人工智慧也出包?(1)女星照片配置錯誤超烏龍!!

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人工智慧竟然也有出包的一天!!!!趕緊來看看人工智慧這次做了甚麼烏龍舉動~(1)

▲ 普林斯敦大學的研究團隊結合人工智慧新聞編輯混淆了英國兩位有色人種歌手:Leigh-Anne Pinnock(左)和 Jade Thirlwall(右)。
 

 

微軟用人工智慧編輯新聞!全球近百名員工飯碗不保?

日前微軟公司宣布:要讓 AI 人工智慧取代旗下近百位「真人」新聞記者與編輯,來為微軟新聞、MSN.com 等管道,挑選、編輯新聞。根據 Business Insider 報導,美國有約 59 人遭裁撤;衛報也則提到英國也有約 27 人遭裁,還有其他國家地區的辦公室,也有許多員工面臨飯碗不保的窘境。

沒想到這個AI 人工智慧才上線一個月就出包,還牽扯到近期非常敏感的種族議題,引發人們對人工智慧的編輯新聞能力、整體臉部辨識科技的疑慮。

推薦閱讀:AI寫作能力強過人類,恐成為假新聞製造機?

人工智慧錯置新聞配圖 女歌手指名「請加油吧」

根據英國《衛報》指出,微軟旗下的 MSN 新聞網站,近日轉載了英國《獨立報》有關英國流行女團 Little Mix(混合甜心)的報導,內容是關於其中一位成員 Jade Thirlwall 過去在學校中遭受種族歧視的心路歷程。

雖然這是一篇單純的採訪報導,但是經過微軟的 AI 人工智慧編輯轉載後,新聞配圖竟然不是採訪的對象 Jade Thirlwall,而是同團的另一名團員 Leigh-Anne Pinnock 與另一名男性的合照!

▲ 被人工智慧錯置配圖的新聞主角 Jade Thirlwall 在 IG 上表達對 MSN 新聞的不滿

 

AI 人工智慧造成的烏龍,引發新聞主角 Jade Thirlwall 的不滿。她在 Instagram 上標註 MSN 並抱怨說:「@MSN 如果你們要複製貼上別家正確的媒體文章時,應該要確認一下配圖是否為正確的有色人種團員」。她還補充說:「這讓我很生氣,你們竟然沒辦法從只有 4 人團體中,區分 2 個有色人種女性?請加油吧!」

目前尚不清楚讓微軟 AI 人工智慧犯下如此錯誤的原因,但微軟在新的聲明中表示:這不是「演算法偏見(註解如下)」的結果,而是自動化系統中的新功能測試。

所謂的「演算法偏見(algorithmic bias)」是指在看似沒有惡意的程式設計中,卻帶有程式設計人員的偏見、或者採用的數據是有偏見的。「演算法偏見」的結果當然帶來了各種問題:如 Google 搜尋被曲解、合格的考生無法進入醫學院就學、聊天機器人在推特 (Twitter) 上散佈種族主義和性別歧視資訊等。

 

 

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術業有專攻 調酒師與 AI 合作找出大家都愛的威士忌

沒有味蕾的 AI 當然無法憑空想出釀酒配方──於是首先要替 AI 找個師傅,將他靈敏的嗅覺、味覺與經驗傳承給 AI。

「AI:01 Intelligens」的師父就是麥格瑞酒廠的首席調酒師 Angela D’orazio。

Angela 從 2004 年就開始在麥格瑞工作,隨後升任首席鼻子官(chief nose officer)。這個看似玩笑但貼切的稱號,因為媒體不斷的報導,成為 Angela 的第二個頭銜。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

即使 AI 沒有這位首席鼻子官敏銳的嗅覺、味覺、創意與 10 多年的經驗,但人工智慧的優勢在於可以短時間處理大量資料數據,根據演算法也可能發現出一些原先人工沒有想到的配方。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

▲ 麥格瑞將過去受歡迎酒款的數據全輸入進 AI 中,期待能找出熱銷的玄機。

Angela將自己擁有的威士忌知識毫無保留傳授給 AI:如何挑選橡木桶、桶型大小、陳年的黃金時間、風味的資料庫,以及得獎的酒款資訊。除此之外,麥格瑞酒廠也將從1999年以來所生產的七十幾款酒交由人工智慧分析,包含調配比例、客戶意見回饋、網路評論等,包含麥格瑞酒廠 19,000 個私人包桶數據。

這些龐雜紛亂的原始數據經由 AI 分析後,得到幾組會產生最佳威士忌的配方,這些配方最後經過調酒師人工審核、淘汰篩選後,留下五種「最佳配方」,經過Angela的品鑑分級,最終才完成了 AI:01 Intelligens 這款作品。

AI 生產,人類策畫

那麼這款人工智慧酒嘗起來到底是如何呢?獲頒全球威士忌界最高榮譽「蘇格蘭雙耳小酒杯執持者」(The Keepers of The Quaich)的台灣飲食旅遊作家葉怡蘭表示:

「香氣極雅,洋溢香草、椰子、青草、洋梨、蘋果與粉嫩花香;口感柔和秀逸,餘韻略短,隱隱流露過往 Mackmyra 留在我印象中的高緯度地帶冷冽韻致。」

同時她也提出質疑:人之喜好與風味此事究竟是否可由演算決定?

不過,沒有首席調酒師 Angela D’orazio 多年的專業經驗,AI:01 Intelligens 這款酒也無法擄獲世人的心。一如台灣的人工智慧咖啡師「iDrip」,也是師法於全球多位得獎咖啡師,才能完美再現世界冠軍的手沖咖啡。

推薦閱讀:手沖咖啡不求人 AI人工智慧咖啡師「iDrip」立馬為你泡冠軍咖啡

麥格瑞酒廠也表示,他們相信的是 AI-generated, human-curated(AI 生產,人類策畫),AI 就算能透過演算法找出最多人會喜歡的威士忌,但是仍是需要由人類主導這一切,引進人工智慧並不是為了取代釀酒師。

最強大的工具,依然需要優秀工匠來製造、調校,因此還是努力去成為那卓越 AI 的創造者,才能超越 AI。

 

 

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全球首款AI釀的威士忌勇奪兩大獎▲ 全球第一款人工智慧打造的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品,勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎 
 

微軟也要搶攻釀酒市場?!原來是要與瑞典威士忌釀酒廠麥格瑞(Mackmyra)聯手合作,開發史上第一款人工智慧 釀造的威士忌!但是沒有味蕾的 AI人工智慧,要怎麼學會挑穀物、選橡木桶、安排蒸餾…等等專業釀酒師的獨門功夫呢?微軟身為科技巨頭,一直以來不斷嘗試各種領域的創新,這回與瑞典威士忌釀酒廠 Mackmyra、芬蘭科技公司 Fourkind 合作,開發出結合 AI 的威士忌,在 2019 年推出史無前例的人工智慧酒款「AI:01 Intelligens」,並且勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎。

這到底是怎麼辦到的?在了解 AI 如何釀出酒前,不妨先認識一下釀酒師的十八般武藝!

橡木桶的小宇宙 威士忌釀造學問大

威士忌的釀造過程大致上可以分為:發麥、糖化、發酵、蒸餾、入桶、窖藏陳年、裝瓶。

其中每個步驟,都需要釀酒師從中調整,例如:挑選穀物的種類、麥芽的烘乾方式、木桶材質與尺寸、採用烘烤或燒烤,氣溫的波動、陳年時間的長短等,都是決定威士忌風味的關鍵。

此外,有的酒款透過採用「二手桶」提升威士忌風味的層次與變化。但若要「過桶」添加更多的風味元素,要選擇波本桶還是雪莉桶?或是混調這兩種不同木桶陳年酒?陳放時間也沒有正確的答案,只能依靠釀酒師認定的巔峰時刻裝瓶。

從穀物發酵到蒸餾熟成,每一道製作過程看似微小的差異,卻能層層堆疊出風味迥異的威士忌。這款征服全世界人味蕾的飲品,背後暗藏的秘辛蘊含科學原理,更是釀酒師的獨門秘技。

但是這些元素要如何搭配,才是好喝、受歡迎的威士忌配方?除了依靠釀酒師的專業判斷,過去往往都認為需要靠「運氣」。而人工智慧的到來,正好替酒廠解決這個難題!

 

 

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KKBOX也和人工智慧尬一腳?!還能預測爆紅歌曲?!

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KKBOX開始和人工智慧合作啦!!快一起來看看之後會有甚麼新改變吧!!

台灣微軟在 2019 年底投出一顆重磅彈,未來將攜手 KKBOX 集團制定 AI 戰略、以人工智慧進攻全球市場。

KKBOX Group 作為亞洲龍頭媒體集團,旗下有提供全方位娛樂生活的 KKBOX、主攻影音串流技術的 KKStream,而未來音樂串流服務移將轉至微軟的雲端平台「Azure」、加入微軟全球合作夥伴生態系。

雙方除了研發出人工智慧技術,讓 AI 成為音樂詞曲創作小幫手之外,更重要的是能讓 AI 預測出下一個爆紅的藝人與歌曲!

KKBOX Group 與微軟這次的合作,為數位娛樂產業與 AI 技術的結合開創出了新可能。

1. 一起上雲端!KKBOX 搬家到 Azure 平台

兩方的第一步合作,是將 KKBOX 的串流音樂服務將全面搬上微軟雲端平台「Azure」。

使用 Azure 不只可以全面整合遍布全球 55 個區域的資料,還有最高規格資安防護,確保企業與一般用戶的個資都有隱私保障;搭配覆蓋率極高的優點,除了讓 KKBOX 能迅捷地推出創新服務、接軌國際市場外,還有助於內部開發的加速,方便資源調度也更具有彈性,以持續創新更多元的服務。

2. 不只壓縮影片 還能增強畫質 – 影音串流技術 BlendVision

「BlendVision」是 KKStream 推出的 SaaS 服務,可以降低影片傳輸頻寬、增強視覺表現,壓縮又強化,圓滿了這個看似兩難全的問題。

而能達成這個成就,主要是有兩大 AI 技術:「按主題編碼技術」(Per-Title Encoding,PTE)與「感知串流引擎」(Perceptual Streaming Engine,PSE)。利用 AI 自動辨別不同位元速率(Bitrate)的影片後,進行壓縮轉檔,可以降低 80% 傳輸的成本,能以低流量享受高影像品質。

3. 名師出高徒?林夕親自訓練作曲 AI!

另一項創新技術是將 AI 訓練成為作詞、編曲助理的 AI「音樂創作系統」(AI Assisted Music Creation),創作者編寫完將一段作品後導入 AI,AI 就會自動編曲,只要使用者輸入一段簡單的旋律,系統就能產生出風格、節奏相符的曲子,再交給使用者微調、修改,期望幫助創作者推出更多好作品。

KKBOX 執行長林冠羣也提到,下一步會與華語音樂界的「詞神」林夕合作,以林夕多年來 4000 多首作品作為 AI 的最佳教科書、學習這些膾炙人口、家喻戶曉的歌曲如何打動人心。而林夕也將做為第一位 AI 訓練導師,跟 AI 一起創作寫詞。林夕手把手教導出來的 AI,其成果想必大家都是很期待的吧!

4. 哪些歌會紅?鐵嘴 AI 預測市場「全新音樂型態」

KKBOX 與微軟推出的新 AI 技術中,最受矚目的大概就是「AI 神預測爆紅歌曲」了!用 KKBOX 的大量數據預測歌曲趨勢的「熱門歌曲預測系統」(Hit song Prediction),林冠羣比喻這就像替歌曲「算命」,一首歌推出三天就能預測六個月後的表現,且準確率相當高,可用來建議唱片公司或歌手,應如何調整歌曲或風格。

臺灣微軟合作夥伴暨商務事業群總經理林劍福補充,這套預測系統是以 KKBOX 資料為主,再利用微軟認知服務來訓練模型。目前,KKBOX 部分資料仍在進行搬遷,未來完全搬至 Azure 資料湖後,模型預測就會更精準。

數位娛樂產業正面臨兩個轉型關鍵:「運用科技讓內容更快速更順暢傳遞給用戶、數據驅動創造出更優質或個人化的服務」。而 AI 人工智慧 將成為這波轉型中最重要的推進力。

KKBOX 與微軟努力以科技與技術,解決音樂娛樂產業問題,如「熱門歌曲預測」的建立雖然得益於 KKBOX 多年累積下的大量音樂聆聽數據,但更重要的是有微軟的AI技術支援。

KKBOX 將突破困境的方法委以 AI 人工智慧,在與微軟共同協作之下激發出許多解決產業問題的方法。其實這也是現在所有產業面臨的共同景象──在任何產業裡想有競爭力,AI 技術都是最需具備的!

 

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「全新機制、教練先知、全面預測」對付麻將AI研發瓶頸

全新機制應對「巨大的狀態空間」

比如說,為了應對「巨大的狀態空間」,研究團隊引入了全新的機制:對探索過程的多樣性,進行動態調控,讓 Suphx 可以比傳統算法,更加充分地試探牌局狀態的多種可能。另一方面,一旦某一輪的底牌給定,其狀態子空間會大幅縮小;所以研究團隊讓Suphx 在推理階段根據本輪的牌局,來動態調整策略,對縮小了的狀態子空間進行更有針對性的探索,從而更好地根據本輪牌局的演進做出自適應的決策。

「先知教練技術」應對「非完美資訊」

其次,針對「非完美訊息」博弈的挑戰,Suphx 創新性地嘗試了先知教練技術來提升強化學習的效果。其基本思想是在自我博弈的訓練階段,利用不可見的一些隱藏訊息,來引導 AI人工智慧 模型的訓練方向,使其學習路徑更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最佳路徑,從而倒逼 AI人工智慧 模型更加深入地理解可見信息,從中找到有效的決策依據。

「全盤預測技術」理解「復雜的獎勵機制」

另外,對於麻將復雜的牌面表達和計分機制,研究團隊還利用全盤預測技術搭建起每輪比賽和8輪過後的終盤結果之間的橋樑。這個預測器通過精巧的設計,可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻,從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中,以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導,並使得Suphx可以學會一些具有大局觀的高級技巧。

得益於以上新技術和其他方面的創新,自今年 3 月進入天鳳平台以來,Suphx 在與人類玩家的對局中,學得非常快。目前,在平衡攻擊和防禦方面,Suphx 表現出了比許多頂尖人類玩家更明智的策略,能夠戰略性地完成短期損失與長期收益之間的權衡,並根據已有的模糊信息進行快速決策。

Suphx 一直在不斷學習與進步,研究團隊也一直在對 Suphx 背後核心算法的價值進行評估、反思和重複回饋過程,從而實現進一步的改進和提升。劉鐵岩表示「 雖然 Suphx 根據麻將的獨特挑戰,進行了針對性的設計,也取得了不錯的戰績,但我們的創新從未停止。我們期待在不久的將來發明出更新穎、更強大的AI人工智慧 技術,使得Suphx 的能力有更大幅度的提升。縱觀歷史、遊戲AI人工智慧 的進化始終與AI人工智慧 研究進展相生相伴,很多關於人工智能的研究都起源於研究如何構建能夠完成遊戲的智能體。我們希望通過對 Suphx 的研究來探索及擴展已有AI人工智慧技術的邊界,不斷推動人工智慧領域的進步。」

 

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微軟:麻將變動度,更勝圍棋德州撲克等

微軟的新聞稿上提到了開發麻將 AI 人工智慧「Sphix」難度與象棋、圍棋、德州撲克等棋牌類遊戲相比,麻將具有更復雜的隱藏信息和更高的難度。總言而之,麻將 AI 人工智慧主要面臨以下挑戰:

巨大的狀態空間:

與只有 52 張牌的德州撲克相比,136 張麻將牌的排列組合擁有更多的可能性。同時,麻將中同一個玩家在兩次出牌之間,夾雜了其他 3 個玩家的出牌和自己摸的底牌,可能出現的不同局面數目非常巨大。值得提出的是,在麻將中,4 位玩家的出牌順序是不固定的,任意一位玩家的「吃」、「碰」、「槓」都可能改變出牌順序,導致遊戲順序的不規則和莫大的變化。這些變動使麻將很難直接利用 AlphaGo 等棋盤遊戲 人工智慧 常用的蒙特卡洛樹搜索算法。

非完美資訊遊戲:

賽局理論中,資訊集合是指對於特定的參與者,建立基於其所觀察到的所有賽局中可能發生的行動的集合。如果賽局是完美資訊的,每個資訊集合只能有一個參與者,並顯示賽局所處的階段。否則,有的參與者可能就不知道賽局的狀態,以及自己周圍的形勢。

象棋和圍棋屬於完美資訊遊戲,玩家可以看到棋局中對方玩家的落子。麻將則存在大量的隱藏資訊。具體而言,麻將中每個玩家可以有 13 張手牌,另外還有 84 張底牌。對於一個玩家而言,他只知道自己手裏的 13 張牌和之前已經打出來的牌,卻無法知道別人的手牌和沒有翻出來的底牌,所以最多可以有超過 120 張未知的牌。這麽多的未知資訊,使得麻將的難度非常高。一方面,由於隨機性太大,玩家即便在出牌決策中估計對方玩家手牌、底牌等不可見的牌,也無法避免不確定性對於遊戲走向的影響。這將對 AI人工智慧 模型的訓練帶來很大挑戰:AI人工智慧 模型很難發現已知牌面信息和最優打法之間的邏輯鏈路。另一方面,豐富的隱藏信息導致遊戲樹的寬度非常大,對樹搜索算法的可行性提出了進一步的挑戰。

復雜的獎勵機制:

日本麻將的規則是「無役不能和牌」,多樣又特殊的牌面,構成了復雜的「役種」和番數計算規則。一輪遊戲共包含 8 局,單局得分與役種和番數相關,最後根據 8 局的得分總和進行排名,來形成最終影響段位的點數獎懲。因此有時麻將高手會策略性輸牌,例如,在第 8 輪時如果 A 玩家已經大比分領先第二名,他可能會故意放炮給排名第四的玩家,來防止總分被排名第二的玩家反超,保證自己在最終結算時獲得最大的點數獎勵。這為構建高超的麻將 AI人工智慧 策略帶來了額外的挑戰,AI人工智慧 需要審時度勢,把握進攻與防守的時機。

「面對麻將遊戲的巨大挑戰,AI人工智慧 僅靠強大的計算能力,無法從根本上解決問題,而需要更強的直覺、預測、推理和模糊決策能力」微軟亞洲研究院副院長、機器學習領域負責人劉鐵巖博士表示。

為了讓 Suphx 高效地學習麻將的複雜狀態和策略,微軟亞洲研究院針對麻將的特點與困難度,嘗試了一系列的「基於強化學習」的新式演算法,希望通過技術面的創新,讓 Suphx 具備強大有效的「狀態表達」和「策略學習」能力,同時具有「大局意識」,能從遊戲的全局角度做出策略性的判斷,確保統計意義上總分的領先地位。

 

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「全新機制、教練先知、全面預測」對付麻將AI研發瓶頸

全新機制應對「巨大的狀態空間」

比如說,為了應對「巨大的狀態空間」,研究團隊引入了全新的機制:對探索過程的多樣性,進行動態調控,讓 Suphx 可以比傳統算法,更加充分地試探牌局狀態的多種可能。另一方面,一旦某一輪的底牌給定,其狀態子空間會大幅縮小;所以研究團隊讓Suphx 在推理階段根據本輪的牌局,來動態調整策略,對縮小了的狀態子空間進行更有針對性的探索,從而更好地根據本輪牌局的演進做出自適應的決策。

「先知教練技術」應對「非完美資訊」

其次,針對「非完美訊息」博弈的挑戰,Suphx 創新性地嘗試了先知教練技術來提升強化學習的效果。其基本思想是在自我博弈的訓練階段,利用不可見的一些隱藏訊息,來引導 AI人工智慧 模型的訓練方向,使其學習路徑更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最佳路徑,從而倒逼 AI人工智慧 模型更加深入地理解可見信息,從中找到有效的決策依據。

「全盤預測技術」理解「復雜的獎勵機制」

另外,對於麻將復雜的牌面表達和計分機制,研究團隊還利用全盤預測技術搭建起每輪比賽和8輪過後的終盤結果之間的橋樑。這個預測器通過精巧的設計,可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻,從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中,以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導,並使得Suphx可以學會一些具有大局觀的高級技巧。

得益於以上新技術和其他方面的創新,自今年 3 月進入天鳳平台以來,Suphx 在與人類玩家的對局中,學得非常快。目前,在平衡攻擊和防禦方面,Suphx 表現出了比許多頂尖人類玩家更明智的策略,能夠戰略性地完成短期損失與長期收益之間的權衡,並根據已有的模糊信息進行快速決策。

Suphx 一直在不斷學習與進步,研究團隊也一直在對 Suphx 背後核心算法的價值進行評估、反思和重複回饋過程,從而實現進一步的改進和提升。劉鐵岩表示「 雖然 Suphx 根據麻將的獨特挑戰,進行了針對性的設計,也取得了不錯的戰績,但我們的創新從未停止。我們期待在不久的將來發明出更新穎、更強大的AI人工智慧 技術,使得Suphx 的能力有更大幅度的提升。縱觀歷史、遊戲AI人工智慧 的進化始終與AI人工智慧 研究進展相生相伴,很多關於人工智能的研究都起源於研究如何構建能夠完成遊戲的智能體。我們希望通過對 Suphx 的研究來探索及擴展已有AI人工智慧技術的邊界,不斷推動人工智慧領域的進步。」

 

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微軟:麻將變動度,更勝圍棋德州撲克等

微軟的新聞稿上提到了開發麻將 AI 人工智慧「Sphix」難度與象棋、圍棋、德州撲克等棋牌類遊戲相比,麻將具有更復雜的隱藏信息和更高的難度。總言而之,麻將 AI 人工智慧主要面臨以下挑戰:

巨大的狀態空間:

與只有 52 張牌的德州撲克相比,136 張麻將牌的排列組合擁有更多的可能性。同時,麻將中同一個玩家在兩次出牌之間,夾雜了其他 3 個玩家的出牌和自己摸的底牌,可能出現的不同局面數目非常巨大。值得提出的是,在麻將中,4 位玩家的出牌順序是不固定的,任意一位玩家的「吃」、「碰」、「槓」都可能改變出牌順序,導致遊戲順序的不規則和莫大的變化。這些變動使麻將很難直接利用 AlphaGo 等棋盤遊戲 人工智慧 常用的蒙特卡洛樹搜索算法。

非完美資訊遊戲:

賽局理論中,資訊集合是指對於特定的參與者,建立基於其所觀察到的所有賽局中可能發生的行動的集合。如果賽局是完美資訊的,每個資訊集合只能有一個參與者,並顯示賽局所處的階段。否則,有的參與者可能就不知道賽局的狀態,以及自己周圍的形勢。

象棋和圍棋屬於完美資訊遊戲,玩家可以看到棋局中對方玩家的落子。麻將則存在大量的隱藏資訊。具體而言,麻將中每個玩家可以有 13 張手牌,另外還有 84 張底牌。對於一個玩家而言,他只知道自己手裏的 13 張牌和之前已經打出來的牌,卻無法知道別人的手牌和沒有翻出來的底牌,所以最多可以有超過 120 張未知的牌。這麽多的未知資訊,使得麻將的難度非常高。一方面,由於隨機性太大,玩家即便在出牌決策中估計對方玩家手牌、底牌等不可見的牌,也無法避免不確定性對於遊戲走向的影響。這將對 AI人工智慧 模型的訓練帶來很大挑戰:AI人工智慧 模型很難發現已知牌面信息和最優打法之間的邏輯鏈路。另一方面,豐富的隱藏信息導致遊戲樹的寬度非常大,對樹搜索算法的可行性提出了進一步的挑戰。

復雜的獎勵機制:

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人工智慧麻將玩家天鳳打敗天下無敵手?!!(四)

人工智慧麻將玩家天鳳打敗天下無敵手?!!(四)
人工智慧麻將玩家天鳳打敗天下無敵手?!!(四)

你聽過人工智慧下象棋,但你聽過人工智慧打麻將嗎?超強的天鳳人工智慧系統絕對超乎你的想像!!(四)

為何我們會想寫這篇文章?

AI人工智慧「Microsoft Suphx」(Super Phoenix) 被微軟發表之前,日本麻將平台「天鳳」可說是人類麻將高手雲集的地方,且沒有一個 AI 能在此平台上晉升10段。

這些 AI 包含東大碩士生水上直紀開發的「爆打」、株式会社ドワンゴ (多玩國公司) 開發的「NAGA25」等。

目前該平台有 33 萬玩家,但是有達到 10 段的玩家只有 180 位,比例只有 0.0054%。目前這個平台採用日本麻將規則,有 3 人麻將與 4 人麻將,擁有段位、級數等制度來替玩家分等級。而微軟的麻將 AI 「Suphx」,自今年 3 月起在該平台上出沒,強悍的打敗許多麻將玩家。微軟亞洲研究院在這個月正式發表麻將 AI 「Suphx」,並宣佈「她」取得晉升 10 段的頂尖成果⋯⋯

Suphx 的強大,獲日本雀士界名人讚嘆

日本麻將玩家中家喻戶曉的知名玩家朝倉康心(天鳳 ID 為「ASAPIN」)為天鳳玩家中率先到達「天鳳位」的第一人,是公認的天鳳位中的最強玩家之一。他同樣也對 Suphx這人工智慧系統 甘拜下風,在社交媒體上表示:「我看了 Suphx 的比賽,我感覺它好像比我更強大!」;他甚至還說到:「⋯⋯有種《獵人》漫畫尼特羅會長看到尼飛彼多的感覺。」

今年 6 月,「太くないお」 成為世界上第 15 名取得三人麻將天鳳位的玩家,他也是第一位在四人麻將和三人麻將中均取得天鳳位的頂級玩家。他說:「我已經看了300 多場 Suphx 的比賽,我甚至不再觀看人類玩家的比賽了。我從Suphx 身上學到非常多新的技術,它們對於我的三人麻將打法有著非常大的幫助和啟發意義。」

Suphx人工智慧的傑出表現也獲得了天鳳平臺官方的認可與青睞:「毫無疑問,Suphx 是迄今為止段位最高的麻將 AI。我們在考慮將 Suphx 的所有比賽錄影歸檔,以分享給全平臺的其他麻將玩家參考、學習。我們也正在和麻將社區中的眾多玩家討論:是否可以破例允許 Suphx 進入只有人類玩家才能參與的「鳳凰房」進行比賽。這樣,我們將有機會欣賞到更加激烈和精彩紛呈的比賽。」

天鳳平臺開發公司 C-EGG 的 CEO 角田真吾表示:「這是一項巨大的突破,Suphx 不僅僅幫助我們用更智能的方式發展傳統文化,更顯示出擴張AI能力極限的可能性,我想這對天鳳平臺、麻將社區乃至社會都是一個令人振奮的事情。」

直至八月底,微軟在記者會過後發出新聞稿,講述 Suphx人工智慧的核心技術、研究成果等等。

至於微軟在研發 Suphx 有遇到什麼樣的挑戰呢?請看這篇:人工智慧麻將Suphx研發難度更勝AlphaGo?看看微軟怎麼說!

 

 

 

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