人机对抗中的博弈学习方法

摘要：

近年来,人机对抗智能技术作为人工智能领域的前沿方向取得了一系列突破性的进展,如AlphaGo和DeepStack分别在围棋和二人无限注德州扑克中击败了人类专业选手.这些突破离不开博弈论和机器学习的深度结合.本文通过梳理当前人机对抗智能技术领域的重要工作,深入分析博弈论和机器学习在其中发挥的作用,总结了面向人机对抗任务的博弈学习研究框架,指出博弈论为人机对抗任务提供博弈模型和定义求解目标,机器学习帮助形成稳定高效可扩展的求解算法.具体地,本文首先介绍了人机对抗中的博弈学习方法的内涵,详细阐述了面向人机对抗任务的博弈学习研究框架,包括博弈模型构建、解概念定义、博弈解计算三个基本步骤,之后利用该框架分析了当前人机对抗智能技术领域的典型进展,最后指出了人机对抗中的博弈学习未来发展可能面临的挑战.本文梳理总结的人机对抗中的博弈学习研究框架为人机对抗智能技术领域的发展提供了方法保障和技术途径,同时也为通用人工智能的发展提供了新思路.

关键词：人工智能、人机对抗、博弈论、机器学习、博弈学习

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项XDA27010103

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1859-1876