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在国际象棋和围棋中 , Player of Games 被证明在某些配置中比 Stockfish 和 Pachi 更强大 , 并且它在对抗最强的 AlphaZero 系统时赢得了 0.5% 的比赛 。 尽管在对阵 AlphaZero 的比赛中损失惨重 , 但 DeepMind 认为 Player of Games 的表现达到了“顶级人类业余爱好者”的水平 , 甚至可能达到了职业水平 。
结果显示 , Player of Games是一个更好的德州扑克和苏格兰场玩家 。 与Slumbot对战时 , 该算法平均每hand赢得700万个大盲注(mbb/hand) , mbb/hand是每1000 hand赢得大盲注的平均数量 。
同时在苏格兰场 , DeepMind称 , 尽管PimBot有更多机会搜索获胜的招数 , 但Player of Games还是“显著”击败了它 。
未来
Schmid 相信 Player of Games 是向真正通用的游戏系统迈出的一大步 。
实验的总体趋势是 , 随着计算资源增加 , 该算法的性能会更好 , Schmid 预计这种方法将在可预见的范围内扩展未来 。
“人们会认为 , 受益于AlphaZero的应用程序可能也会受益于游戏玩家 。 ”他谈道 , “让这些算法更加通用是一项令人兴奋的研究 。 ”
参考链接:
https://venturebeat.com/2021/12/08/deepmind-makes-bet-on-ai-system-that-can-play-poker-chess-go-and-more/
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