Facebook 新推出的 AI 打牌機器人，已經獲得了多人協(xié)作性上的全面提升。外媒報道稱，新機器人可在德州撲克和 Go 等流行棋盤游戲上打敗專業(yè)選手。上周五的時候，該公司 AI 研究人員稱其已攻克一個難題 —— 創(chuàng)建一個能在團隊合作中獲得高分的 Hanabi 卡牌游戲機器人。

作為一款復雜的日式卡牌游戲，其允許 2~5 人一起玩耍。每局比賽有一定的局限性，且需要參與者巧妙地協(xié)作。

有趣的是，每個人都可以看到其他玩家的卡牌，但看不到自己的卡牌。因而在每個回合中，其他玩家可以給出相應的提示。玩家需按照特定順序來排列一組牌面，然后將每組中編號最大的紙牌相加，以獲得分數。而在機器人游戲中，Facebook 對流程和策略展開了一定的修改。

AI 機器人能夠檢索其他人，并列出一個能夠隨著其它機器人揭示的信息而動態(tài)改變的列表。因為游戲需要共同努力拿到最高的分數，所以能夠使用邏輯來推理怎么玩。在此過程中，Facebook 機器人在模擬假設的游戲過程后，會采取最佳的行動。該公司稱，Hanabi 有著多達 1000 萬手的可能。

顯然，這種 AI 機器人能夠像人類一樣思考與協(xié)作。但除了卡牌游戲，這項研究還可用于改進自動駕駛汽車和虛擬助理等應用。據悉，Facebook AI 機器人在兩人參與的 Hanabi 游戲中，拿到了 24.61 的平均分（滿分 25）。現實生活中，人類選手只有 60 ~ 75% 的概率拿到完美得分，而機器人可以輕松達成 75% 。

無獨有偶，麻將是中國常見的消遣方式，經常在家庭聚會中玩上幾把。麻將比圍棋、象棋或撲克“隱藏的信息更多”，人工智能大會的開幕式上，微軟公司人工智能和研究集團執(zhí)行副總裁Shum表示微軟已經開發(fā)出了最強大的人工智能麻將玩家，同時微軟公司開發(fā)的一個麻將人工智能機器人在前段時間的一場麻將日本競爭中已經超過了頂尖玩家的平均水平。

在中國，此前西安交通大學韓九強教授團隊的科研成果：群機器人智能作業(yè)智動化系統(tǒng)實驗平臺，也展示過全套的機器人打麻將方式。在操作臺面上，4臺類似咖啡機大小的機器人，按照順時針方向排成1、2、3、4號。

打一局麻將，機器人會經過：摸牌、做決策、出牌、胡牌這四個階段。傳送帶上是隨機放置的麻將牌，四臺機器人先從傳送帶抓牌，抓的牌通過掃描顯示在旁邊的電腦中，后臺的識別系統(tǒng)將結果語音播報，這時就可以清晰地聽到“二條”“五餅”這樣的聲音，電腦顯示器上會有識別結果的文字圖案。

但其實無論圍棋還是麻將，區(qū)分選手的競技水平都不可能只靠一局，運氣和計算同樣重要。

除了能打麻將，進行中國象棋博弈對于機器人來說，也是不在話下。抓棋的過程和抓麻將一樣，都是在傳送帶上進行識別，再按照棋局模式擺好。最有意思的是，如果棋子過河，機器人會將棋子放在河中間，讓對方將棋子移到河對岸要到達的地方。

其實，機器人能夠參與很多人類活動早已經不足為奇，自從李世石輸給人工智能AlphaGo后，大眾也開始意識到，人類輸給人工智能機器人在未來也將成為常態(tài)，機器人和人工智能的結合使得它們往往能夠遠超于人，當然擔憂也不可避免。

而各類人工智能相關的公司一直讓機器人在人類娛樂活動中進行嘗試，因為人類娛樂活動是人類在長期的生產生活中產生的獨特行為總結，這不單單是為了培養(yǎng)一個個娛樂界的老司機，更多是為了讓人工智能和機器人能在多種場景進行實際的應用，從而配合工程師進行進一步的程序深化和完善，這最終的結果是共同促進人工智能的進一步發(fā)展和長期有效的機器學習進步。

很多時候機器學習的進步，也促使機器人能在更多人類生活以及和人類協(xié)作的場所中發(fā)揮出更大范圍的能力，這也是未來機器人在更多人類生產生活的場所中不斷發(fā)力和不斷擴大柔性化生產面的基礎。

當然，未來一定將會出現一個什么娛樂活動都會的機器人，到時候人類這些是會將這些在牌桌上宛若開了作弊器的機器人踢出局，還是將其當作一個更鍛煉智力的游戲對手？