个小时,再花1-2个小时总结今天打扑克的错误和进步,一般6个月里在互联网上打300—500万手牌,通常能成为优秀的扑克玩家。
扑克人工智能是通过Counterfactual Regret Minimization进行100万亿手牌的训练来形成一套完美的打法。
在今年的围棋人机大战中,“阿尔法狗”击败世界最顶级的职业选手。而在美国的匹兹堡,人工智能Libratus在德州扑克比赛中击败四名顶尖人类牌手,这些耀眼的成绩,吸引着无数人的眼球。也坚定了人工智能开发者的信心。
这些人工智能开发团队通过棋类比赛来,挑战人类的极限。无论是“阿尔法狗”还是Libratus这些对弈类人工智能都遵循一套既定的运算原理。人工智能最大优点就是高效的运算能力。通过对已有大量棋局或牌局的情形分析,通过已将量化的可供运算的模型来找出最优解,达成既定目标,赢得对局。
第一步数据的获得就是通过电脑的运算来实现的。电脑和电脑打牌,输入既定残局,记录对弈过程中可能出现的各种结果,积累大量可用数据。第二步建立模型,这是最重要的部分,大量的顶尖科学家需要建立系统模型,让人工智能从众多的情况中挑出当时的最优解,这里是需要大量人力进行参与,使得人工智能表现自能像人一样具有逻辑性,实现具有处理数据的能力。第三步让人工智能向着既定目标,步步为营,找出实现目标的最快策略,赢得博弈比赛。所有的对弈类比赛都是这个思路,有兴趣的朋友可以看看大牛写的专业分析,做为一个实用主义者,海微更喜欢用微信聊天,而不是研究微信的代码是怎么写出来的。
人工智能之所以能够战胜人类棋手或牌手是因为,人的对弈都是从经验中来,当某一种出牌风格或下棋风格不容易出现在对弈过程中,人类的博弈经验就会相对缺失,而机器人ai自我演练却能很好的弥补人类的经验的空白。实际上人类棋牌类的高手对弈的可能是比自己经验更丰富,一群顶尖人才团队智慧的集合体,玩不过也是合情合理。
我是海微,告别纷繁冗杂的科技术语,用最接地气的语言,带你了解最新的科技资讯
胡扯,机器人能称霸德州扑克?那让他把每年的世锦赛冠军都拿下吧,几百万美金,得一个小冠军就敢说称霸了,连i∨ey都不敢这样说,世界级牌手,职业生涯超三干万美元的奖金没你牛逼,一个小冠军,技术有,但运气还是占主要的,你机器人只要看不到底牌,长期和人打,必死。
到此,以上就是小编对于ai教育娱乐游戏的问题就介绍到这了,希望介绍关于ai教育娱乐游戏的1点解答对大家有用。