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[其它] 以一敵五 AI贏話事啤高手


& C) L$ j) o2 y- f, ?3 {1 p5.39.217.76Pluribus在德州話事啤六人牌局中,贏五名人類高手的示範畫面。TVBNOW 含有熱門話題,最新最快電視,軟體,遊戲,電影,動漫及日常生活及興趣交流等資訊。' z6 j, k$ u. r, \; K" _- s% X* }
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繼一對一棋局後,人工智能(AI)發展再達里程碑,社交網facebook與大學合研的人工智能「合眾」(Pluribus),以「超人」表現多次在六人牌局戰勝世界高手,是人工智能首次在多人牌局中擊敗人類,開發者預言可能改寫職業牌局玩法。
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0 l' j- `) ^; @. @: `3 @8 @tvb now,tvbnow,bttvb「合眾」是美國卡內基梅隆大學電腦系教授桑德霍爾姆(Tuomas Sandholm)及fb人工智能倡議組成員布朗(Noam Brown)的心血,前日於美國《科學》期刊詳述研究成果,稱「合眾」在一場六人德州話事啤賭局,大勝五名職業高手。TVBNOW 含有熱門話題,最新最快電視,軟體,遊戲,電影,動漫及日常生活及興趣交流等資訊。/ B4 H7 ^/ H5 @0 i
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表現超人水平 再達里程碑tvb now,tvbnow,bttvb$ U0 L3 h. ?% ]' M! ]! i
根據布朗解說,「合眾」先花20小時「強化學習」,系統自行作以萬億次計的對戰練習,慢慢理解專業撲克玩法;系統強化後,先與兩大冠軍級人馬伊萊亞斯(Darren Elias)及弗格森(Chris Ferguson)交手作實戰訓練,兩人各玩5,000手後敗下陣來;第二回再與13名職業牌手對戰,「合眾」每局以一敵五,在合共10,000手的牌局中,系統平均每小時贏1,000美元(7,800港元)。公仔箱論壇, Q0 r1 s5 L8 }6 X8 c# d; ^

& b& I/ `4 m, L+ ^) {% n人工智能研究10多年來一直未能攻破多人撲克牌局,一是因為牌局涉及多名對手「冚牌」的未知數,以及要運用「唬人」等人性技巧;「合眾」在實驗中以數學演算解決了這兩大挑戰,「系統不會視唬人為騙人或不誠實,只是為贏錢最多的一種手法」。布朗又提到系統多次作「驢式下注」(donkey bet),即是比開注選手提早下注,次數比其他職業選手更多,一般認為是新丁才會這樣做,結果「合眾」大勝,勢打破職業牌局既定規則。TVBNOW 含有熱門話題,最新最快電視,軟體,遊戲,電影,動漫及日常生活及興趣交流等資訊。1 g1 {$ [  ]! t& f1 d9 @' _
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桑德霍爾姆在聲明中說:「合眾在多人牌局中表現達『超人』水平,是人工智能和博奕理論的重要里程碑。」「合眾」另一好處是成本低,其雲端電腦系統只花了150美元(1,173港元)建立,相對於數以百萬美元和5,000專家開發的Google人工智能系統DeepMind,大大減低科研成本。布朗強調「合眾」實驗只為同行參考,他和facebook都不打算將之應用於真實牌局中,亦未詳細透露編碼,以免損害撲克界;研究會集中修正系統基礎,有望用以解決實際生活問題,如網上保安、詐騙偵察及無人駕駛導航等。
6 _$ g, ]2 d8 T5 t& B1 O1 M公仔箱論壇法新社/英國廣播公司
隨機出招難捉路「師父」佩服
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被擊敗的人類高手,包括贏得最多世界撲克巡迴賽冠軍的伊萊亞斯。$ z. G& E. I% Z
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「合眾」在短時間強化自己,能擊敗多名話事啤高手,背後兩名「師父」亦深感佩服。世界撲克巡迴賽四屆盟主伊萊亞斯(Darren Elias)是首回合對戰的兩名高手之一,他一人對戰五組「合眾」系統,「我每天跟電腦玩牌,一天玩上逾千手」,系統出錯時通知研究員。
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& C+ e/ y2 B* X+ M$ g" |伊萊亞斯說,系統在數天至數周內由三流牌手成為世界級高手,而且施展虛招時被人類更進取,進步快得可怕:「系統最大優勢是能混合運用策略,人類選手亦一樣,分別在於電腦系統可以完美地隨機施展策略,並維持一定水平,這是大部份人做不到的。」伊萊亞斯又說,系統就算面對同一種牌局,亦會有不同應付方法,故對手很難捉路。另一位有份參與的六屆世界撲克大賽冠軍弗格森亦同意:「合眾是難應付的對手,無論手上拿甚麼牌,都很難猜到它的下一步。」
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