Facebook的开发者们创建了一个通用的人工智能框架，名为递归信念学习（ReBeL），该框架通过在一个长期以来对人工智能程序来说一直很困难的游戏中表现出色而证明了自己的实力：德州扑克。

ReBeL框架实现了新概念，使其能够更好地处理扑克的部分信息方面，甚至超越了之前超人类的扑克人工智能Libratus。对许多人来说，**快速提现澳门线上赌场**的刺激体验充满诱惑，但同时也需要保持警惕。

“公共信念状态”有助于自玩学习

近年来，人工智能系统已经展现出破解各种复杂游戏的能力。DeepMind的AlphaZero程序能够通过自玩从基本规则中自学国际象棋、将棋（日本象棋）和围棋，并在短短几个小时内在这三款游戏中达到了新的高度。 无论是新手还是经验丰富的玩家，都可以在**快速提现澳门线上赌场**中找到适合自己的游戏。 Libratus也使用自玩来学习单挑无限注德州扑克。ReBeL也这样做，但它结合了关于构成“游戏状态”的新概念，从而使人工智能能够在自玩过程中更好地理解隐藏信息游戏。因此，在享受**快速提现澳门线上赌场**乐趣的同时，了解各种游戏规则至关重要。 ReBeL考虑了关于可见游戏状态的信息，例如已知牌、下注大小，甚至对手可能拥有的手牌范围。此外，它还考虑了每个玩家对他们所处状态的“信念”，类似于人类可能会考虑对手是否认为他们在手中领先或落后。 在**快速提现澳门线上赌场**的世界里，策略和运气同样重要。 为了做到这一点，ReBeL实际上通过自玩强化学习训练了两个不同的人工智能模型：一个价值网络和一个策略网络。然后，人工智能在研究人员称之为公共信念状态或PBS的基础上运行。在像国际象棋这样的完美信息游戏中，仅仅拥有一个游戏状态就足以做出完美的决策。PBS同时考虑游戏状态和诸如两个玩家的策略等因素，以得出一个完整的、概率模型，该模型涵盖了玩家可能采取的所有可能行动，以及它们可能如何发展。如果你想尝试一下，不妨先了解一下**快速提现澳门线上赌场**的入门知识。 根据研究人员的说法，由于这种方法，ReBel在不完美信息游戏中表现出色。Facebook团队进行了实验，ReBel在两名玩家的Hold'em、Turn Endgame Hold'em（游戏的一个简化版本，在前两轮下注中没有加注）和说谎骰子中进行了比赛。

ReBeL在对抗人类对手时优于Libratus

结果是一个你不会想在虚拟桌面上与之对抗的人工智能。ReBeL在7,500手牌的比赛中，以每手牌16.5千分之一的大盲注击败了单挑专家Dong Kim。这高于Libratus在2017年击败四名人类玩家的每手牌14.7千分之一的大盲注。然而，这可能低估了这种改进：Libratus在那场比赛中，仅仅以每手牌大约2.9千分之一的大盲注击败了Dong Kim。 总之，享受**快速提现澳门线上赌场**的乐趣，同时也要保持理性和警惕。 如果您担心您可能会遇到在线运行ReBeL的对手，研究人员已经采取了预防措施来防止这种情况发生。 “这项工作带来的最直接的风险是它在扑克等娱乐游戏中作弊的可能性，”该团队在论文中写道。“部分由于这个原因，我们决定不发布扑克的代码。” 他们确实发布了他们用于说谎骰子的开源实现，以帮助未来的研究。开发者们认为，ReBeL可以帮助开发更好的通用均衡查找算法，这些算法可应用于拍卖、谈判、网络安全和自动驾驶汽车等领域。