下棋、玩游戏，在与人类的博弈中，人工智能（AI）正在不断生长。近来，英国DeepMind公司的AI智能体DeepNash，就在西洋陆军棋（Stratego）中达到了专业级人类玩家的水平。该效果12月1日发表于《科学》。
事实上，在DeepNash霸占Stratego前，就有报导称AI能够玩“强权交际”这款相似的经典桌游。这是一款具有交际深度的游戏，玩家间存在协作与竞赛联系，必要时须经过商洽结交盟友。
“近年来，AI把握实质不同的游戏的速度适当惊人。”美国密歇根大学计算机科学家Michael Wellman标明，Stratego和“强权交际”这两款游戏大不相同，但它们都极具应战性，与此前AI现已把握的游戏也天壤之别。
Stratego是一款需在信息缺失状况下进行战略考虑的棋盘游戏，相似于我国的军棋。它要比此前AI把握的国际象棋、围棋或扑克杂乱得多。
在游戏中，两边各有40枚棋子，且互相看不到棋子的实在“身份”。两边轮番移动棋子，来消除对手的棋子，终究夺得对方军旗或消除一切能动的棋子的一方取胜。因而，玩家需求进行战略布置、搜集信息，并与对方博弈。
一局Stratego游戏中会有10535种或许的布局。相比之下，围棋的布局有10360种或许。此外，在Stratego中，AI需求推理对手超越1066种布置战略，这使德州扑克中初始的106种或许状况相形见绌。
“Stratego中或许呈现的成果数量之多及其杂乱性，意味着在信息彻底的游戏中体现出色的算法，乃至在扑克游戏中体现杰出的算法，在这款游戏中都不起作用。”DeepMind研讨员Julien Perolat说。
所以Perolat和搭档开发了DeepNash，该命名问候了提出纳什均衡的美国数学家约翰纳什。
纳什均衡是博弈论中一种解的概念，指满意以下条件的战略组合：任何一位玩家在此战略组合下单方面改动自己的战略（其他玩家战略不变），都不会进步本身的收益。
DeepNash将强化学习算法与深度神经网络相结合，以找到纳什均衡。强化学习包含为游戏的每个状况找到最佳战略。为了学习最佳战略，DeepNash现已与自己进行了55亿次博弈。
“咱们的研讨标明，像Stratego这样杂乱的触及不完善信息的游戏，不需求经过查找技能来处理。”团队成员、DeepMind研讨员Karl Tuyls标明，“这是AI迈出的一大步。”
而曾于2019年陈述了玩扑克的AIPluribus的Meta AI研讨员Noam Brown团队，则将目光投向了一个不同的应战：树立一个能够玩“强权交际”的AI。
“强权交际”是一个最多可由7位玩家参加的游戏，每位玩家代表第一次国际大战前欧洲的首要力气，游戏方针是经过移动部队操控供给中心。重要的是，该游戏需求玩家间进行私家沟通和协作，而不是像围棋或Stratego那样进行双人博弈。
“当进行超越两人的零和博弈时，纳什均衡思维对游戏就不再有用了。”Brown说，他们成功练习出了AICicero。在11月22日发表于《科学》的论文中，该团队陈述称，在40场游戏中，“Cicero的均匀得分是人类玩家的两倍多，在玩过一场以上游戏的参加者中排名前10%”。
Brown认为，能够与人类互动并解说次优乃至非理性人类行为的游戏AI，能够为其在实际国际的使用铺平道路。（来历：我国科学报 许悦）
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