AI 賭神完成了超進(jìn)化！

兩年前的Libratus，歷時 20 天戰(zhàn)勝 4 位頂級德州撲克選手，但只能 1v1。現(xiàn)在全新的賭神Pluribus，終于取得突破，稱霸多人局：

在六人無限注德?lián)浔荣惿蠐魯∷腥祟愴敿馔婕摇?/p>

結(jié)束了撲克 AI 只能一對一的局面，Pluribus 成為了多人復(fù)雜游戲的里程碑。比起圍棋，比起 1v1 德?lián)?，多人德?lián)涞碾y度要高得多。

而 Pluribus 不止贏，還贏得利落清爽，每手只花20 秒，比人類職業(yè)選手快一倍。它對算力的要求，又比下圍棋的 AlphaGo 低得多，運行只要兩個 CPU。

一共有 15 位頂尖人類高手，敗在新晉 AI 賭神的手下。官方表示，如果每個籌碼一美元，Pluribus 平均每手牌能贏 5 美元，每小時能贏 1000 美元。

其中就有撲克界的傳奇、世界撲克大賽 ( WSOP ) 冠軍克里斯 · 弗格森。

他的 " 獲獎感言 " 如下：

Pluribus 是個非常難打的對手，任何一手牌都很難吃定它。

他還很擅長在最后一手牌上小額下注 ( Thin Bet，指感覺自己的牌強(qiáng)于對手，然后押注來榨干對手 ) ，非常善于拿一手好牌榨取價值。

另外一位職業(yè)選手 Jason Les 說：

它詐唬的技能像怪獸一樣，比任何人類的詐唬都高效。

AI 賭神的兩位爸爸，還是 Libratus 的爸爸，來自 Facebook 和 CMU。他們帶著這項光芒萬丈的新成果，登上了Science。

那么，先來欣賞一下比賽現(xiàn)場，人類是如何被按在地上摩擦的：

在比賽中，Pluribus 一開始拿到的是同花方塊 5 和 6，在第一輪下注結(jié)束，發(fā)出三張公共牌（黑桃 4、方塊 2 和方塊 10）后，還有 3 名其他選手在場，兩位 check、一位加注。

盡管這時 Pluribus 的牌面并不大，但它直接 All-in 了，是的，直接 All-in 了。

結(jié)果，其他幾位高手紛紛棄牌而去，可以說一手詐唬玩得非常 6 了。

難在哪？

多年來撲克一直是 AI 領(lǐng)域難以解決的重大挑戰(zhàn)。

因為撲克有隱藏信息，你不知道對手的牌。贏下比賽需要詐唬，需要許多國際象棋、圍棋等等游戲里涉及不到的技能。

這是 AI 打牌的一個巨大障礙。而另一個障礙是多人。

從前 AI 打的游戲，要么是兩人，要么是兩隊之間的零和博弈 ( 一方贏一方輸 ) ：跳棋、國際象棋、圍棋、星際 2 還是 DOTA 2，都是如此。

△ DeepMind AlphaStar 星際 2 五分鐘擊敗人類

這些游戲里面，AI 都很成功，因為它可以做出一種納什平衡 ( Nash Equilibrium ) 的策略：可以選出一系列動作，不管對手做什么，自己至少不會輸。對手也一樣。

不過，納什平衡并不是總能找到：

首先，如果是觀察對手的弱點來獲得納什平衡，比如對手常常出剪刀，AI 就可以一直出石頭，但對手也能根據(jù) AI 的選擇來調(diào)整自己的策略。這種方法需要的數(shù)據(jù)量也比較大。

其次，如果是多人游戲，即便是每個玩家都找到了自己的納什平衡，加在一起也不一定是納什平衡，因為游戲并不是零和博弈：

一個例子是，Lemonade Stand ( 檸檬水?dāng)傋?) 游戲。每個玩家都要盡量遠(yuǎn)離其他玩家。納什平衡是所有玩家距離都相等?？墒敲總€玩家都會自己找一個平衡點來計算，那大家算出來的聯(lián)合策略就不太可能是納什平衡了。

所以，Pluribus 并沒有采取博弈論的思路，找到不輸?shù)钠胶獠呗浴６且源驍∪祟悶槟繕?biāo)。

決策之道

要做到這一點，僅靠知名前輩Libratus的反事實遺憾最小化（CFR）算法可不行。

Libratus對抗游戲隱藏信息的策略是讓 AI 左右互搏，自己跟自己對戰(zhàn)，采用隨機(jī)策略，在每局過后看看游戲中有哪幾手是讓人后悔的，而后再嘗試不同的戰(zhàn)略，在決策點上復(fù)盤。

在雙人對戰(zhàn)當(dāng)中，這樣的策略效果拔群。

但在不完美信息博弈中，每增加一個玩家，游戲的復(fù)雜度都會呈指數(shù)增長，已有的技術(shù)無法應(yīng)對。

Pluribus 采用了迭代的蒙特卡洛 CFR（MCCFR）。核心思想同樣是自我學(xué)習(xí)，左右手互搏，不用任何人類或前輩 AI 的游戲數(shù)據(jù)作為輸入。

但它的特別之處在于它制定了一個藍(lán)圖策略，在與對手比賽的過程中，Pluribus 也會根據(jù)實際情況實時搜索更好的策略來改進(jìn)藍(lán)圖策略。

也就是說，它的行動可以分成兩個階段。

第一階段：藍(lán)圖策略

無限注德州撲克中有太多決策點可以單獨推理，為了降低游戲的復(fù)雜性，首先要進(jìn)行抽象，即消除一些值得商榷的行動。

Pluribus 使用了兩種抽象：動作抽象和信息抽象。

動作抽象減少了 AI 需要考慮的不同動作的數(shù)量。無限注德州撲克通常允許在 100 美元到 10000 美元之間進(jìn)行全價投注，投注 200 美元和投注 201 美元之間幾乎沒有區(qū)別。

所以，Pluribus 在任何給定的決策點只需要考慮幾種不同的下注大小。它所考慮的投注數(shù)量在 1 到 14 之間變化，具體多少取決于實際情況。

如果對手投注 150 美元，而 Pluribus 訓(xùn)練的過程中只投注 100 或 200 美元，那又該怎么辦？

這時，Pluribus 會依賴下文將提到的搜索算法。

信息抽象則是把策略上相似的牌局放在一起，并對其進(jìn)行相同處理。這會使游戲的復(fù)雜性大大降低，不過也可能消除一些超人類表現(xiàn)中非常重要的微妙差異。

因此，在與人類進(jìn)行實際比賽時，Pluribus 僅用信息抽象來推斷未來下注輪次的情況，而不會用它來實際進(jìn)行下注。同時，信息抽象也適用于自我博弈。

而藍(lán)圖策略的重頭戲，就是迭代的蒙特卡洛反事實遺憾最小化算法（MCCFR）。在算法的每次迭代中，MCCFR 將一個玩家指定為 " 遍歷者 "，其當(dāng)前策略在迭代時更新。

在迭代開始時，MCCFR 根據(jù)所有玩家的當(dāng)前策略隨機(jī)模擬一手牌。一旦這一手牌完成，算法就會開始 review 遍歷者的每一個決策，并通過選擇其他可能操作來評估這一手牌做得多好或多壞。接著，AI 會評估打出不同的手牌后可能做出的每一個假想決策的優(yōu)點。

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遍歷者在選擇一手牌后的收獲，與遍歷者在迭代中的期望收獲之間的差異，會被添加到行動的 " 后悔點 "（反事實遺憾）中。

在迭代結(jié)束時，遍歷者的策略會更新，此后它選擇更高反事實遺憾動作的概率會更高。

第二階段：深度限制搜索

由于無限注德州撲克的規(guī)模和復(fù)雜性，整個游戲的藍(lán)圖策略給出的決策會比較模糊。

實際上，Pluribus 只在第一輪下注時根據(jù)制定好的藍(lán)圖來進(jìn)行游戲，在第一輪之后——甚至是第一輪當(dāng)中，如果對手選擇的賭注大小與藍(lán)圖動作抽象中的大小完全不同—— Pluribus 會進(jìn)行實時搜索，制定更精細(xì)的策略。

蒙特卡洛樹搜索、雙層搜索、alpha-beta 修剪搜索 …… 這些在完美信息游戲中表現(xiàn)出色的實時搜索在德州撲克面前都會撲街，因為它們并不考慮對手轉(zhuǎn)移策略的能力。

Pluribus 使用的方法是，明確地認(rèn)為所有玩家都可能選擇到子游戲葉子節(jié)點之外的不同策略。

算法假設(shè)每個玩家在到達(dá)葉子結(jié)點時，可以選擇四種不同的策略來進(jìn)行下面的游戲，其中包括預(yù)先計算的藍(lán)圖策略，修改后偏向于棄牌的藍(lán)圖策略，修改后偏向于跟注的藍(lán)圖策略，以及修改后偏向于加注的藍(lán)圖策略。

這樣的搜索方法能找到一種更平衡的策略，從而產(chǎn)生更強(qiáng)的整體表現(xiàn)。

而另一個大挑戰(zhàn)是在德州撲克這樣的游戲當(dāng)中，玩家的策略有時取決于對手如何看待她 / 他的游戲玩法。

為了應(yīng)對這一點，Pluribus 根據(jù)其策略跟蹤每一手牌達(dá)到當(dāng)前情況的概率。無論 Pluribus 實際持有哪手牌，它都會優(yōu)先計算出每一手牌的動作，一旦計算出所有的平衡策略，它就會為它實際持有的手牌執(zhí)行一個動作。

令人驚嘆的是，Pluribus 的訓(xùn)練成本非常低。研究者只在 64 核的服務(wù)器上跑了 8 天，就成功訓(xùn)練出了 Pluribus 的藍(lán)圖策略，需要的內(nèi)存空間小于 512GB，還不用 GPU。

換句話說，Pluribus 的訓(xùn)練費用都不到 150 美元！

進(jìn)行游戲時，Pluribus 也只需運行在 2 個 CPU 上，使用不到 128GB 的內(nèi)存。

相比之下，在 2016 年 AlphaGo 對陣?yán)钍朗臅r候，使用了 1920 塊 CPU 和 280 個 GPU 進(jìn)行實時搜索。

在 6 人牌局中，Pluribus 平均每回合只需要 20 秒的時間，比頂尖人類選手還快一倍。

如此策略、如此小成本、如此速度，成績會如何？

全面超越人類職業(yè)高手

為了評估 Pluribus 的實力，研究人員找來了一群德?lián)浣绲捻敿飧呤?，?2000 年世界撲克錦標(biāo)賽冠軍 Chris "Jesus" Ferguson、2012 年世界錦標(biāo)賽冠軍 Greg Merson、四屆世界撲克巡回賽錦標(biāo)賽冠軍 Darren Elias 等等。

這些頂尖高手，每一位都在專業(yè)的德州撲克比賽中贏了超過 100 萬美元，大多數(shù)都贏了超過 1000 萬美元。

具體的測試中，研究者一種設(shè)計了兩種牌局。一種是 5 個人類和一個 AI 的牌局，一種是 5 個 AI 和一個人類的牌局。每一手牌開始的時候，籌碼是 10000 個，小盲 50，大盲 100。

在很多人機(jī)大戰(zhàn)中，經(jīng)常會出現(xiàn)這樣一種情況：AI 在一開始表現(xiàn)得不錯，但隨著人類玩家發(fā)現(xiàn)它的弱點，就變得很智障。

為了全方位評估 Pluribus 的能力，測試持續(xù)了十幾天，打了幾萬手牌。目的是讓人類高手能夠有充分的時間去適應(yīng) AI 的策略，尋找 AI 的弱點。

此外，雖然德?lián)涫且环N技巧性很強(qiáng)的游戲，但運氣也是其中非常重要的影響成分。對于頂尖的德?lián)渎殬I(yè)選手來說，僅僅是因為運氣不好，在一萬手牌局中輸錢是很常見的。

研究者表示，為了減少運氣對比賽的影響，他們在一個版本中采取了 "AIVAT" 算法，在保持樣本無偏差的情況下，用每種情況的基線估計值來減少方差。

比如說，如果 AI 拿到的是一手非常強(qiáng)的牌，AIVAT 將從它贏的錢總中減去一個基線估計值來抵消運氣成分。

5 個人類和一個 AI

這種牌局一共打了 12 天，玩了 1000 手。

每天，都會從高手中選出五名參加。根據(jù)他們的表現(xiàn)，會分配給他們 5 萬美元獎金，從而激勵他們發(fā)揮最佳水平。

應(yīng)用了 AIVAT 后，Pluribus 的贏率估計約為每 100 手牌 5 個大盲注 ( 5 bb/100 ) ，在人類頂尖高手的對決中，是非常好的成績 ( p 值為 0.021 ) 。

如果每個籌碼一美元，Pluribus 平均每手能贏 5 美元，每小時能賺 1000 美元。這一戰(zhàn)績，已經(jīng)超過了職業(yè)選手在與職業(yè)選手和業(yè)余選手的混合比賽中的獲勝率。

"Pluribus 是一個很難對付的對手，"Ferguson 在實驗結(jié)束后說。" 無論用什么手段，都很難吃定他。他也非常擅長在河牌（最后一張牌）上下小額賭注。他非常善于用自己的一手好牌獲取更大的價值。"

5 個 AI 和一個人類

參與這一牌局的是三位頂尖高手中的頂尖高手。

分別是 2000 年世界撲克錦標(biāo)賽冠軍 Chris "Jesus" Ferguson、四屆世界撲克巡回賽錦標(biāo)賽冠軍 Darren Elias，以及 Linus Loeliger ——在六人無限注德?lián)渲?，他是公認(rèn)的世界第一。

他們每個人都與 5 個 Pluribus 玩了 5000 手牌。Pluribus 并不會根據(jù)對手來調(diào)整自己的策略， 所以不會存在 AI 相互勾結(jié)的情況。

整體情況是，每 100 手牌人類選手損失了 2.3 個大盲注（2.3 bb/100）。

其中 Elias 為每 100 手 4 個大盲注（4.0 bb/100，標(biāo)準(zhǔn)誤差為 2.2 bb/100），F(xiàn)erguson 為每 100 手 2.5 個大盲注（2.5bb/100，標(biāo)準(zhǔn)誤差為 2.0 bb/100），Loeliger 為每 100 手 0.5 個大盲注（0.5bb/100，標(biāo)準(zhǔn)誤差為 1.0 bb/100）。

下面這張圖，呈現(xiàn)了 Pluribus 在 10000 手牌實驗中對職業(yè)撲克玩家的平均贏率。直線表示實際結(jié)果，虛線表示標(biāo)準(zhǔn)偏差。

" 它的主要優(yōu)勢在于運用混合策略的能力，"Elias 說。" 這和人類試圖做的事情是一樣的。對于人類來說，這是一個執(zhí)行的問題——以一種完全隨機(jī)的方式去做，并且始終如一。大多數(shù)人類很難做到。"

由于 Pluribus 的策略，完全是在沒有任何人類數(shù)據(jù)的情況下通過自我博弈決定的，因此它也為尋找多玩家無限制的德?lián)涞淖罴淹娣ㄌ峁┝艘粋€外部視角。

Pluribus 證實了傳統(tǒng)的人類智慧，即跟進(jìn) ( 跟進(jìn)大盲注，而不是棄牌或加注 ) ，對任何玩家來說都是次優(yōu)的。

只有小盲注玩家是例外，他們已經(jīng)有一半的大盲注在底池中，因此只需投入其他玩家一半的資金即可。

盡管 Pluribus 在最初通過自我博弈時嘗試過跟進(jìn)策略，但隨著自我博弈繼續(xù)下去，它逐漸放棄了這一策略。

但 Pluribus 在一個人類公認(rèn)的策略上提出了不同的意見：即不下注 ( 在一輪下注結(jié)束時跟注，開始一輪下注 ) 是一個錯誤；與頂尖人類高手相比，Pluribus 這樣做的頻率更高。

" 在于撲克機(jī)器人的比賽中，看到它選擇的一些策略，非常令人難以置信，也令人著迷。"Gagliano 表示，" 有幾個策略是人類根本想不到的，特別是與賭注大小有關(guān)的。"

下面的這張圖，顯示了 Pluribus 和職業(yè)選手比賽時的籌碼數(shù)量。實線表示實際結(jié)果，虛線表示標(biāo)準(zhǔn)偏差。

值得注意的是，Pluribus 是一種研究人工智能的工具。研究者表示，選取撲克只是為了評估在不完全信息的場景中，人工智能在多智能體交互中與人類最高水平的差距。

也就說，他們的征途不僅僅限于德?lián)洌切浅酱蠛！?/p>

畢竟，現(xiàn)實世界很復(fù)雜，也不是只有兩方對戰(zhàn)，也不是非輸既贏。走向通用的人工智能，學(xué)習(xí)多人復(fù)雜游戲是非常重要的一步。

當(dāng)然，作為 "Libratus接下軍用訂單 " 事件的回應(yīng)，F(xiàn)acebook 說這項研究不會做軍事用途。

【來源：量子位】