Группа исследователей, включая Жюльена Перолата и Карла Туйлса, представила DeepNash — новый искусственный интеллект, освоивший классическую настольную игру Stratego. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Science. DeepNash обучался играть самостоятельно, противостоя одному себе, и достиг уровня, сопоставимого с человеческими экспертами.
DeepNash применяет уникальный подход, основывающийся на теории игр и безмодельном глубоком обучении с подкреплением. Эта методика позволяет DeepNash достигать равновесия Нэша в своих игровых стратегиях, что делает его действия трудно предсказуемыми и сложными для противника. Этот искусственный интеллект занял одно из трех ведущих мест среди игроков на крупнейшей онлайн-платформе для Stratego, Gravon.
Игра Stratego уникальна и сложна для искусственных интеллектов, так как в ней отсутствует совершенная информация: игроки не знают о расположении фигур противника до момента столкновения. Это делает ее более трудной для анализа по сравнению с такими играми, как шахматы или го, где вся информация доступна обоим участникам. В связи с этим предыдущие попытки создания AI для Stratego нередко ограничивались любительским уровнем.
Разработка и успех DeepNash открывают новые горизонты в применении ИИ в реальных сценариях, где необходимо оперировать в условиях неопределенности и ограниченной информации о других участниках. Исследователи надеются, что метод Регуляризованных Нэшевых Динамик (R-NaD), лежащий в основе работы DeepNash, будет полезен в широком спектре задач, включая управление трафиком и оптимизацию множества агентов с различными целями.