Challenges for Artificial Intellige

Challenges for Artificial Intelligence Research:

Poker offers a rich set of research challenges that are not seen in popular AI research testbeds such as checkers, chess, and Go. These include:

Imperfect information, where one or more players cannot determine the exact state of the game.
Stochastic outcomes, where random chance affects the course of the game.
Multiple players (two to ten). Games with more than one opponent are strategically very different from two-player games.
Repeated interaction, where the players play a long series of games and can learn and adapt to their opponent over time.
Variable payouts, so that players must adapt to exploit their opponents' mistakes in order to maximize their winnings.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความท้าทายสำหรับการวิจัยปัญญาประดิษฐ์:โป๊กเกอร์มีชุดหลากหลายของความท้าทายงานวิจัยที่ไม่ได้เห็นใน testbeds วิจัย AI นิยมเช่นหมากฮอส หมากรุก และไป เหล่านี้รวมถึง:ไม่สมบูรณ์ข้อมูล ที่ผู้เล่นอย่าง น้อยหนึ่งไม่สามารถระบุสถานะของเกมแน่นอนสโทแคสติกผล ที่สุ่มโอกาสส่งผลกระทบต่อหลักสูตรของเกมหลายผู้เล่น (2-10) เกมกับฝ่ายตรงข้ามมากกว่าหนึ่งมีกลยุทธ์แตกต่างมากจากสองผู้เล่นเกมทำซ้ำการโต้ตอบ ที่ผู้เล่นเล่นเกมชุดยาว และสามารถเรียนรู้ และปรับให้เข้ากับฝ่ายตรงข้ามเวลาตัวแปร payouts เพื่อให้ผู้เล่นต้องปรับการใช้ข้อผิดพลาดของฝ่ายตรงข้ามในสั่งการเพิ่มรายได้ของตน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความท้าทายเพื่อการวิจัยปัญญาประดิษฐ์: โป๊กเกอร์มีชุดสมบูรณ์ของความท้าทายงานวิจัยที่ไม่ได้เห็นในความนิยม testbeds วิจัย AI เช่นหมากฮอส, หมากรุก, และไป เหล่านี้รวมถึง: ข้อมูลไม่สมบูรณ์ที่หนึ่งหรือมากกว่าผู้เล่นที่ไม่สามารถตรวจสอบสถานะที่แน่นอนของเกมผล Stochastic ที่สุ่มเสี่ยงส่งผลกระทบต่อการเรียนการสอนของเกมที่ผู้เล่นหลายคน (2-10) เกมที่มีมากกว่าหนึ่งฝ่ายตรงข้ามมีกลยุทธ์ที่แตกต่างจากเกมสองผู้เล่นมีปฏิสัมพันธ์ซ้ำที่ผู้เล่นเล่นชุดยาวของเกมและสามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับฝ่ายตรงข้ามของพวกเขาในช่วงเวลาการจ่ายเงินรางวัลตัวแปรเพื่อให้ผู้เล่นต้องปรับให้เข้ากับการใช้ประโยชน์ของพวกเขา ความผิดพลาดของฝ่ายตรงข้าม 'เพื่อเพิ่มรางวัลของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความท้าทายสำหรับงานวิจัยทางปัญญาประดิษฐ์ :

โป๊กเกอร์เสนอตั้งมากมายของงานวิจัยที่ท้าทายที่ไม่เห็นในความนิยม AI การวิจัยรูปแบบเช่นหมากฮอส หมากรุก และไป เหล่านี้รวมถึง :

ไม่สมบูรณ์ข้อมูลที่ผู้เล่นหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งไม่สามารถตรวจสอบสถานะที่แน่นอนของเกม
ผลสุ่มที่สุ่มโอกาสมีผลต่อหลักสูตรของเกม ผู้เล่นหลายคน ( 2
10 )