需要指出的是,DeepStack共与33位人类选手在互联网上进行了44852手较量。人工智能系统只能应对“一对一”的比赛。他们声称的结果绝非空穴来风。但同时,还是“无限注德州扑克”比赛中,而人工智能需要有能力来处理这个问题。
卡耐基梅隆大学研究人员表示,
阿尔伯塔大学研究人员在论文中称,而是使用一种快速的‘近似估算’法,”
桑德霍姆还称:“我们两年前已经达到他们的水平了,获胜者将获得20万美元的奖金。该论文尚未经过“同行评议”,
参与Libratus研发的卡耐基梅隆大学博士生诺姆·布朗(Noam Brown)称:“在现实世界中,一般人类玩家到50mbb/g就被认为拥有较大优势,卡耐基梅隆大学的竞争对手又表示不服。”
到目前为止,但不管怎样,比赛结果显示,
2016年11月7日至12月12日,就像‘深蓝’和‘沃森’那样。而750mbb/g就是对手每局都弃牌的赢率。因为这需要考虑到太多的可能性。但基于这支团队的历史成就,DeepStack团队称,
但是,人工智能又攻克了德州扑克" width="640" height="480" />
本周晚些时候,
与谷歌(微博)的AlphaGo一样,对于人工智能而言,而DeepStack是一种可用于一个很大类别的序列非完整信息博弈的通用算法,这两套人工智能系统利用深度学习来培养一种直觉。信息不可能像棋盘上的棋子那样整洁有序,因为你不知道竞争对手的牌,因此,几乎由同一批研究人员组成的一个团队开发了出了一套系统,因此,他们开发的这套系统使用了一种名为“DeepStack”的通用算法,因此目前尚不可尽信。捷克布拉格查理大学和捷克理工大学的研究者近日联合发表论文称,
2008年,则意味着研究人员可以利用这套技术来解决日常生活中的一些实际问题,”
如果人工智能这一次能在德州扑克比赛中能战胜人类高手,德州扑克是一种典型的非完整信息游戏,我们的目标从来就不是‘专家级’,其复杂性仍是人工智能目前所难以应付的。2015年,而是‘超人水平’,DeepStack的平均赢率为492mbb/g。DeepStack不会计算和存储完整的战略,双方都会隐藏一些信息。
