下棋、玩游戲，在與人類的博弈中，人工智能（AI）正在不斷成長。近日，英國DeepMind公司的AI智能體DeepNash，就在西洋陸軍棋（Stratego）中達(dá)到了專業(yè)級人類玩家的水平。該成果12月1日發(fā)表于《科學(xué)》。

事實(shí)上，在DeepNash攻克Stratego前，就有報道稱AI能夠玩“強(qiáng)權(quán)外交”這款類似的經(jīng)典桌游。這是一款具有外交深度的游戲，玩家間存在合作與競爭關(guān)系，必要時須通過談判結(jié)交盟友。

“近年來，AI掌握本質(zhì)不同的游戲的速度相當(dāng)驚人�！泵绹�密歇根大學(xué)計算機(jī)科學(xué)家Michael Wellman表示，Stratego和“強(qiáng)權(quán)外交”這兩款游戲大不相同，但它們都極具挑戰(zhàn)性，與此前AI已經(jīng)掌握的游戲也截然不同。

Stratego是一款需在信息缺失情況下進(jìn)行戰(zhàn)略思考的棋盤游戲，類似于中國的軍棋。它要比此前AI掌握的國際象棋、圍棋或撲克復(fù)雜得多。

在游戲中，雙方各有40枚棋子，且彼此看不到棋子的真實(shí)“身份”。雙方輪流移動棋子，來消滅對手的棋子，最終奪得對方軍旗或消滅所有能動的棋子的一方獲勝。因此，玩家需要進(jìn)行戰(zhàn)略部署、收集信息，并與對方博弈。

一局Stratego游戲中會有10535種可能的布局。相比之下，圍棋的布局有10360種可能。此外，在Stratego中，AI需要推理對手超過1066種部署策略，這使德州撲克中初始的106種可能情況相形見絀。

“Stratego中可能出現(xiàn)的結(jié)果數(shù)量之多及其復(fù)雜性，意味著在信息完全的游戲中表現(xiàn)出色的算法，甚至在撲克游戲中表現(xiàn)良好的算法，在這款游戲中都不起作用。”DeepMind研究員Julien Perolat說。

所以Perolat和同事開發(fā)了DeepNash，該命名致敬了提出納什均衡的美國數(shù)學(xué)家約翰·納什。

納什均衡是博弈論中一種解的概念，指滿足以下條件的策略組合：任何一位玩家在此策略組合下單方面改變自己的策略（其他玩家策略不變），都不會提高自身的收益。

DeepNash將強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以找到納什均衡。強(qiáng)化學(xué)習(xí)包括為游戲的每個狀態(tài)找到最佳策略。為了學(xué)習(xí)最佳策略，DeepNash已經(jīng)與自己進(jìn)行了55億次博弈。

今年4月，DeepNash在網(wǎng)絡(luò)游戲平臺Gravon上與人類Stratego玩家進(jìn)行了兩周的比賽。在50場比賽后，DeepNash目前在所有Gravon Stratego玩家中排名第三。

“我們的研究表明，像Stratego這樣復(fù)雜的涉及不完善信息的游戲，不需要通過搜索技術(shù)來解決�！眻F(tuán)隊成員、DeepMind研究員Karl Tuyls表示，“這是AI邁出的一大步�！�

而曾于2019年報告了玩撲克的AI——Pluribus的meta AI研究員Noam Brown團(tuán)隊，則將目光投向了一個不同的挑戰(zhàn)：建立一個可以玩“強(qiáng)權(quán)外交”的AI。

“強(qiáng)權(quán)外交”是一個最多可由7位玩家參與的游戲，每位玩家代表第一次世界大戰(zhàn)前歐洲的主要力量，游戲目標(biāo)是通過移動部隊控制供應(yīng)中心。重要的是，該游戲需要玩家間進(jìn)行私人交流和合作，而不是像圍棋或Stratego那樣進(jìn)行雙人博弈。

“當(dāng)進(jìn)行超過兩人的零和博弈時，納什均衡思想對游戲就不再有用了�！盉rown說，他們成功訓(xùn)練出了AI——Cicero。在11月22日發(fā)表于《科學(xué)》的論文中，該團(tuán)隊報告稱，在40場游戲中，“Cicero的平均得分是人類玩家的兩倍多，在玩過一場以上游戲的參與者中排名前10%”。

Brown認(rèn)為，可以與人類互動并解釋次優(yōu)甚至非理性人類行為的游戲AI，可以為其在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用鋪平道路。