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掌握Stratego，不完美的信息的经典游戏
游戏玩法人工智能（AI）系统已发展到新的边界。
来源:DeepMind - 新闻与博客研究
掌握Stratego，不完美的信息的经典游戏
- 出版了1222年12月1日，Authorsjulien Perolat，Bart de Vylder，Daniel Hennes，Eugene Tarassov，Florian Strub和Karl Tuyls
DeepNash学会通过结合游戏理论和无模型的深度RL
游戏玩法人工智能（AI）系统已发展到新的边界。 Stratego是一款经典的棋盘游戏，比国际象棋和棋子更复杂，比扑克更加艰难，现在已经掌握了。我们发表在科学上，我们介绍了Deepnash，他是AI代理商，他通过与自己进行比赛，从头到头到人类专家级别学习了游戏。
科学发表 deepnashDeepNash使用一种基于游戏理论和无模型的深钢筋学习的新方法。它的游戏风格会收敛到NASH平衡，这意味着它的比赛对于对手来说很难利用。实际上，如此艰难的是，Deepnash在世界上最大的在线Stratego平台Gravon的人类专家中均获得了历史最高的排名。
棋盘游戏历史上一直是AI领域进步的一种度量，使我们能够研究人类和机器如何在受控环境中制定和执行策略。与国际象棋和棋子不同，Stratego是一款不完美的信息：玩家无法直接观察对手作品的身份。
这种复杂性意味着其他基于AI的Stratego系统努力超越业余水平。这也意味着，一种非常成功的AI技术称为“游戏树搜索”，以前用来掌握许多完美信息游戏，对于Stratego来说不足以扩展。因此，Deepnash完全远远超出了游戏树搜索。
认识Stratego
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