機器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類

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麻省理工學院的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種配備了人工智能的機器人，該機器人可以在棘手的在線多人游戲中擊敗人類玩家，而其中的玩家角色和動機是秘密的。

已經(jīng)建立了許多游戲機器人來跟上人類玩家的步伐。今年早些時候，卡內(nèi)基梅隆大學的一個團隊開發(fā)了世界上第一個可以擊敗多人撲克專業(yè)人士的機器人。DeepMind的AlphaGo在2016年成為頭條新聞，以擊敗專業(yè)的Go玩家。還建立了一些機器人來擊敗職業(yè)棋手或聯(lián)手合作游戲，例如在線奪旗。但是，在這些游戲中，機器人從一開始就了解其對手和隊友。

在下個月的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會上，研究人員將展示DeepRole，這是首款可以贏得在線多人游戲的游戲機器人，參與者最初對團隊的忠誠度尚不清楚。該機器人的設(shè)計是將新穎的“演繹推理”添加到通常用于玩撲克的AI算法中。這有助于其推理出部分可觀察的動作，從而確定給定玩家是隊友或?qū)κ值目赡苄?。這樣，它可以快速了解與誰結(jié)盟以及采取哪些行動來確保其團隊的勝利。

研究人員在超過4,000輪在線游戲“抵抗：阿瓦隆”中將DeepRole與人類玩家相提并論。在該游戲中，玩家嘗試在游戲進行過程中推斷同伴的秘密角色，同時隱藏自己的角色。作為隊友和對手，DeepRole始終優(yōu)于人類選手。

“如果用機器人代替人類的隊友，則可以期望團隊獲得更高的獲勝率。機器人是更好的合作伙伴。”第一作者杰克·塞里諾(Jack Serrino '18)說，他是麻省理工學院電氣工程和計算機科學專業(yè)的學生，??是狂熱的在線“阿瓦隆”玩家。

這項工作是一個更廣泛的項目的一部分，該項目旨在更好地模擬人類如何做出具有社會根據(jù)的決定。這樣做可以幫助構(gòu)建更好地理解，學習人類并與人類合作的機器人。

“人類向他人學習并與他人合作，使我們能夠共同實現(xiàn)我們一個人無法獨自完成的事情，”合著者馬克斯·克萊曼·魏納(Max Kleiman-Weiner)說，他是大腦，思維與機器中心和國防部的博士后。麻省理工學院和哈佛大學的腦與認知科學。“像“阿瓦隆”這樣的游戲可以更好地模仿人類在日常生活中所經(jīng)歷的動態(tài)社交環(huán)境。無論是在幼兒園的第一天還是在辦公室的第二天，您都必須弄清楚誰在團隊中并會與您一起工作。”

哈佛大學的David C.Parkes和計算機認知科學教授，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室以及腦，思維和機器中心的成員Joshua B.Tenenbaum和Serrino和Kleiman-Weiner一起加入了本文。