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原标题:玩转围棋、国际象棋、扑克,DeepMind推出通用学习算法SoG
文章来源:机器之心
内容字数:3829字
内容摘要:机器之心报道编辑:小舟、大盘鸡2016 年 3 月,一场机器人与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石展开的围棋人机大战受到全球的高度关注。我们知道,最后的结果是 DeepMind 的机器人 AlphaGo 以 4 比 1 的总比分获胜。这是人工智能领域一个里程碑性的,也让「博弈」成为一个热门的 AI 研究方向。AlphaGo 之后,DeepMind 又推出了赢得国际象棋的 AlphaZero、击败《星际争霸 II》的 AlphaStar 等等。使用搜索和学习的方法,AI 在许多完美信息博弈中表现出强大的性能,而使用博弈论推理和学习的方法在特定的不完美信息博弈中表现出强大的性能。然而,大多数成功案例有一个重要的共同点:专注于单一博弈项目。例如,AlphaGo 不会下国际象棋,而 AlphaZero 虽然掌握了三种不同的完美信息博弈,但 AlphaZero 无法玩扑克牌,也不清楚能否扩展到不完…
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