Этические проблемы, окружающие сверхчеловеческий ИИ в многопользовательском покере
5 мая 2025 г.
GeorgeThomas
0
Мир искусственного интеллекта действительно увлекателен, и каждое новое развитие раздвигает границы того, что мы считали возможным. Триумф ИИ в играх с двумя игроками-не что иное, как сверхчеловек. Основным примером является создание Pluribus исследователей Университета Карнеги -Меллона, бота ИИ, который освоил искусство многопользовательского покера, оставив даже самых опытных игроков -людей в пыли. Хотя это достижение является новаторским, оно также поднимает важные этические вопросы об использовании таких технологий в реальных условиях. Давайте углубимся в эту интригующую тему.
Рост ИИ в стратегических играх
Доминирование ИИ в играх с двумя игроками
Искусственный интеллект продемонстрировал невероятную способность доминировать в людях в различных играх с двумя игроками. Такие игры, как шашки, шахматы и GO, которые работают на идеальной информации, попали в мастерство ИИ. Эти алгоритмы достигли уровня опыта, который когда-то казался вне досягаемости, подчеркивая быстрый прогресс в технологии ИИ и его потенциал для преобразования стратегических решений. Это мастерство открывает захватывающие возможности, но оно также приносит некоторые риски на стол.
Одна из причин, по которой эти игры более управляемы для ИИ,-это их природа с нулевой суммой. В игре с нулевой суммой усиление одного игрока-это потеря другого, создавая четкую среду для ИИ, чтобы оптимизировать стратегии для победы. Каждый шаг тщательно рассчитывается, чтобы максимизировать шансы на победу в ограничениях игры. ИИ, как и Pluribus, легко наносит эту среду, но в более сложных настройках многопользовательских игр.
Проблемы в многопользовательских играх
В то время как ИИ превосходит в играх с двумя игроками, переход к многопользовательской среде вводит новые проблемы. Многопользовательские игры привносят такие сложности, как множественные стратегические взаимодействия, необходимость формирования альянсов и справляться с неполной информацией, все из которых увеличивают трудности игры. Одним из основных препятствий в многопользовательских играх является концепция равновесия Нэша.

В теории игры равновесие Нэша - это состояние, в котором ни один игрок не может улучшить свой результат, одностороннее изменяя свою стратегию, предполагая, что все другие игроки оставляют свои неизменные. Поиск этого равновесия становится экспоненциально сложнее в многопользовательских настройках, поскольку стратегия каждого игрока зависит не только от своих действий, но и на стратегиях всех остальных. По мере увеличения числа игроков, как и потенциальные комбинации стратегий и контрстратегий, что делает его сложной задачей для вычисления наилучшего курса действий.
Прорыв Карнеги Меллона: Pluribus
Как работает плурибус
В 2019 году исследователи Университета Карнеги-Меллона сделали значительный скачок вперед, разработав Pluribus, алгоритм искусственного интеллекта, который переиграл лучших специалистов по покеру в покере из шести игроков в техасе Hold'em Poker. В отличие от предыдущих покерных ботов AI, Pluribus не стремился напрямую вычислить равновесие Нэша. Вместо этого он использовал сложный подход самообучения, играя против копий, чтобы усовершенствовать свои навыки посредством бесчисленных итераций. Этот самостоятель позволил Pluribus адаптироваться к широкому спектру стратегий и непредсказуемых сценариев, что привело к надежному и универсальному плану игры.
Способность Pluribus ориентироваться в сложностях многопользовательского покера впечатляет. Важнейшей частью его стратегии является его эффективное использование блеффинга, ключевого элемента в покере, который включает в себя обманывание противников о силе своей руки. Pluribus научился точно определять ситуации, когда Bluffing даст ему преимущество, получив преимущество над людьми. В нем также использовались нетрадиционные шаги, которые застали опытных игроков в покер врасплох, что заставило противников предсказать свои действия. Благодаря самостоятельному игре и стратегическим инновациям, Pluribus демонстрировал потенциал ИИ для достижения сверхчеловеческих результатов в сложных, реальных сценариях.
Тестирование плуриба
Чтобы проверить мастерство Pluribus, исследователи противостояли его лучшим в мире игрокам в покер. В одном эксперименте Pluribus столкнулся с пятью противниками, в том числе известными профессионалами, такими как Джимми Чоу, Сет Дэвис и Майкл Гальяно. Человеческим игрокам было предложено 2000 долларов на участие и еще 2000 долларов, если они выиграют. Pluribus достиг впечатляющего среднего показателя выигрыша в 48 миллимеров за игру (MBB/Game) с частотой ошибок около 25 МБ/игры, что является замечательным результатом в профессиональном покере.
В другом тесте Pluribus сыграл пять ботов AI против одного человека -игрока, а два профессиональных игрока были выбраны для вызова. Pluribus постоянно выходил на первое место, еще больше доказывая свое превосходство в отношении человеческих возможностей. Эти тесты продемонстрировали, что Pluribus может освоить сложные игры, включающие неполную информацию, обман и стратегическую адаптацию.
Этические соображения в исследовании искусственного интеллекта
Плюс
- Защита уязвимых групп населения от потенциального вреда.
- Сохранение целостности онлайн -платформ и игр.
- Содействие ответственному разработке и развертыванию ИИ.
- Улучшение общественного доверия к технологиям ИИ.
Минусы
- Ограничение доступа к ценным результатам исследований.
- Потенциал, чтобы подавить инновации и замедлить прогресс.
- Создание отсутствия прозрачности в разработке ИИ.
- Препятствовать потенциалу для ИИ для решения социальных проблем.
Часто задаваемые вопросы
Что такое равновесие Нэша?
В теории игр равновесие Нэша - это состояние, в котором ни один игрок не может улучшить свой результат, одностороннее изменяя свою стратегию, предполагая, что все другие игроки оставляют свои неизменные. Это ситуация, когда все делают все возможное, учитывая то, что делают все остальные.
Что означает Milli-Big Blinds за игру?
Milli-Big Blinds за игру (MBB/Game)-это единица, используемое для измерения уровня победы игрока в покер. Он представляет среднюю сумму денег, которую игрок выигрывает за игру по сравнению с размером большого слепого. Более высокий MBB/игра указывает на более успешного игрока.
Что такое Texas Hold'em Poker?
Texas Hold 'Em-это вариант покера, где каждому игроку выпускаются две частные карты («Hole Cards»), а затем пять сообщества раздаются на столе. Игроки конкурируют, чтобы сделать лучшую руку с пятью картами, используя любую комбинацию своих карт отверстий и карточек сообщества.
Этические соображения
Почему исследователи не выпустили модель Pluribus?
Несмотря на новаторский успех Плурибуса, исследователи Университета Карнеги -Меллона решили не выпускать модель ИИ для общественности. Их решение было обусловлено этическими проблемами по поводу потенциального неправильного использования. Они опасались, что люди могут использовать алгоритм Pluribus, чтобы обмануть в онлайн -конкурсах покера, вызывая финансовые потери и подрывая целостность игры. Выпуск модели может привести к значительному вреду для участников онлайн -покера и повредить репутацию игры, побуждая игроков уйти из -за мошенничества с искусственным интеллектом. Это решение подчеркивает растущую осведомленность среди исследователей ИИ об этических последствиях их работы.
Что такое алгоритмы двойного использования?
Случай Pluribus выявляет более широкую проблему алгоритмов двойного использования, которые могут использоваться как для полезных, так и для злонамеренных целей. Хотя ИИ имеет потенциал для стимулирования инноваций и улучшения нашей жизни, он также представляет риски, если он используется. Решение удержать модель Pluribus отражает упреждающий подход к этическому развитию ИИ, подчеркивая необходимость тщательного оценки потенциальных последствий технологий ИИ. Исследователи, разработчики и политики ИИ должны работать вместе для создания руководящих принципов, обеспечивающих ответственное развитие ИИ. Это включает в себя проведение тщательной оценки риска, разработку гарантий от неправильного использования и повышение прозрачности в алгоритмах искусственного интеллекта. Содействие культуре этического осознания в сообществе ИИ и поощрение дискуссий об этических последствиях ИИ являются важными шагами для использования преимуществ ИИ, снижая его риски.
Связанная статья
Travelin 'Soldier: устойчивая история любви, потери и воспоминания
«Travelin 'Soldier» Брюса Робисона отражает суть любви и потери среди суматохи войны, сплетая рассказ, которая глубоко резонирует со слушателями. Эта песня углубляется в темы молодого романа, страх разлуки и глубокое влияние конфликта на личную жизнь. Это эмоти
Во кражу генератора: тактика троллинга в Roblox Benwars
Готовы к дикой поездке по озорному миру рублас -беде? Этот блог является вашим окончательным руководством по становлению королем или королевой цифровых шуток, сосредоточившись на окончательном ходе троллей - убрать генератор друга. От настройки идеальной шутки до захвата их веселой реакции, мы D
Помощник ИИ Yelp теперь помогает найти услуги для весенних проектов
Yelp начинал как место для поиска отличных ресторанов, но он превратился в гораздо больше, теперь помогая людям общаться с специалистами по обслуживанию для всевозможных потребностей. А угадай что? Они поднимают вещи с генеративным ИИ, чтобы упростить наем этих профессионалов еще проще. Во вторник вы
Комментарии (0)






Мир искусственного интеллекта действительно увлекателен, и каждое новое развитие раздвигает границы того, что мы считали возможным. Триумф ИИ в играх с двумя игроками-не что иное, как сверхчеловек. Основным примером является создание Pluribus исследователей Университета Карнеги -Меллона, бота ИИ, который освоил искусство многопользовательского покера, оставив даже самых опытных игроков -людей в пыли. Хотя это достижение является новаторским, оно также поднимает важные этические вопросы об использовании таких технологий в реальных условиях. Давайте углубимся в эту интригующую тему.
Рост ИИ в стратегических играх
Доминирование ИИ в играх с двумя игроками
Искусственный интеллект продемонстрировал невероятную способность доминировать в людях в различных играх с двумя игроками. Такие игры, как шашки, шахматы и GO, которые работают на идеальной информации, попали в мастерство ИИ. Эти алгоритмы достигли уровня опыта, который когда-то казался вне досягаемости, подчеркивая быстрый прогресс в технологии ИИ и его потенциал для преобразования стратегических решений. Это мастерство открывает захватывающие возможности, но оно также приносит некоторые риски на стол.
Одна из причин, по которой эти игры более управляемы для ИИ,-это их природа с нулевой суммой. В игре с нулевой суммой усиление одного игрока-это потеря другого, создавая четкую среду для ИИ, чтобы оптимизировать стратегии для победы. Каждый шаг тщательно рассчитывается, чтобы максимизировать шансы на победу в ограничениях игры. ИИ, как и Pluribus, легко наносит эту среду, но в более сложных настройках многопользовательских игр.
Проблемы в многопользовательских играх
В то время как ИИ превосходит в играх с двумя игроками, переход к многопользовательской среде вводит новые проблемы. Многопользовательские игры привносят такие сложности, как множественные стратегические взаимодействия, необходимость формирования альянсов и справляться с неполной информацией, все из которых увеличивают трудности игры. Одним из основных препятствий в многопользовательских играх является концепция равновесия Нэша.
В теории игры равновесие Нэша - это состояние, в котором ни один игрок не может улучшить свой результат, одностороннее изменяя свою стратегию, предполагая, что все другие игроки оставляют свои неизменные. Поиск этого равновесия становится экспоненциально сложнее в многопользовательских настройках, поскольку стратегия каждого игрока зависит не только от своих действий, но и на стратегиях всех остальных. По мере увеличения числа игроков, как и потенциальные комбинации стратегий и контрстратегий, что делает его сложной задачей для вычисления наилучшего курса действий.
Прорыв Карнеги Меллона: Pluribus
Как работает плурибус
В 2019 году исследователи Университета Карнеги-Меллона сделали значительный скачок вперед, разработав Pluribus, алгоритм искусственного интеллекта, который переиграл лучших специалистов по покеру в покере из шести игроков в техасе Hold'em Poker. В отличие от предыдущих покерных ботов AI, Pluribus не стремился напрямую вычислить равновесие Нэша. Вместо этого он использовал сложный подход самообучения, играя против копий, чтобы усовершенствовать свои навыки посредством бесчисленных итераций. Этот самостоятель позволил Pluribus адаптироваться к широкому спектру стратегий и непредсказуемых сценариев, что привело к надежному и универсальному плану игры.
Способность Pluribus ориентироваться в сложностях многопользовательского покера впечатляет. Важнейшей частью его стратегии является его эффективное использование блеффинга, ключевого элемента в покере, который включает в себя обманывание противников о силе своей руки. Pluribus научился точно определять ситуации, когда Bluffing даст ему преимущество, получив преимущество над людьми. В нем также использовались нетрадиционные шаги, которые застали опытных игроков в покер врасплох, что заставило противников предсказать свои действия. Благодаря самостоятельному игре и стратегическим инновациям, Pluribus демонстрировал потенциал ИИ для достижения сверхчеловеческих результатов в сложных, реальных сценариях.
Тестирование плуриба
Чтобы проверить мастерство Pluribus, исследователи противостояли его лучшим в мире игрокам в покер. В одном эксперименте Pluribus столкнулся с пятью противниками, в том числе известными профессионалами, такими как Джимми Чоу, Сет Дэвис и Майкл Гальяно. Человеческим игрокам было предложено 2000 долларов на участие и еще 2000 долларов, если они выиграют. Pluribus достиг впечатляющего среднего показателя выигрыша в 48 миллимеров за игру (MBB/Game) с частотой ошибок около 25 МБ/игры, что является замечательным результатом в профессиональном покере.
В другом тесте Pluribus сыграл пять ботов AI против одного человека -игрока, а два профессиональных игрока были выбраны для вызова. Pluribus постоянно выходил на первое место, еще больше доказывая свое превосходство в отношении человеческих возможностей. Эти тесты продемонстрировали, что Pluribus может освоить сложные игры, включающие неполную информацию, обман и стратегическую адаптацию.
Этические соображения в исследовании искусственного интеллекта
Плюс
- Защита уязвимых групп населения от потенциального вреда.
- Сохранение целостности онлайн -платформ и игр.
- Содействие ответственному разработке и развертыванию ИИ.
- Улучшение общественного доверия к технологиям ИИ.
Минусы
- Ограничение доступа к ценным результатам исследований.
- Потенциал, чтобы подавить инновации и замедлить прогресс.
- Создание отсутствия прозрачности в разработке ИИ.
- Препятствовать потенциалу для ИИ для решения социальных проблем.
Часто задаваемые вопросы
Что такое равновесие Нэша?
В теории игр равновесие Нэша - это состояние, в котором ни один игрок не может улучшить свой результат, одностороннее изменяя свою стратегию, предполагая, что все другие игроки оставляют свои неизменные. Это ситуация, когда все делают все возможное, учитывая то, что делают все остальные.
Что означает Milli-Big Blinds за игру?
Milli-Big Blinds за игру (MBB/Game)-это единица, используемое для измерения уровня победы игрока в покер. Он представляет среднюю сумму денег, которую игрок выигрывает за игру по сравнению с размером большого слепого. Более высокий MBB/игра указывает на более успешного игрока.
Что такое Texas Hold'em Poker?
Texas Hold 'Em-это вариант покера, где каждому игроку выпускаются две частные карты («Hole Cards»), а затем пять сообщества раздаются на столе. Игроки конкурируют, чтобы сделать лучшую руку с пятью картами, используя любую комбинацию своих карт отверстий и карточек сообщества.
Этические соображения
Почему исследователи не выпустили модель Pluribus?
Несмотря на новаторский успех Плурибуса, исследователи Университета Карнеги -Меллона решили не выпускать модель ИИ для общественности. Их решение было обусловлено этическими проблемами по поводу потенциального неправильного использования. Они опасались, что люди могут использовать алгоритм Pluribus, чтобы обмануть в онлайн -конкурсах покера, вызывая финансовые потери и подрывая целостность игры. Выпуск модели может привести к значительному вреду для участников онлайн -покера и повредить репутацию игры, побуждая игроков уйти из -за мошенничества с искусственным интеллектом. Это решение подчеркивает растущую осведомленность среди исследователей ИИ об этических последствиях их работы.
Что такое алгоритмы двойного использования?
Случай Pluribus выявляет более широкую проблему алгоритмов двойного использования, которые могут использоваться как для полезных, так и для злонамеренных целей. Хотя ИИ имеет потенциал для стимулирования инноваций и улучшения нашей жизни, он также представляет риски, если он используется. Решение удержать модель Pluribus отражает упреждающий подход к этическому развитию ИИ, подчеркивая необходимость тщательного оценки потенциальных последствий технологий ИИ. Исследователи, разработчики и политики ИИ должны работать вместе для создания руководящих принципов, обеспечивающих ответственное развитие ИИ. Это включает в себя проведение тщательной оценки риска, разработку гарантий от неправильного использования и повышение прозрачности в алгоритмах искусственного интеллекта. Содействие культуре этического осознания в сообществе ИИ и поощрение дискуссий об этических последствиях ИИ являются важными шагами для использования преимуществ ИИ, снижая его риски.












