【OFweek 前沿视点】除了大数据，在博弈均衡上AI也超过人类了？

2018-01-26 06:50

虽然Alpha Go、绝艺、DeepZenGo还没有来一场终极对决，但它们的“江湖地位”还是有谱的。在进阶版AlphaGo Zero推出后，三天内通过自我对抗赛，超过了AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜。之后，DeepMind发表了AlphaGo的谢幕感言。确实，在围棋界已经没有敌手，高处不胜寒的DeepMind将它的下一个对手对准了乳腺癌

德扑：人工智能开启思维开挂新领域

2017年12月，《科学》杂志发布文章称，美国专家研制出新人工智能系统，击败四名“德州扑克”顶级高手。据卡内基梅隆大学专家Noam Brown表示：“我们在创造这一人工智能系统时所开发的技术并不是专门用来打扑克的，它还可以在‘不完美信息’条件下帮助解决其他问题。而这种难题随处可见，我们希望研发Libratus时采用的理念将来能够对人工智能的进一步发展和推广起到决定性的作用。”

但究竟人工智能为什么能够打德扑，这与国际象棋和围棋的大数据分析处理能力还是有不小差异，主要运用的方法是博弈论和运筹学，关键需要理解四个概念：纳什均衡策略、反事实最佳策略、抽象，以及终局。以纳什均衡为例，如何在信息不对称的情况下，估算对方的下注策略概率，从而获得博弈矩阵中的占优策略。

“深蓝”、“围棋争霸”、“德扑”给到人类的思考：

深蓝之所以能够让世界为之震撼，就是因为它的出色表现给人类提出了一个哲学问题——什么是真正的思考？平均运算速度200万步/秒，指数级超人类对于棋盘的运算能力。但没有感性波动以及直觉的能力，完全通过数据计算，这可以算是真正思考吗？除了卓越的速度，这种思维能力究竟有什么价值？人类是否也应该让自己的智力进行这样的量级式开发？

这些思考一直延续到了“围棋争霸”。

而另一方面，人工智能在德扑中的应用，又说明它除了能在数据计算等统计学思维领域有好的表现，在博弈均衡等社会和经济学方面亦有出色表现。

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