據外媒Venture Beat報導，Facebook人工智慧研究院（Facebook AI Research，FAIR）稱，他們推出了一個與紙牌遊戲Hanabi相關的最新AI項目。AI系統的得分是24.61分（滿分為25分），而之前最好的系統得分是23.92分。
今年2月，來自Google、DeepMind、卡內基·梅隆大學和牛津大學的研究人員，提出了Hanabi基準，以及更多的人工智慧可以玩這個遊戲，以實現「人工智慧研究的新挑戰」。參與該項目的研究人員認為，弄清楚如何玩好Hanabi，這對於人工智慧來說可能是一個重大進步，並且有助於其在聊天和自動駕駛等應用場景中與人類進行更加流暢的互動。
與國際象棋或圍棋這些AI挑戰人類的其他遊戲不同，Hanabi是一種合作遊戲，參與者可以共同努力，朝著一個共同的目標努力。這款遊戲最大的特點在於，牌是向著別人握的，玩家看不見自己的牌，但所有其他人都看得見。大家的目標是出牌到桌面上，讓五種顏色的牌都順著從1到5排列出來。
曾經發表過相關論文的牛津大學研究員Jakob Foerster說，「Hanabi是一個關於溝通和合作的遊戲，人工智慧目前還沒有深入這一遊戲領域。」
「其中一件非常令人興奮的事情是，我們所觀察到的改進，與透過深度強化學習所觀察到的改進，是完全正交的，你可以在任何策略之上加上這個，效果會更加強大。」Facebook AI研究員Noam Brown在電話採訪中這樣告訴VentureBeat。「我們看到的結果遠遠超出了我們或其他研究人員的預期，實際上，我們從搜尋中獲得的好處，要強於過去使用的所有深度強化學習演算法所獲得的好處。」
據了解， 這次Facebook的Hanabi AI項目借鑑了Pluribus的一些搜尋技術，Pluribus是Facebook於今年先前推出的一款玩撲克的AI，擊敗了一些人類冠軍。
報導稱，Facebook的AI團隊通過將搜尋技術與深度強化學習，結合起來實現了此一壯舉。
本文為雷鋒網授權刊登，原文標題為「Facebook成功打破紙牌遊戲Hanabi的AI系統得分紀錄」