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フェイスブックの人工知能、6人ポーカーでプロに初勝利

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ディープマインドのAIペア、チームワークで対戦ゲームに勝利

カーネギーメロン大学は年、「Libratus」(「バランスのとれた」という意味のラテン語)というAIで 4人のプロに勝利 した。この時のゲームは1対1の「ヘッズアップ」ゲームだった。Pluribusはこれをさらに高度にすることで、5人を相手にするゲームに対応した。 Pluribusはこの複雑さに対処するために、対戦相手の手を最後まで予測するのではなく、2つか3つ先の動きだけを予測するよう設計された。ポーカーでは「ブラフ」が成功すると、ゲームの流れが劇的に変わる可能性がある。Facebookの研究者、ノーム・ブラウン氏(カーネギーメロン大学出身で英Deep Mindでのインターン経験を持つ)は先までの予測を切り捨てるアプローチが「真の飛躍的進歩」をもたらしたと語った。 This is the first time AI has beaten top human players in a complex game with more than two players or two teams。 この研究の論文は Scienceで公開 されている。 メディア一覧 公式SNS 広告案内 お問い合わせ プライバシーポリシー RSS 運営会社 採用情報。 Pluribus Poker AI: Sample poker hands vs。

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企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。 詳しくはこちら。 電子版トップ スポーツトップ。 新型コロナウイルスの影響で中断していたアーチェリーの大会再開が本格化し、横浜市の富岡総合公園アーチェリー場で14日、年アテネ五輪銀メダリストの山本博(日体大教)らが参加して記録会が開かれた。 …続き ()。 ボッチャ日本代表は14日、選手の自宅などをオンラインでつないだ「リモート合宿」を報道陣に公開し、ともに前回リオデジャネイロ・パラリンピックのチームで銀メダルを獲得した広瀬隆喜(西尾レントオール)や杉 …続き ()。

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ディープマインドは、5月31日に サイエンス誌に掲載 された論文で、ファーストパーソン・シューティングゲーム(FPS:本人視点のシューティングゲーム)である「クウェイク III アリーナ(Quake III Arena)」の修正版を人工知能(AI)プログラムにプレイさせた様子について報告した。研究チームは、有効な戦術とそうでない戦術をAIに学ばせる 強化学習 の手法によって多数のエージェントを同時に訓練する「勝利のために(For the Win)」と名付けられたアルゴリズムを用いた(強化学習は、ディープマインドのAIが 囲碁で勝利 するのに用いたことで有名だ)。今回は、AIエージェントらを、クウェイク III アリーナの「キャプチャー・ザ・フラッグ(Capture The Flag)」モード(自陣を守りながら敵基地から旗を奪ってくる古典的なゲーム)で45万回程度訓練した。 結果として、AIエージェント同士のペアで構成するチームは、 一貫して他の構成のペアの成績を上回った 。また、重大な場面で味方の後について敵の数を凌駕したり、新しい旗が出現したら奪えるように敵基地の近くで待機したりするなど、勝つためのチームワーク戦術を発展させた。 こちら で、プレイ中のAIエージェントたちの新しい映像が見られる。 AI同士に協力させるのは難しく、興味深い研究だ(この研究自体は昨年、アーカイブ(arXiv)で 初めて発表された )。協力作業には非常に多くの変数が関わっており、AIエージェントはすべて個別に学習する。今回のような仕組みにより、現実世界で、ロボット同士、あるいは人間とロボットがより効率よく協働できるようになる展望が開けた。 しかしながら、期待を膨らませすぎないようにしたい。ゲームの世界はとても狭い範囲で定義されており、同じシステムを単純に別のシナリオに移行できない可能性もある。現実世界であれば、なおのことだ。いずれにせよ、AIエージェント同士は、本当の意味で協力していたわけではない。少なくとも人間同士のような意思疎通はしていない、とジョージア工科大学のマーク・リードル准教授は ニューヨーク・タイムズ紙 に語っている。

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