Facebook的玩Hanabi的AI取得了最新成果

 
Facebook AI Research(FAIR)说，它创造了最新的AI，可以在玩纸牌游戏Hanabi时达到最先进的性能。人工智能系统在25分中的得分为24.61分，而前者在25分中的得分为23.92分。2月，来自Google，DeepMind，卡内基·梅隆大学和牛津大学的研究人员提出了Hanabi基准，并创建了更多可以玩游戏，以实现“人工智能研究的新领域”。
与国际象棋或围棋之类的人工智能挑战人类的其他游戏不同，Hanabi是一种合作游戏，参与者可以共同努力，以实现共同的目标。
“与此相关的令人兴奋的事情之一是，我们正在观察到的改进实际上与深度强化学习所观察到的改进正交：您可以将其添加到任何策略之上，它将使它变得更加强大， Facebook AI研究员Noam Brown在电话采访中告诉VentureBeat。 “我们看到的结果远远超出了我们或其他研究人员的预期。实际上，我们从搜索中获得的收益要强于过去使用的所有深度强化学习算法所获得的收益。”
Facebook的Hanabi AI借鉴了Pluribus的一些搜索技术，Pluribus是Facebook于今年早些时候推出的一款玩扑克的AI，击败了一些人类冠军。
Facebook的AI团队通过结合深度强化学习应用搜索技术实现了这一壮举。搜索算法通过使除一个代理之外的所有代理执行约定的策略，将问题转换为单个代理设置，这是一种称为蓝图的强化学习算法。根据题为“部分通过合作中的搜索改进策略”的论文，该蓝图允许搜索代理“将其他代理的已知策略作为环境的一部分进行处理，并基于其他行为来维护对隐藏信息的信念”。可观察的游戏。”
布朗说，最终，Facebook研究人员认为，类似于其Hanabi机器人的AI可以帮助机器人系统，自动驾驶车辆或对话式AI代理通过解决“思维理论”挑战来更好地响应人类活动。心智理论是指让自己穿上另一个人的鞋子来推断他们的下一步行动的想法。在现实世界中，这种情况的一个示例是，如果您在开车并且前方的汽车停下来，即使您看不见该人，也可能会推断或推断该人将要进入人行横道。
“这是人类非常自然的事情，这种想法是能够让自己陷入另一个人的脚下，并理解他们为什么要采取他们正在采取的行动，他们在想什么，即使他们没有采取行动。不知道某些事情。但这是AI历来真正挣扎的事情，”他说。 “关于灵长类动物是否具有心智论证以及人类婴儿在多大年龄发展心智论证一直存在着长期的争论，我认为最终在AI中看到这种行为真的很有趣。我认为，如果我们希望在现实世界中部署AI与人类互动，那将非常重要，因为人类希望这种行为。”
在其他游戏和AI新闻中，围棋大师Lee Sedol上周表示，他计划退出游戏。根据英国广播公司(BBC)的报道，塞多尔(Sedol)在2016年的五个系列游戏中都击败了DeepMind的AlphaGo，但计划退休，因为“无法击败”的超人AI的崛起。