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              斗地主jj比赛下载-在扑克高手和人工智能之间这场极其艰难的比赛

              通常,由于游戏的布局,即使是基本的电子扑克游戏也很难被击败:玩家总是隐藏自己的牌,更不用说虚张声势并欺骗对手了。而当谈到无限制德州扑克游戏时,风险就更大了。

              根据谷歌AI实验室创始人Andrew Ng的说法,人工智能很难在扑克游戏中获胜,因为游戏玩家只能掌握一小部分信息,而非游戏的全部。这对人工智能来说是一个巨大的挑战斗地主jj比赛下载,它需要研究对手的所有动作和可能性,而这反过来又使得预测最佳动作变得不可能。

              因此,为了利用其非凡的计下载欢乐斗地主版本算能力,人工智能会随机化每项动作,使得对手很难理解它什么时候虚张声势,什么时候没有。

              Libratus VS 四个职业扑克玩家

              所以,我们来看看这个著名的案例,2017年Libratus软件成功击败了四名扑克玩家,非1名、2名或3名。无论从哪方面来看,这件事都不是想象中那般简单——不管是玩家,还是游戏,甚至是人工智能软件本身。

              在匹兹堡一家赌场里,与Libratus对决的是世界上最著名的扑克手,Dong Kim和其他三位。无限德州扑克牌理所应当是最复杂的扑克游戏。但由于复杂的下注策略和手法,他们玩的游戏远不逊于无限德州扑克牌。

              正如Kim自己阐述的那样,他觉得这个程序实际上是在看他的牌,但并不像是作弊或其他途径——“就是那么好,”Kim说。正如我们已经提到的,Libratus成功击败了Kim以及其他三名职业扑克玩家,这是人工智能史上首次取得该胜利。

              但人工智能软件也不是普通的设计。事实上,这并不是一个单独的软件来对付这四个扑克玩家。卡耐基梅隆大学学生Noam Brown和他的导师Tuomas Sandholm教授创建了Libratus,这是三个独立系统的副产品,三系统无缝工作以确保最终的结果,这种方式基本上是吞噬专业人士。甚至有人参与了这个过程,但我们不要忘乎所以地讨论个别因素。

              学习动作方法

              负责发现和测试游戏中所有可能的手法的首要元素称为强化学习。在当今的人工智能世界中,获得广泛好评的流行软件称为深神经网络。神经网络允许机器模仿所有的人类动作和手势斗地主jj比赛下载,甚至在某个时刻超越它们。

              然而,Libratus没有使用深层神经网络进行操作。它是基于另一种被称为强化学习的人工智能。从根本上说,这个软件一次又一次地对自己下手,最终完善了它的知识库。

              但与其他类似平台(比如谷歌的AlphaGo)的一个不同之处在于,Libratus并非出于获下载老版的欢乐斗地主得基本技能然后出于完善自身的目的与人类竞争。而是,它被赋予了基本的游戏规则,然后必须从零开始学习一切。

              在此过程中,最突出的因素是以惊人的频率随机打牌。经过数万亿次的练习和数月的高强度训练,Libratus达到了熟练水平。它不仅可以击败职业玩家斗地主jj比赛下载,而且还可以发挥职业玩家无法猜到的最多随机手

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