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DeepTech深科技连“石头剪刀布”，人类也玩不过AI了( 二 )


DeepTech深科技连“石头剪刀布”，人类也玩不过AI了
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图 | 2014 年《麻省理工科技评论》的报道论文揭示了猜拳游戏背后蕴藏着不同的行为模式 ， 比如赢家倾向于下一轮出同样的手势 ， 而输家倾向于改变；人们更愿意出石头等等 。 但更深层的主旨是探讨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 ， 并且分析游戏中的宏观周期现象与微观行为基础 。 这其中用到的基础理论涉猎博弈论、心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分析师 。 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 ， 规划更有效的竞选策略 ， 或者制定更有利的定价方案等等 。 “（我们发现）人类的竞争行为确实有规律可循 ， 通过使用适当的简单模型就能利用这些规律 ， ”研究人员在论文中总结道 ， “对于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 ， 预测和适应不同的竞争模式 。 ”-End-责编：胡巍巍参考：https://www.nature.com/articles/s41598-020-70544-7https://www.technologyreview.com/2014/04/30/13423/how-to-win-at-rock-paper-scissors/https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41598-020-70544-7/MediaObjects/41598_2020_70544_MOESM1_ESM.xlsxhttps://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41598-020-70544-7/MediaObjects/41598_2020_70544_MOESM2_ESM.xlsx
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