2017年卡內基梅隆大學開發的一個人工智能程序在什么大賽上戰勝了社會人類玩家？

美國卡內基梅隆大學11日宣布，該校和臉譜企業共同開發的人工智能pluribus在6人卓德州撲克比賽中擊敗多個世界頂級選手，機械在多個游戲中戰勝人類的里程碑

根據美國科學雜志11日在網上發表的相關論文，pluribus與德克薩斯撲克高手13人進行了1萬人手無限對局的6人桌比賽，機器在每次比賽中戰勝了5名人類選手。

在另一種方式的6人桌比賽中，5名pluribus與1名人類選手對局，結果機器分別在5000人對局中擊敗了德州撲克世界冠軍達倫賴斯和克里斯·弗格森。

比賽中，pluribus很難預測自己。 比如，通常的打法是在卡最好的時候按壓，但這很快就會被對方識破。 這是因為不遵循“小心一點”的常識。 根據解體，會做出很多人認為玩家不好的決定，客觀上也迷惑了對方。

研究者指出德州撲克的挑戰大于讓機器下棋和圍棋。 德克薩斯撲克比賽中沒有人知道對方的牌，對方可能在押注時聲勢浩大。 因為這個決定只是基于不完全的消息，更接近現實世界的問題。

卡內基梅隆大學教授托馬斯·桑德霍爾姆此前人工智能在“戰術推理”方面取得的成果僅限于兩人游戲，但這次在很多雜用游戲中戰勝了五名人類選手，人工智能為處理現實世界問題提供了新的可能性

在兩個人的游戲中，介紹說實現博弈論的“納什均衡”是機器的戰略，結果至少是平局，只要對方犯錯誤打破均衡，就保證機器獲勝。 但是這個策略不適用于很多人的游戲。 這臺機器不平坦，必須先下手為強，才能最終獲勝。 研究者為此設計了新的“有限前瞻搜索”算法，使機器能夠做出平衡的整體決定。

年，卡內基梅隆大學開發的人工智能libratus以12萬手1比1戰勝德克薩斯撲克比賽中各4名人類選手。