【OFweek 前沿視點】除了大數據，在博弈均衡上AI也超過人類了？
雖然Alpha Go、絕藝、DeepZenGo還沒有來一場終極對決，但它們的“江湖地位”還是有譜的。在進階版AlphaGo Zero推出后，三天內通過自我對抗賽，超過了AlphaGo的實力，贏得了100場比賽的全勝。之后，DeepMind發(fā)表了AlphaGo的謝幕感言。確實，在圍棋界已經沒有敵手，高處不勝寒的DeepMind將它的下一個對手對準了乳腺癌
德撲：人工智能開啟思維開掛新領域
2017年12月，《科學》雜志發(fā)布文章稱，美國專家研制出新人工智能系統，擊敗四名“德州撲克”頂級高手。據卡內基梅隆大學專家Noam Brown表示：“我們在創(chuàng)造這一人工智能系統時所開發(fā)的技術并不是專門用來打撲克的，它還可以在‘不完美信息’條件下幫助解決其他問題。而這種難題隨處可見，我們希望研發(fā)Libratus時采用的理念將來能夠對人工智能的進一步發(fā)展和推廣起到決定性的作用�！�
但究竟人工智能為什么能夠打德撲，這與國際象棋和圍棋的大數據分析處理能力還是有不小差異，主要運用的方法是博弈論和運籌學，關鍵需要理解四個概念：納什均衡策略、反事實最佳策略、抽象，以及終局。以納什均衡為例，如何在信息不對稱的情況下，估算對方的下注策略概率，從而獲得博弈矩陣中的占優(yōu)策略。
“深藍”、“圍棋爭霸”、“德撲”給到人類的思考：
深藍之所以能夠讓世界為之震撼，就是因為它的出色表現給人類提出了一個哲學問題——什么是真正的思考？平均運算速度200萬步/秒，指數級超人類對于棋盤的運算能力。但沒有感性波動以及直覺的能力，完全通過數據計算，這可以算是真正思考嗎？除了卓越的速度，這種思維能力究竟有什么價值？人類是否也應該讓自己的智力進行這樣的量級式開發(fā)？
這些思考一直延續(xù)到了“圍棋爭霸”。
而另一方面，人工智能在德撲中的應用，又說明它除了能在數據計算等統計學思維領域有好的表現，在博弈均衡等社會和經濟學方面亦有出色表現。
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