更不用说,在谁洗碗、谁拖地、谁做饭之类的家务活上,猜拳自带的 “愿赌服输” 可以有效维系家庭和蔼,堪称随叫随到的家庭关系调度员。

在大多数人的认知里,猜拳是随机事宜,玩家得胜的概率该当是一样的且恒定在三分之一,但事实可能并非如此。

近日,浙江大学何赛灵教授的研究团队开拓了一个基于马尔可夫链的 AI 模型,专门用来玩猜拳游戏。
在和 52 名人类玩家分别大战 300 回合之后,AI 击败了 95% 的玩家。

图 | AI 模型净胜场数变革

连石头剪刀布人类也玩不过AI了

对付人类玩家来说,规则是赢 +2 分,平 +1 分,输不得分。
在与 AI 对战之前,参与者知道得胜会得到金钱褒奖,总分越高,赢的钱越多。
因此玩家故意放水或者随便乱选的概率极低。

即便如此,AI 仍旧大胜人类。
在最悬殊的一场较劲中,AI 得到了 198 次胜利,55 次平手,仅输了 47 次,胜率超过人类对手 4 倍。
全部 15600 回合详尽的原始博弈数据,在论文的补充资料中给出(详见参考文献)。
如果猜拳胜负真的是随机概率,那么从统计学的角度来讲,15600 场比赛下来,AI 得到如此大上风的概率非常低。

拥有“智囊团”的Multi-AI模型

实质上来看,猜拳属于博弈问题,其背后蕴藏着经典的纳什均衡,而每个个体的习气、认知、策略和策略变革都会影响实际胜率。
比如你和对手很熟习,那么你可能知道他/她常常出布,因此可以多出剪刀来克制。

浙江大学何赛灵教授团队提出的 AI 模型便是利用了类似的方法,证明了猜拳真的存在针对不同个体的长期制胜策略,可以有效提高胜率。
这套 AI 模型基于 n-阶马尔可夫链设计,拥有影象性,能够向前追溯最多 n 个历史状态并加以利用。
为了在实战中应对人类玩家的不同性情和策略,研究团队还发明了一套 Multi-AI 模型。
“建立对每个人都有效的单一模型很困难,因此我们决定将单个模型结合起来,使其能够区分温柔应更多不同的竞争策略。
” 研究职员在论文中阐明称。
在与人类对战的第一套 Multi-AI 模型中,他们放入了 1-5 阶马尔可夫链,即 5 个独立的 AI 模型,分别参考之前 1-5 个动作。
Multi-AI 会从整体上参考 5 个 AI 模型各自的决策,至于选择哪个,还要看它们最近 5 次的表现。
这里的 “最近 5 次” 被定义为一个超参数,名为 Focus length,可以视情形调度大小,实现进一步优化。
在与人类对战的第二套 Multi-AI 模型中,该参数就被设为了 10。

图 | Multi-AI 模型的决策逻辑打个比方,每一个 n 阶马尔可夫链模型就像是一位智囊,各自有不同的决策标准。
而 Multi-AI 模型便是司令,手底下有好多名智囊组成的智囊团。
做决策时,每个智囊会提交自己的出拳建议,司令会根据他们过去几次(Focus Length)的表现,采纳综合分数最高的人的建议,以提高长期胜率。
如果人类玩家连续胜利,就会匆匆使 Multi-AI 转向选择其他 AI 模型的更优解。
如果人类玩家连续失落败,大概率会转换策略,或者冲破之前的出拳规律,这时 Multi-AI 也可以随之调度。
终极的社会实验结果反响出了这个想法的有效性。
在 52 名志愿者中,只有不到 5 人击败了 AI。
很多人都在最初 20-50 个回合里处于领先,但随后就被 AI 捕捉到了隐蔽的行为模式,饮恨败北。
那些击败 AI 的人,胜率也只是轻微赶过一些,并未拉开太大差距。

6 年前被质疑的研究

值得一提的是,在开拓 AI 模型背后的算法时,研究团队阅读了 6 年前另一个浙大团队的研究成果,但利用了另一种不同的博弈策略。
相较于之前对付所有玩家数据整体以统计学的办法进行研究,这里的 Multi-AI 模型更强调针对不同玩家之间的个性差异、出拳策略,来及时的进行调控,选取当下最适宜的博弈策略。
2014 年 5 月,很多媒体都宣布了一项以 “石头剪刀布” 游戏为工具的科研成果。

这项研究课题原来是 “可控实验社会博弈系统中一些非平衡统计物理问题”,但媒体和舆论关注的重点大多是 “如何提高猜拳胜率”,因此还被质疑是摧残浪费蹂躏经费。

实在不然。
这项研究还被《麻省理工科技评论》评为 2014 年最佳成果(预印本)之一。

图 | 2014 年《麻省理工科技评论》的宣布论文揭示了猜拳游戏背后蕴藏着不同的行为模式,比如赢家方向于下一轮出同样的手势,而输家方向于改变;人们更乐意出石头等等。
但更深层的主旨是磋商纳什均衡在真实博弈中是否成立,研究现实中的博弈模型框架,并且剖析游戏中的宏不雅观周期征象与微不雅观行为根本。
这个顶用到的根本理论阅读博弈论、生理学和神经科学等多个领域。
类似的,2020 年这项关于 “石头剪刀布” 的最新研究,成果不仅仅是一个很厉害的猜拳 AI,还是一个很厉害的循环制衡模型剖析师。
未来有望拓展到其他博弈场景,比如预测竞争对手的下一步举动,方案更有效的竞选策略,或者制订更有利的定价方案等等。

“(我们创造)人类的竞争行为确实有规律可循,通过利用适当的大略模型就能利用这些规律,”研究职员在论文中总结道,“对付竞争行为模式以及如何利用它们的研究,有望让我们更好地建模,预测温柔应不同的竞争模式。