
w' B0 {* Z* d3 M* z5.39.217.76Pluribus在德州話事啤六人牌局中,贏五名人類高手的示範畫面。
( H- p' \$ }' t; u3 g+ r5.39.217.76tvb now,tvbnow,bttvb6 a1 {( o; d Z$ B+ P" @! X/ L$ E
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。! W" s0 l+ e& D$ V. U' H ~
8 h4 g4 \% ], K2 g5 ytvb 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。公仔箱論壇0 r6 {! x1 }) a4 g
- U' k' ^3 N3 \/ S公仔箱論壇表現超人水平 再達里程碑5.39.217.762 m, f3 Y7 b' m; |; p) x
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)。
) F5 n/ w% k" z, X2 D1 Y4 }* g' }, o+ b5.39.217.765.39.217.76+ r5 H# d _# L( e
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。
1 @8 ]+ x) K2 r% i9 p2 k& l/ v
, T" e! a# t' v g& W5.39.217.76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。
% {9 v5 E. `# o+ ^) B( F/ @2 T1 \公仔箱論壇法新社/英國廣播公司 |