正如馮·諾伊曼（von Neumann）所描述的那樣：“現(xiàn)實生活由‘虛張聲勢’‘欺騙的小策略’‘問問自己別人會認為我打算做什么’組成 。”
圖｜DeepNash（藍色）在與人類（紅色）的對陣中表現(xiàn)出“虛張聲勢” 。正面虛張聲勢（A）；負面虛張聲勢（B）；DeepNash 將一個斥候偽裝成一個間諜 ， 并獲得情報（C） 。（來源：該論文）
研究團隊表示，這項工作引入了一種新的博弈論方法，與最先進的基于搜索的學習方法截然不同 ， 在訓練過程中不執(zhí)行任何形式的搜索或顯式對手建模，只依賴于在測試時使用一些游戲特定的啟發(fā)式教學 。
展望未來 ， 目前還沒有跡象表明 R-NaD 在零和的雙人游戲設定之外會如何發(fā)展 。【陸軍棋的規(guī)則和玩法怎么放圖片 陸軍棋的規(guī)則和玩法】
然而，研究團隊卻認為，它或許可以解鎖深度學習方法在現(xiàn)實世界中具有不完全信息特征的巨大空間的多智能體問題中的進一步應用 。例如 ， 最先進的雙人撲克方法已經(jīng)成功應用在六人撲克中 。
該方法在這類不完全信息場景下或許有很多潛在應用，包括人群和交通建模、智能電網(wǎng)、拍賣設計和市場問題等 。
參考鏈接：www.science.org/doi/10.1126/science.add4679來源：學術頭條
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