博弈论如何让人工智能更加可靠
研究人员还在探索博弈论在更复杂交互中的应用,如谈判场景。通过博弈树和纳什均衡,模型能够处理更长、更复杂的对话。未来展望博弈论在人工智能中的应用还处于初期阶段,但已经展示了巨大的潜力。未来,博弈论的工具将能够帮助语言模型处理更复杂的任务,不仅限于问答,还包括与人类的互动和战略决策。总之,博弈论为提高...
数学建模博弈论方法,介绍,策略
最优解的几何解释:如果同时考虑击球手和投球手的决策,我们就有如下的博弈树:所以期望值是:A=0.4xy+0.1x(1-y)+0.2(1-x)y+0.3(1-x)(1-y)其中x是击球手猜快球的比例,y是投球手选择快球的比例,通过对其进行代数求解,可以发现其鞍点在点x=0.5和点y=0.25处。总结:可以发现如果x=0.25,无论投球手怎...
新国大傅强:一篇文章读懂博弈论精华|特别策划
第二,博弈论从技术角度,是数学的应用,但是博弈论来自于人的策略性思维。策略的智慧源远流长,根植于我们的DNA。比如这些职业赌客,他们没有正经地学习过博弈论,但是他们其实已经在实践复杂的策略判断,而博弈论的作用,就是对策略思维的智慧进行系统化,删繁就简,从复杂的现实中抽象出简单的模型,帮助我们把握决策问题...
AI“纳什”,在不透明博弈里吊打人类
而且,由于Stratego的博弈树复杂性如此之大,DeepNash无法采用其他AI在玩游戏时用的蒙特卡洛树搜索。后者正是AI在不太复杂的棋盘游戏和扑克中,取得里程碑式成就的关键。可见,均衡策略虽然可以在对局双方轮流行动的完全信息博弈中发挥作用,但它在不完全信息博弈中就显得力不从心。DeepNash采用的,是一种新的博弈论算法...
最好的利己,是先利他
我们经常讲人生如棋,这样的场景,其实无处不在,夫妻,亲子,企业竞争,大国外交,其实莫不如此。博弈论因此有非常丰富的应用场景。4.己欲立而立人,己欲达而达人博弈论带给我们的最大价值,是带来一种处事和思考的方式。你如何制定你的决策,不是依靠教条,重要的是去认识自己的对手,理解对方的行动逻辑,要希望达到...
德扑AI大神、AAAI学术新星 Noam Brown:不完美信息多智能体场景下...
图9:第一轮MCCFR博弈树第一轮迭代过程如下:Step1:在博弈开始时,我们考虑的是玩家1(www.e993.com)2024年9月23日。请注意,玩家1选择动作的概率正比于正向遗憾值。此时所有的遗憾值为0,这意味着他们会均匀、随机地选取动作。假设他们随机地选取了左侧的分支,我们会来到玩家2的决策点。
罗伯特·威尔逊对当代经济学的学术贡献—诺贝尔经济学奖得主评介
正是由于明确引入了“信念”的思想(关于参与人在博弈树上哪一位置,该何时采取行动的信念以及未来博弈将如何发展的信念),序贯均衡成为了比完美均衡更易让非专业人士理解的概念。序贯均衡的提出加深了人们对于复杂的均衡现象的认识。博弈论中关于均衡最弱的标准是所谓的纳什均衡(J.Nash,1951):如果每一个参与人的战略...
如何优雅地和老板谈加薪?【职场必备姿势】
图1-3是这场加薪谈判博弈的博弈树。这场博弈是从你要求加薪的A点开始,接着在B处,则是由你的老板选择要不要给你加薪。假如他不给你加薪,博弈就会移往C点,由你决定是留任还是一走了之。因此,这场博弈有三种可能的结局,而图1-3也显示了老板在每种结局上的反应。显然只有当老板知道你在C点会离职的时候,他...
从AlphaGo到Libratus,百页白皮书详解机器博弈
赛前纳什均衡近似,让Libratus自己学会德州扑克。它将最重要的博弈信息(如针对某一手牌对应的战略)进行抽取,再应用强化学习算法进行提升。残局解算,让Libratus不仅能在比赛前学习,还能在比赛中学到东西。科学家从下往上构建博弈树,得以较容易地算出最下面节点的状态,再反过来指导设计上面的博弈树,并使用蒙特卡洛...
DeepMind再登Science!AI「破壁者」玩心机吊打人类大师|deepmind|...
玩家要获胜,需要走出数百步。所以游戏中的推理,必须针对大量的连续动作,在这个过程中,很难明显看出每个动作对于最终结果会有怎样的影响。国际象棋、扑克、围棋和Strateg之间的规模差异而且,与国际象棋、围棋和扑克牌相比,可能的博弈状态数量(「博弈树复杂性」)已经超出了图表,解决起来更是异常困难。