英媒報導：人工智能擊敗西洋陸軍棋專家棋手

參考消息網12月6日報導 據英國《新科學家》週刊網站12月1日報導，一種人工智能可以在西洋陸軍棋（Stratego）中擊敗人類專家棋手。

相比國際象棋、圍棋或撲克牌，西洋陸軍棋可能形成的棋局更多。

總部設在英國的“深層思維”公司開發的人工智能成為這種棋盤遊戲的頂級在線玩家之一。

這種人工智能程式學會了用較小的棋子虛張聲勢，還學會了為取勝而犧牲掉重要棋子。

“深層思維”公司的科學家朱利恩·佩羅拉特說：“最讓我們感到驚訝的行為是，（這種人工智能）具備為獲取對手佈局和策略信息而犧牲有價值棋子的能力。”

西洋陸軍棋的遊戲規則是，兩個玩家試圖奪取對手的軍旗，而軍旗隱藏在由40個棋子組成的陣列中。大多數棋子為編號1至10的士兵，軍銜較高的士兵和軍銜較低的士兵在棋盤上相遇時，前者會吃掉後者。但玩家看不到對手棋子的身份，除非來自對立兩軍的兩個棋子碰到一起——這種規則不同於可以看清對手棋子的國際象棋。

報導指出，加劇遊戲難度的是，西洋陸軍棋其實是一種極其複雜的遊戲，共有10535種可能的棋局。相比之下，圍棋有10360種可能的棋局。國際象棋和撲克牌就更少了。

佩羅拉特和他在“深層思維”公司的同事們開發了名為“DeepNash”的人工智能。為了能夠徹底征服西洋陸軍棋，這種人工智能自行下了55億盤棋，模擬訓練時間大致相當於幾百年。但這種人工智能並不依賴任何有關人類下棋策略的知識。它進行訓練也不是為了戰勝特定的對手。

“深層思維”公司的卡爾·塔爾斯說，DeepNash下棋並不是靠搜索出所有可能的棋局，因為那從計算的角度講是不可能做到的，這種人工智能擁有一種算法，可持續引導其採取最佳策略。最佳策略旨在確保在與完美對手對局時至少有50%的勝率——即使對手對人工智能打算做什麼瞭如指掌。

其結果是，儘管對手信息被隱藏起來，可能出現的棋局極多，每一步棋都有很多不同的走法，但人工智能還是能作出製勝決策。

紐約大學的朱利安·托格柳斯說：“這是我們以前確實無法做到的新情況。”

不論是人類對手還是人工智能對手，DeepNash在對局中都已佔據支配地位。

DeepNash通過在線遊戲平台與人類專家棋手進行了50場排名賽，勝率高達84%，成為排名前三的棋手——人類棋手並未意識到他們在和人工智能對局。

“深層思維”公司研發的這款人工智能與頂級機器人棋手對局的勝率更是高達97%，其中多個機器人棋手此前還贏得過“計算機西洋陸軍棋國際錦標賽”冠軍。