浙江在线1月12日讯(浙江在线记者 宗倩倩 张峰)不管你是否准备好,人工智能正以秋风扫落叶之势向人类发起各项挑战。
2017年年初,人工智能“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界各路顶尖高手,一周时间的最后,Alpha Go(阿尔法狗)脱下“Master”的马甲,宣布暂时闭关。他的最后一个对手、世界冠军古力留下两个字:绝望。
在棋坛一骑绝尘之后,网友们依然不服输:有本事就来跟我打麻将。而人工智能真的来了,虽然挑战的项目不是麻将,而是和麻将有相通之处的德州扑克。
人工智能转战德州扑克
首次战胜人类职业玩家
近日,加拿大和捷克几位科学家的一篇题为《DeepStack:无限注德扑的专业级人工智能玩家》的论文中,介绍了一种能在一对一无限注(任何人在任何时候可下任何数目筹码)德州扑克中击败人类玩家的新算法DeepStack。
该团队邀请了来自17个国家的33名专业扑克选手挑战DeepStack,进行了44852次较量。DeepStack成为了首个在一对一无限注德扑中战胜人类玩家的人工智能,并且平均胜率达到了492mbb/g(一般人类玩家到50 mbb/g就被认为拥有较大优势,750mbb/g 就是对手每局都弃牌的赢率)。
围棋被攻陷后,为何是德州扑克来承载人类应战的责任?
围棋对弈,双方的棋子都尽显在一方棋盘中,也就是“完整信息游戏”。阿尔法狗的胜利,实质上就是揭开了围棋玄而又玄的神秘面纱,证实了其计算的本质。
而德州扑克则是“非完整信息游戏”,信息不完全透明,玩家只看得到自己手中的牌,无法得知对手的牌,并在博弈过程中包含了欺骗、推测。简单来说,这是一个“人心不可测”的游戏。
你不仅要思考别人要做什么,思考自己做什么,甚至要思考别人会认为你做什么,进而推理出自己的下一步。这些尔虞我诈的战术更像是兵法。
在这篇论文中,多次出现一个词:“直觉”,也就是我们常说的“牌感”。DeepStack注重培养人工智能出牌时的“直觉”。在运用深度学习,反复自我博弈之后,DeepStack学会了在每一个具体情境出现时进行推理。
这非常接近人类玩家的“牌感”,即在当前情境下对个人牌面大小的感觉,并作出相应的决策。
那么,这次胜利能够说明人工智能已经拥有了人类的直觉和推理能力吗,能说人工智能已经读懂人心了吗?
德州扑克资深玩家:震惊但表示怀疑
人工智能在德州扑克上战胜人类的消息一出,几位资深德州扑克玩家在震惊之余,也表示了怀疑。
曾在一档德州扑克的电视真人秀节目中获得冠军的教小瘦认为:“围棋、国际象棋等游戏理论上是个纯技术类游戏,因为机器在计算和统计上有着绝对的优势,所以在这个领域人工智能战胜人类是完全没问题的。但是德州扑克短期的对局中运气因素十分重要。除了运气之外,人类还存在着‘诈牌’这种独有的欺骗性的打法,而这种打法是人类才会具备的技巧,是一种情绪的反应,这一点人工智能是无法具备的。”
不过对于人工智能是否能够真的在德州扑克上战胜人类,教小瘦表示在超过一定手牌数的时候,人类就完全不是对手了。
“我们人类完全靠记忆记录对手逻辑思维顺序,还有打牌的模式套路,而人工智能会直接存档,把你每一手牌的牌和过程全部记录下来,客观上这一点人类就比较难做到。所以在一个较长手牌数的对局中,运气成分概率上被稀释,人工智能对于人类对扑克理解的数据收集后,人类就完全无法对抗了。”
另一位长年混迹德州圈的“莫小胖”同样也对人工智能所谓的“牌感”表示怀疑。他认为机器在“感”这个字上不可能达到人的境界,就算能赢也只是基于它强大的数据收集和计算能力上,在加上人会受到外界因素的干扰,会不可避免地出现失误。
莫小胖认为,在打德州扑克的过程中需要不断地对于场面变化进行判断和应对,这其中掺杂了情绪、心理、气势等一系列主观因素,人工智能的牌感是它对于比赛信息收集之后的一个数据化的结果。如果论文中所说的“牌感”真实存在,那么这个人工智能确实可以说是真的在这个领域打败人类了。
浙江大学人工智能研究所所长:DeepStack仍然是基于大数据
DeepStack战胜人类职业玩家的消息登上各大媒体,浙江大学人工智能研究所所长、教授吴飞也第一时间下载了这篇论文。
“这次胜利肯定不是基于对对手表情心理的解读和推理,本质上还是基于大数据的学习与训练,是基于人类给它的一个样本,并不能说它已经具备了推理能力。”
李开复老师也是一位德州扑克玩家。他在知乎上关于“德州扑克有哪些技巧、经验或者原则”的回答排名第一:“很多人认为德州扑克要学好诈唬(高手惯用技巧)和读懂对方,但就算想成为诈唬专家,也要先学好统计。”。
但就像对于战胜国际象棋高手的超级计算机“深蓝”、战胜围棋高手的阿尔法狗是一种飞跃一样,战胜德州扑克职业玩家的DeepStack也是一种飞跃。“它的研究方向肯定是对的,人工智能的目标就是人类的直觉。”
爱因斯坦曾说过,人类真正有价值的东西就是直觉。吴飞教授解释道:“直觉能够产生创造力,而创造力是一种跳跃式思维,牛顿能从苹果掉下来联想到万有引力。”
从一件事情想到另一件事情,这是一个离散空间的思维跳跃,是人工智能在连续空间中无法推理出来的。你能用一个数学公式来证明出牛顿是如何想出万有引力的吗?并不能。
而吴飞教授也明确表示人工智能是无法解决这一问题的。“因为人类自己都无法提供一个知识库和常识规则来解释。鸟会飞,鸵鸟是鸟,但由此推理出来的‘鸵鸟会飞’却是错的。”
正是因为知识的不确定性,人类自己都无法穷尽推理的无穷可能,又如何能为人工智能提供一个数据库来让其学习呢?
所以,人工智能读懂人心?不可能。
不管你有没有准备好
人工智能的战书不会停止
其实在这篇论文几天前,美国卡内基梅隆大学已经发出预告:该校教授领导研发出的Libratus人工智能系统,将于当地时间1月11日,在宾夕法尼亚州匹兹堡的 Rivers 赌场,与四个顶级职业玩家玩12万手的HUNL,并角逐20万美元的奖金。
与DeepStack没有公开对战现场不同,卡内基梅隆大学走的是当年阿尔法狗的路线,在华丽的赌场搞一场秀,与人类顶尖玩家对战,还有20万美金的噱头。
不论这次公开的“秀”是否会让人类再次“颜面扫地”,可以肯定的是,人工智能向人类下的战书只会越来越多。
过去的20年间,我们见证了人类的不断败北,比如西洋双陆棋、跳棋、国际象棋、Jeopardy 、Atari 电子游戏和围棋。德州扑克之后,人工智能又会盯住什么呢?
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