美国麻省理工学院科研团队19日宣告，其开发的人工智能程序“深度人物”（DeepRole）在一个相似“杀人游戏”或“狼人杀”的在线游戏中胜过人类，成为首个在玩家人物和动机不明的多玩家游戏中打败人类玩家的人工智能程序。
研讨人员让“深度人物”参加了超越4000轮在线桌游“反抗安排：阿瓦隆”。在这个游戏中，玩家经过游戏进程推测出其他玩家的身份，一起掩藏自己的身份。成果，不管作为“好人”仍是“坏人”，“深度人物”都比人类玩家体现愈加超卓。
研讨显现，经过在算法中运用“演绎推理”，“深度人物”依据调查到的部分行为，揣度某一玩家是敌是友，快速学习应该与谁结盟然后获得胜利。
这不是人工智能第一次在游戏中打败人类。
早在2016年3月，谷歌旗下公司“深层思想”公司开发的人工智能程序“阿尔法围棋”就与围棋国际冠军李世石对弈，并以4比1打败李世石。
上一年12月至本年1月，“深层思想”的另一个人工智能程序“阿尔法星”在经典即时战略电脑游戏《星际争霸2》中，与高水平人类工作选手先后举办了11场竞赛，以10比1打败人类选手。
只要在1月24日举办的现场竞赛中，“阿尔法星”因为游戏视角受限，人类选手才牵强赢下一场。
与围棋棋盘上一切棋子都对两边可见不同，《星际争霸2》中有“战役迷雾”，一方需求猜想和侦查对方的举动，归于“不完美信息博弈”，而且要求人工智能有必要实时做出反响。
“深层思想”公司表明，“阿尔法星”取胜，一个重要根底是它运用了深度神经网络，研讨人员经过监督学习和强化学习的方法，直接运用游戏的原始数据来练习，以仿照学习的思路，让模型快速学到高水平人类玩家在游戏中运用的战略和操作。
本年7月，美国卡内基-梅隆大学宣告，该校和脸书公司合作开发的人工智能Pluribus在六人桌德州扑克竞赛中打败多名国际顶尖选手，突破了人工智能仅能在国际象棋和围棋等二人游戏中打败人类的限制。
其时，Pluribus与13名德州扑克高手进行了1万手不限注对局的六人桌竞赛，每次竞赛中由机器对5名人类选手，成果机器取得胜利。
在竞赛中，Pluribus会让自己变得难以预测。例如惯例打法是在牌最好的时分押注，但这很快会被对手识破，因而它会“耍点心眼”，不按常理出牌。剖析显现，它会做出一些大都人类玩家都以为欠好的决议计划，这在客观上也利诱了对手。
不过，曾经的这些游戏中，人工智能从一开端就知道“谁是敌人、谁是朋友”。相比之下，“深度人物”所面临的状况更为杂乱，需求依据调查作出自己的判别。
现在，人工智能的技术仍有提高空间，言语才干将是下一个前沿。在游戏中，人类玩家会扯谎，这需求更杂乱的沟通技巧。只要把握表达技巧后，人工智能才干参加那些需求对其他玩家进行劝说的杂乱交际推理游戏。
下赢围棋、打赢游戏，能给人工智能的开展带来什么呢？
研讨人员说，在游戏中练习人工智能，有助于人类堆集更多经历，终究规划出可以应对实在的日子中杂乱问题的程序，然后协助机器人更好了解人类、向人类学习并与人类同事。
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记者：周舟 张家伟
修改：刘石磊 刘军 唐志强
