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第490章 人工智能的本源(第3页)

(2)德州扑克AI(Libratus、Pluribus):不完全信息博弈

?挑战:扑克游戏具有隐藏信息(对手的牌),与围棋等完全信息博弈不同。

?技术:

?博弈均衡计算(NashEquilibriumApproximation):找到长期最优策略。

?逆向归纳推理(CounterfactualRegretMinimization,CFR):动态调整策略,欺骗对手。

(3)自动驾驶:多智能体博弈

?挑战:无人车必须与其他车辆、行人、交通信号互动,决策必须权衡速度、安全性和效率。

?技术:

?合作博弈:多辆自动驾驶车共享信息,优化通行。

?非合作博弈:AI需要预测人类驾驶员行为,避免碰撞(如“礼让博弈”)。

(4)金融市场AI:博弈论优化交易策略

?挑战:高频交易(HFT)AI需要在不确定市场中竞争,预测对手行为。

?技术:

?零和博弈:股票市场中的竞争交易。

?强化学习+预测:AI通过历史数据学习市场行为,并实时调整交易策略。

(5)对抗性AI:GANs(生成对抗网络)

?挑战:训练AI生成高质量的假数据(如逼真的人脸图像)。

?技术:

?博弈建模:

?生成器(Generator)试图创造逼真的图像。

?判别器(Discriminator)试图分辨真假。

?零和博弈:双方不断进化,直到AI生成的图像足以骗过人类。

(6)网络安全:攻击vs.防御博弈

?挑战:AI需要应对黑客攻击,如自动检测恶意软件、网络入侵。

?技术:

?博弈建模:攻击者与防御者之间的动态对抗。

?强化学习:AI适应攻击模式并优化防御策略。

3.AI+博弈论的未来发展

1.更复杂的多智能体系统:AI需要在复杂现实环境中进行博弈,如智能城市、无人机编队等。

2.因果博弈(CausalGameTheory):结合因果推理,让AI更好地理解“为什么做这个决策”。

3.自主AI博弈:AI可能会自己演化出博弈策略,甚至超越人类的策略设计能力。

总结

博弈论已经深度应用于AI,特别是在对抗性AI、强化学习、自动驾驶、金融交易、网络安全等领域。未来,AI将能在更复杂的博弈环境中实现更智能的自主决策,甚至可能发展出自主博弈智能体,影响社会的多个方面。

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