这里的应用层,指的是CenterServer、LogonServer、LogServer、RoomServer等几个服务器,另外还包括游戏模块的设计。不过游戏模块和前4个服务器的设计很不相同。这里先说
中科院自动化所兴军亮研究员领导的博弈学习研究组提出了一种高水平轻量化的两人无限注德州扑克AI程序——AlphaHoldem。其决策速度较DeepStack速度提升超1000倍,与高水平德州扑克选手对抗的结果表明其已经达到了人类专业玩家水平,相关工作被AAAI 2022接收。 从人工智能学科诞生伊始,智能博弈研究就是人工智能技术发展创新的沃土,并且一直都是衡量人工智能发展水平的重要评价准则[1][2][3][4]。2016年,AlphaGo[2]以4:1的成绩战胜围棋世界冠军李世石,这一事件被认为是智能博弈技
作者 | 西西、王晔 编辑丨陈彩娴 近日,人工智能国际顶会 AAAI 2022 正在召开,大会论文奖也陆续公布。AI科技评论获知,中国科学院自动化所的兴军亮教授团队获得 AAAI 2022 的卓越论文奖(Distinguished Paper)! AAAI 的英文全称是“Association for the Advance of Artificial Intelligence”(美国人工智能协会)。该协会是人工智能领域的主要学术组织之一,具有一定的学术权威性。 兴军亮团队此次获奖的工作是他们所开发的轻量型
一款名叫“Pluribus”的AI扑克牌机器人在六人无限制德州扑克这项复杂游戏中,碾压了人类职业选手!——这是AI机器人首次在规模超过两人的复杂对局中击败顶级人类玩家。
DeepMind(Google 子公司 )的人工智能 AlphaGo 成功以 4 比 1 的战绩击败冠军级围棋选手李世石,并借此向世人宣告人工智能技术已经攻克围棋项目。那么值得 DeepMind 攻坚的下一项任务又会是什么呢? 伦敦大学学院(University College London)的两位研究员撰写了一篇论文,并在论文中提出了一个值得人工智能技术攻坚的项目:扑克牌。和围棋项目不同,人工智能技术若能在扑克项目上取得胜利,研究人员可以将所赢取的资金作为后续科研经费使用。至少在人类醒悟并决定不再在扑克
机器之心编译 参与:路、晓坤 CMU 冷扑大师团队在读博士 Noam Brown、Tuomas Sandholm 教授和研究助理 Brandon Amos 近日提交了一个新研究:德州扑克人工智能 Modicum,它仅用一台笔记本电脑的算力就打败了业内顶尖的 Baby Tartanian8(2016 计算机扑克冠军)和 Slumbot(2018 年计算机扑克冠军)。此前,冷扑大师的论文《Safe and Nested Subgame Solving for Imperfect-Information Ga
“如果AlphaGo是超级IQ天才,那么‘冷扑大师’就是超级EQ天才。”李开复如此描述这一场刚刚开场的德扑人机大战。 4月6日至10日,冷扑大师V.S.中国龙之队将在海南展开为期五天、长达45小时的人机扑克对战。 今日的比赛原计划于8点开始,但人类牌手到场后,比赛一直推迟至9点过才正式打响。据悉,比赛推迟是由于现场网络问题,“冷扑大师”期间似乎还经历了重启。比赛过程中,“冷扑大师”也多次困于网络延迟问题,出牌略慢。 今天开始,“冷扑大师”和“龙之队”会进行每天上下午两场共10小时的人机对战。截至发稿,上午的
舒石 希拉 发自 CMU 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ Sandholm教授:冷扑大师,来了~ 放下想赢的执念后,AI赌神再没输给人类。 这个AI赌神拉丁名Libratus,中文名冷扑大师。今年1月,它在美国战胜四位顶级人类德扑玩家,赢得176万美元(虚拟货币)。 如今冷扑大师应创新工场李开复的邀请,来到国内,将与6位龙之队高手展开六天鏖战。 为此几天之前,量子位前往美国宾州匹兹堡卡内基梅隆大学(CMU),独家对话Libratus的两位创造者:Tuomas Sandholm教授和他的博士生N
我对于德州扑克AI的接触始于2019年,那个时候我还在上研究生,当时有个挺有意思的老板通过icyChessZero(中国象棋alpha zero)这个项目找到我,问我有没有兴趣为他开发德州扑克的AI,他可以给我报销机器钱,还可以有一点点的报酬,当时我正好在看很多关于德扑AI的论文,本来也有这个打算,于是想都没想就接了这个活,也开始了我和德州扑克AI真正的交集。虽然到2020年最后我写的德州扑克solver并没有被采用,并且最后老板还是选择了名声更大的一个项目进行合作,但是这中间构建德州扑克solver的过程是有趣的,这个solver我也终于在今年春节期间把代码整理清楚并且开源,算是不旺我花费在德扑AI上的这些时间,开源的这个项目也是目前据我所知最完善的德州扑克开源solver,虽然它没有界面,功能也不能称得上尽善尽美,但是比起1000刀的piosolver,它不要钱啊!
在过去的两三年中,我们经常听说人工智能在棋牌类游戏(博弈)中取得新的成果,比如基于深度强化学习的 AlphaGo 击败了人类世界冠军,由 AlphaGo 进化而来的 AlphaZero 还一并搞定了国际象棋和日本象棋;基于博弈论的冷扑大师(Libratus)也在无限注德州扑克比赛中击败了人类职业选手;今年在澳门举行的 IJCAI 2019 上我们也发现了一篇斗地主 AI 论文。
德州扑克被AI攻克?才刚开始 作者:余小鲁 作者系理论物理博士,人工智能专家。新浪扑克学院特邀讲师 Sunday, 31 December 2017 余小鲁博士(右)在新浪总部大厦接受专访 不只是一个纸牌游戏——德州扑克AI的意义 和谷歌研究围棋AI一样,卡内基梅隆大学研究德州扑克AI,也是“志不在此”。因为德州扑克中存在很多和社会生活类似的普遍难题,此研究才有根本重要的意义。德州扑克AI的意义 德州扑克AI的里程碑——Libratus(冷扑) Libratus是“balanced”的拉丁文,意为均
转载自 新浪科技 作者 李根 3月24日下午消息,新浪科技今日独家获悉,卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University,以下简称CMU)开发的德扑人工智能程序Libratus,
编者按:本文作者 Joshua Brustein,原载于Bloomberg,由AI科技评论编译。 四名世界上最好的职业扑克玩家一月份的大部分时间都猫在位于匹兹堡的大河赌场,品味着失败。他们会在上午11点前准时出现,身穿时髦的运动裤和有型的球鞋坐在电脑屏幕前。每个人在夜里回到宾馆房间前差不多要打1500手在线无限级德州扑克的1对1单挑。这通常意味着每天工作都会超过晚上10点。在这漫长的一天里,星巴克杯和水樽散乱堆放在玩家键盘旁,Chipotle墨西哥卷饼快餐包装袋散落在他们脚边。 每当一个人类玩家打出一手
六人无限制玩法是德州扑克最受欢迎的游戏方式,Facebook 与 CMU 的成果是第一个在拥有两个(或以上)人类玩家的比赛中击败人类专业选手的 AI。
两年前的Libratus,历时20天战胜4位顶级德州扑克选手,但只能1v1。现在全新的赌神Pluribus,终于取得突破,称霸多人局:
“AlphaGo退休了,我们还有赌神Libratus。” 今年上半年,AlphaGo多次升级连克人类高手,甚至以3:0一举击败如今世界排名第一的柯洁。而在德州扑克中,人工智能也出现了——Libratus。2017年1月30日,来自CMU的人工智能Libratus战胜了人类顶级德州扑克玩家。然而比赛时,Libratus的创造者并不愿意大肆宣传其运作方式,而这大半年里关于Libratus的信息也鲜有曝光。 直到这个月——在距离NIPS2017开幕还有半个月左右,Libratus的创造者Tuomas Sandho
在国外的学术圈里,有一份论文火了。论文里进行的研究表明,人类历史上第一次,AI在德州扑克游戏上赢得了人类职业玩家。而这份论文的突破性意义在于:AI在非完整信息的博弈游戏中,赢得人类职业对手。 这篇论文的名字是《DeepStack:无限下注扑克里的专家级人工智能》(DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker),1月6号提交到了ArXiv上。 论文作者是来自加拿大Alberta大学、捷克Charles大学、布拉格捷克
问耕 发自 LZYY 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 昨天下午,量子位在中关村举办了一个技术沙龙,邀请创新工场AI工程院技术VP李天放、联想智慧医疗CEO林林等,从技术和实战的角度,对德州扑克
最近,Arxiv上的一篇题为《Solving Imperfect-Information Games via Discounted Regret Minimization》引发关注,原因主要在于本文的两位作者的鼎鼎大名,CMU计算机系博士生Noam Brown,以及该校计算机系教授Tuomas Sandholm。这两位就是去年的著名的德州扑克AI程序“冷扑大师”(Libratus)的缔造者,堪称德州扑克AI之父。
Oculus欲向第三方头显开放Oculus生态平台 在上周的Oculus新闻发布会上,Rift负责人奈特·米歇尔表示,其他头显可以通过两种方法接入Oculus的生态系统。第一种是以“Oculus Pa
今天是年三十儿啦,『量子位』祝大家新春快乐!在这亲友相聚的日子里,我们讲一个AI横扫赌场的故事,也挺适合你讲给他们听…… 报道 | 量子位 舒石 百万美元 年三十儿的黎明来临时,数字定格在106.5万
作者 | 量子位 舒石 △ 今日凌晨产生的人机大战最终结果 176万,美元。 经过20天的鏖战之后,四位顶级人类扑克高手,在这场德州扑克人机大战中,总共输给人工智能(AI)选手共计176.6万美元。四
CDA数据分析学院的德州扑克比赛才刚刚结束,就听到AI投来的战书。听说最近人工智能又盯上了德州扑克,最近几天的人机大战也是如火如荼。如果说第一天算是2比2打平手,人类选手Daniel Mcaulay赢了AI 4938美元,Jimmy Chou赢了AI 2290美元,Dong Kim输了60,305美元,Jason Les输了21411美元。让我们还在庆幸,也许人工智能还没真正做到读懂人心,但是第二天人工智能目前以四比零取得对人类的压倒性胜利。人类与AI一共激战了6040手牌,四名人类高手全部倒在AI的淫
AI 科技评论消息:当地时间 1 月 30 日,在宾夕法尼亚州匹兹堡的 Rivers 赌场,卡耐基梅隆大学(CMU)开发的人工智能系统 Libratus 战胜四位德州扑克顶级选手,获得最终胜利。 据官网介绍,此次由四名人类职业玩家 Jason Les、Dong Kim、Daniel McAulay 和 Jimmy Chou 对战人工智能程序 Libratus,赛程为 20 天,一共进行了 12 万手牌的比赛。 2015 年,CMU 曾组织了首场“大脑对抗人工智能”赛事。在当时的赛事中,代表 CMU 出战
△人工智能机器人在无限制下注 扑克中击败顶级职业扑克选手 王新民 编译自Nature 量子位·QbitAI 出品 人类发明的那些智力游戏,快要全面沦陷了。 人工智能已经在国际象棋、跳棋、围棋和西洋双路棋上击败了人类,最近它又占领了扑克领域。 两个不同团队开发的两个机器人,先后在一对一无限制下注的德州扑克上征服了多位职业扑克玩家。 第一个打败职业玩家的算法,是DeepStack,由加拿大阿尔伯塔大学的计算机科学家与查尔斯大学和捷克技术大学的合作者共同开发的。一个月后,在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers
大数据文摘作品 转载具体要求见文明 作者 | Aileen 魏子敏 视频团队 | 陈啸明 王子君 田晋阳 takeshiluan 没错!大数据文摘字幕组成立啦!!! 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错,又懂一点视频 快加入我们吧~ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组! 经过20日的赛程,Brain vs.AI的德州扑克人机大战在卡耐基梅隆大学(CMU)落幕,由4名人类职业玩家 Jason Les、Dong Ki
【新智元导读】AlphaGo之后,又一人机大战被登上了Science 封面,这一次是德州扑克AI 程序DeepStack。来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者提出一种新算法 DeepStack,在一对一无限注德州扑克中打败了人类对手。这是AI 在不完美信息博弈中堪称里程碑式的突破。 计算机在象棋和围棋游戏中已经能击败人类。这些以及其他类似的游戏,对于当下的游戏状态,所有的玩家能够获得的确定性信息是相同的。但是,在扑克游戏中,由于无法看到对手的牌,教计算机玩好扑克是很棘手的。来自加拿大和捷克的几位计算机科学
【新智元导读】2017年是AI在扑克上取得突破的一年,冷扑大师Libratus和DeepStack 相继完胜人类,实现对人类专业级玩家的超越,毫无疑问是里程碑式的突破。在AlphaGo和Master与人类专业棋手的PK光环下,扑克AI的研究稍显黯淡,但是,以解决不完美信息博弈为目标的扑克AI路径难度和重要性并不亚于围棋。在商业谈判、医疗健康、网络安全、拍卖等领域,这一技术有着不容忽视的应用价值。本文以信息图示的形式,为你介绍扑克AI的历史、技术原理、对战细节、AI 的优势等,了解冷扑大师的前世今生。 201
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 打斗地主,除了信息不完全,还要学会合作与竞争。 众所周知,AI 在围棋上的实力是人类所不能及的。不过斗地主还不一定。在 2017 年 AlphaGo 3 比 0 战胜中国棋手,被授予职业九段之后,柯洁决定参加斗地主比赛,并获得了冠军。在当时的赛后采访中,柯洁表示,「很欢乐,希望以后再多拿一些冠军,无论什么样的冠军都想拿!」 但是好景不长,在这种随机性更高的游戏上, AI 紧随而至。 近日,快手 AI 平台部的研究者用非常简单的方法在斗地主游戏中取得了突破,几天内就战胜了所
机器之心原创 参与:李泽南、李亚洲、黄小天 2016 年,人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。2017 年,人们对于 AI 领域的期待变得更高了,不过在这一
经过五天的鏖战,德州扑克人工智能系统Libratus毫无悬念获得最终胜利。在这场德州扑克人机大战中,中国龙之队的六位牌手共与冷扑大师打了36000手牌,共输792327分,AI完胜人类。 比赛的结局并
围棋AlphaGo点燃的AI之火渐渐降温之际,微软今天上午发布了他们在麻将游戏中取得的重大突破:麻将AI “Suphx”在国际知名专业麻将平台“天凤”上荣升十段。
选自Science 作者:Noam Brown、Tuomas Sandholm 机器之心编辑部 Libratus 提出了一种在大型状态空间、隐藏信息中有效地应对博弈论推理挑战的方法;它在 12 万手单挑无限注德州扑克比赛中击败了四个顶尖的人类选手,成功解决了处理不完美信息博弈的领先基准问题与长期存在的挑战。由于现实世界策略交互中的隐藏信息无处不在,因此 Libratus 引入的范式将在 AI 的未来发展和广泛应用中发挥重要作用。 近年来,人工智能已经取得了非常大的进步。很多情况下,这种进步体现在基准游戏中和
翻译:刘畅、reason_W 编校:reason_W 编辑:鸽子 今年上半年,继AlphaGo多次升级连克人类高手之后,德州扑克终于也迎来了它的“破壁人”——人工智能Libratus。1月30日,来自CMU的人工智能Libratus战胜了顶级德州扑克玩家。然而比赛时,Libratus的创造者却是对其运作方式遮遮掩掩,这大半年关于Libratus的技术细节也少有曝光。直到这个月——先是在NIPS上取得最佳论文奖,接着15号《Science》杂志就发表其预印版论文,全角度解读Libratus技术细节。而L
选自arXiv 机器之心报道 距离 NIPS 2017 开幕还有半月左右,但相关奖项的信息已经开始流出。CMU 教授 Tuomas Sandholm 的个人主页显示,他和其博士生 Noam Brown
【新智元导读】 “冷扑大师”libratus发明人之一的Tuomas Sandholm在新智元AI WORLD207世界人工智能大会上进行分享。他介绍了libratus是如何工作的,包括三大部分:抽象
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】首个战胜德州扑克职业玩家的AI系统,DeepStack的三位开发人员最近离职DeepMind,宣布将用强化学习技术征战股市,收获的种子轮融也是破了捷克共和国的纪录。 开发算法来自动买股票可以说是每个机器学习从业者都想干的事了,只要研究好策略,再训练一个模型,简直就是躺赚啊! 最近DeepMind的三位前员工也开始研究上了怎么自动买公司股票和加密货币,以便能够赶在上涨前买入一波。 Martin Schmid,Rudolf Kadlec和Metej
【新智元导读】 2017年刚开年,人机大战激战正酣:从围棋上孤独求败的 Master 到人脸识别的小度,现在,国外科学家宣布,机器已经在一对一的无限注德州扑克中赢过人类。扑克是典型的不完美信息博弈游戏,也是人工智能面临的长期挑战。一对一无限注中包含10的160次方(1后面160个0)决策点(decision points)——每个点都根据出牌方的理解有不同的路径。另外,作者还在论文中介绍了一种新的算法DeepStack,让系统可以在比赛中拥有“直觉”。 来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者近日在 arXi
【AI100 导读】短短十年间,人工智能先是战胜了国际象棋大师,然后又击败了韩国的冠军级围棋选手李世石,它的决策系统与学习能力提升的速度令人震惊。那么,人工智能下一个要攻克的领域是什么呢?可能会是扑克。目前,有两个研究团队分别研发出了运行扑克游戏的人工智能程序。在这两款游戏中,电脑都将最聪明的人打败了。 人工智能的发展有一个里程碑,那就是加拿大和捷克共和国的研究人员共同开发的一款扑克机器人,这款机器人在一对一的不限注德州扑克中打败了好几名职业选手。 最有趣的是,项目组的研究人员说他们的程序是使用了一种叫做
本文来自:微软亚洲研究院,AI 科技评论 获授权转载,如需转载,请联系微软亚洲研究院。
◆ ◆ ◆ 行业趋势 劳伦斯·利弗莫尔国家实验室3月29日宣布已经购买了由 IBM 研究院开发的类脑超级计算平台。该平台的核心设计为神经突触芯片。不同于注重语言和逻辑思维的传统计算机,模仿人脑神经和突触设计的神经突触芯片更加关注触感和模式识别。IBM的长期目标是建立一套神经突触芯片系统,拥有10亿神经元和百万亿突触,耗能仅需一千瓦,可以全部装在一个2升的容器里。这项技术将被用于众多研究和产业领域,包括公共安全、针对盲人的视觉辅助、家庭健康监测和交通。 由最高人民法院批准立项建设的“法信——中国法律应用数
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展,特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统,并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
机器之心原创 参与:李泽南、李亚洲、黄小天 2016 年,人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。2017 年,人们对于 AI 领域的期待变得更高了,不过在这一年里,各家科研机构和大学仍为我们带来了很多激动人心的研究成果。本文将试图对 2017 年人工智能领域实现的重要科研成果进行盘点。 来自谷歌大脑负责人 Jeff Dean 的 Keynote:人们在 arXiv 上提交的机器学习论文数量正遵循摩尔定律增长。人工智能技术的发展速度是否也有这么快? AlphaGo
作者:Noam Brown, Tuomas Sandholm, Brandon Amos
在20世纪的大部分时间里,国际象棋博弈都是人工智能研究人员的基准。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词,曾经把国际象棋称为“人工智能界的果蝇”,可见国际象棋对于人工智能研究的重要性。 在20世纪90年代后期,IBM的Deep Blue展开与世界冠军Garry Kasparov的一系列国际象棋比赛。于1997年最终击败卡斯帕罗夫,这标志着一台机器首次在比赛中击败了世界冠军。到了二十一世纪初,这项技术已经提高到无论在什么样的游戏环境中机器都能够击败国际象棋大师。
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