電競下棋血洗國際玩家的 AI，怎麼反而不會「打牌」了？ -2019/04/12ppt

電競下棋血洗國際玩家的 AI，怎麼反而不會「打牌」了？
-2019/04/12
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電競成為 AI 發展的指標之一，從象棋、西洋棋到即時戰略遊戲，AI 機器人無往不利，卻因為缺乏人類的「認知能力」，反而不會打卡牌遊戲？未來如果修正了這個弱點，將有機會改善自動駕駛面對新狀況時的應變。
人類的生活，溝通合作大於競爭
Google 母公司 Alphabet 的 Google 大腦項目和 DeepMind 的研究人員開發了
曾在圍棋和《星際爭霸 II》中擊敗人類的 AI 程序，
現在他們將目光投向了一款新遊戲：《Hanabi（花火）》，一種玩家互相合作的卡牌遊戲。
這款遊戲根據玩家在比賽中的溝通情況來確定每個人是贏還是輸。
參與該項目的研究人員認為，弄清楚怎樣玩好《Hanabi》，這對於人工智慧來說可能是一個重大進步，並且有助於其在聊天和自動駕駛等應用場景中，與人類進行更加流暢的互動。

研究人員認為，在人工智慧中植入這樣的認知能力，可以改善自動駕駛車輛在遇到新情況時的行為方式，使其能夠明白人們的行為背後意味著他們可能想做什麼。例如，AI 機器人可以學習並理解對話中的語境，以便推斷說話者的想法。
AI 程式在橋牌遊戲中;機器很難分辨玩家行為背後所隱含的信息。

位於舊金山的 OpenAI 是由諸多矽谷大亨聯合建立的 AI 非營利組織，其工程師 Jeff Wu 開發了一種 AI 機器人，用一種稱為「猜帽子」的策略來玩《Hanabi》。這種策略以複雜的方式向其他玩家給出提示，告訴這些玩家哪些牌可以打。

注：「猜帽子」這個名字取自一個流行的邏輯訓練，即一群人試圖猜測他們每個人頭頂帽子的顏色。

儘管 Wu 的機器人在玩《Hanabi》時分數很高，但他認為要使《Hanabi》機器人擁有可以和未知對手合作的認知能力仍然是一個巨大的挑戰。
標籤: AI,人工智慧,人工智能