DeepMind 公司因為研制出會下棋的人工智能AlphaGo和AlphaZero而聲名鵲起，如今他們將注意力轉向了另一種棋盤游戲：強權外交（Diplomacy），也被稱為外交或者外交風云，是經(jīng)典的桌面游戲之一。該游戲與圍棋不同，它是七人游戲，需要游戲玩家既競爭又合作，并且每回合玩家都會同時進行移動，因此，每個玩家都必須推理其他玩家的想法，非常復雜。

研制一個能玩外交游戲的人工智能軟件，DeepMind公司的計算機專家Andrea Tacchetti表示：“與游戲Go或國際象棋相比，這是一個本質上不同的問題。” 去年12月，Tacchetti和合作者在NeurIPS會議上就其系統(tǒng)發(fā)表了一篇論文，該論文介紹了能玩外交游戲的AI系統(tǒng)策略。

“外交”是一種策略游戲，在歐洲地圖上劃分為75個省。玩家建立并動員軍隊占領各省，直到控制了大部分補給中心的玩家獲勝。玩家每回合寫下自己的行動，然后執(zhí)行。他們可以攻擊或防御對方玩家，或者支援對方玩家的進攻和防御，建立聯(lián)盟。在完整版中，玩家可以協(xié)商，為了方便人工智能研究，DeepMind公司使用了簡單版的“No Press”策略，不需要人工智能軟件發(fā)布策略與其他玩家進行溝通。

從歷史上看，人工智能使用人工制定的策略來發(fā)揮決策作用。2019年，蒙特利爾研究所的Mila通過使用深度學習系統(tǒng)取得了勝利。他們基于150000個人類游戲的數(shù)據(jù)集，訓練了一個稱為DipNet的神經(jīng)網(wǎng)絡來模仿人類。DeepMind從DipNet版本開始，使用強化學習（一種反復試驗）來完善它。但是，僅通過反復試驗來探索可能性會帶來問題。因此，他們調整了強化學習算法。在訓練過程中，他們在每一步中都對對手的可能舉動進行采樣，計算出在這些情況下平均效果最佳的行動，然后訓練自己的權重以偏向于此行動。經(jīng)過訓練，它跳過了采樣過程，僅根據(jù)其學習的知識進行工作。Tacchetti說：“我們論文的信息是：我們可以在這樣的環(huán)境中進行強化學習。” 他們設計的一個AI玩家與六個DipNet的AI贏了30％的時間（有14％的機會）。一個DipNet對抗他們的七個，僅贏得了3％的時間。

今年4月，F(xiàn)acebook將在ICLR會議上發(fā)表一篇論文，描述他們在“No Press”版本的外交游戲中的研究成果。他們建立了類似DipNet的網(wǎng)絡，但是沒有添加強化學習的元素，而是添加了一個“SearchBot”搜索玩家策略，SearchBot通過玩幾回合來評估玩家的每種潛在策略（假設每個人都根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的首選選擇后續(xù)行動）。策略不是一個最佳行動組合，而是由50個可能行動組成的一組概率（由神經(jīng)網(wǎng)絡建議）。

在真實游戲中進行這樣的探索會減慢SearchBot的速度，但可以使它更優(yōu)于DipNet。SearchBot在外交游戲網(wǎng)站上與人類進行了匿名比賽，在玩家中排名前2％。Facebook的計算機專家、論文的共同作者亞當·勒勒（Adam Lerer）說：“這是第一個被證明具有能與人類競爭的機器人。”

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