人工智能复杂的商业需求，正促使博弈 AI 的崛起 | AI大师圆桌会

2017-07-29 10:20 来源:钛媒体 人工智能 /人类 /德州扑克

原标题：人工智能复杂的商业需求，正促使博弈 AI 的崛起 | AI大师圆桌会

卡耐基梅隆大学计算机系教授、德扑AI之父 Tuomas Sandholm

“人工智能时代，针对机器的算法是机器学习，针对人类的算法是博弈论。”这是清华大学交叉信息研究院青年千人助理教授、博士生导师、计算经济学研究室主任唐平中，在2017年7月20日钛媒体与杉数科技联合举办的“AI大师圆桌会之AI时代的博弈与行为分析”活动上提出的观点。

唐平中在加入清华之前，于美国卡耐基梅隆大学计算机系从事博士后研究工作，师从德扑AI之父Tuomas Sandholm，从事人工智能、电子商务和机制设计的研究工作。

Tuomas Sandholm是卡耐基梅隆大学计算机系教授，研究兴趣包括人工智能、机制设计、优化理论、博弈论、电子商务、多代理系统、自动谈判及合同等广泛领域，迄今已经发表450多篇论文，还是Optimized Markets和Strategic Machine两家公司的创始人。

Tuomas Sandholm 在“AI时代的博弈与行为分析”圆桌会上，分享了在他带领下完成的人工智能系统Libratus（中文名：冷扑大师）及其在今年以来击败全球德州扑克世界高手的经历。

Tuomas表示，Libratus系统结合了优化的博弈论和机器学习等算法，是迄今为止唯一击败人类德州扑克世界最顶级高手的人工智能系统，在战略推理和战略思维方面达到了超越人类的水平。

与AlphaGo围棋的完美信息场景不同，德州扑克是典型的非完美信息场景，已经挑战人工智能+博弈论数十年之久。Tuomas表示，Libratus算法无应用领域限制，可广泛应用到多种商业与经济场景中。

在此次圆桌会上，除了唐平中和Tuomas Sandholm，上海财经大学教授、奥数金牌、杉数科技科学家何斯迈与上海财经大学交叉科学研究院院长、杉数科技首席科学家葛冬冬以及不列颠哥伦比亚大学（UBC）Sauder商学院助理教授丁弋川等也进行了分享。

博弈AI大时代的崛起

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清华大学交叉信息研究院青年千人助理教授、博士生导师、计算经济学研究室主任唐平中

有人的地方就有博弈。从囚徒困境到智猪博弈再到美女的硬币，博弈论一再说明一个道理，就是人类的思维不同于机器，特别由于人类的社会化属性，但凡有两个人以上的地方就充满着博弈的思想。因为有人的地方就有竞争，有竞争就有博弈。

作为数据、计算机与经济学的交叉学科，博弈论已经成为经济学的标准分析工具之一，在金融学、证券学、生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其它很多领域都有广泛的应用。博弈分为合作博弈与非合作博弈、完全信息博弈与非完全信息博弈、静态博弈与动态博弈等多种类型。

唐平中表示，博弈论在西方已经有近90年的历史，而在中国则是于近5年得到了广泛的关注和应用。从2009年开始的互联网广告拍卖设计算法，使博弈论在国内经济界得到了重视，如今国内工业界对博弈AI的算法也有大量的需求。

究其原因是在研究人工智能的时候，发现仅处理针对机器的算法远不能满足实际商业的需求，在现代商业中往往是“人+机器”的复杂场景，而博弈论恰好是针对人类的智能算法。

丁弋川在解读Tuomas Sandholm对AI的观点时，强调博弈论与最优化决策的结合。正如Tuomas Sandholm所解释，博弈论本身只是一个描述性工具，并不做出具体的决策，而最优化决策则指出每一步的最优化结果，但同时并没有考虑对方的情况，AI就把二者结合起来做出二人博弈时的最优化决策平衡点。

这就是德州扑克在人工智能学术上不亚于甚至是超过AlphaGo的意义所在，它提供了一种新模型去分析在没有或缺乏信息的情况下，如何计算平衡点。

Tuomas Sandholm强调，扑克游戏本身就是非完美信息的场景，德州扑克更是非完美信息的典型场景。在德州扑克进行的过程中，缺乏甚至没有任何数据，在这种情况如何计算出每一步的最优平衡点，同时还要考虑进对手的每一步情况。德州扑克有10的161次方个决策点，是非完美信息博弈算法的标准测试场景，国际上一直有学术团队在挑战这一场景。