Název: Překlenutí rozdílu: Jednotný přístup k hrám s úplnou a neúplnou informací.
Překlad názvu: Bridging the Gap: Towards Unified Approach to Perfect and Imperfect Information Games
Autoři: Moravčík, Matej ; Hladík, Milan (vedoucí práce) ; Pilarski, Patrick (oponent) ; Kroupa, Tomáš (oponent)
Typ dokumentu: Disertační práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
From the onset of AI research, games have played an important part, serving as a benchmark for progress in artificial intelligence. Recent approaches using search in combination with learning from self-play have shown strong performance and the ability to generalize across a wide range of perfect information games. In contrast, the leading algorithms for imperfect information traditionally used a small, abstract version of a game and solved this abstraction in one go. This thesis introduces a chain of improvements for imperfect information algorithms that culminates in two significant milestones that helped bridge the gap between perfect and imperfect information games. The first milestone is DeepStack - the first agent that successfully used a combination of sound search and a learned value function in imperfect information games. This led to the first AI to achieve victory over human professional players in no-limit poker. The second milestone is Player of Games - a universal algorithm that can master both perfect and imperfect information games starting from scratch. 1 Od začiatku výskumu umelej inteligencie zohrávali hry dôležitú úlohu a slúžili ako ukazo- vatel'pokroku v oblasti umelej inteligencie. Algoritmy, ktoré kombinovali prehl'adávanie so strojovým učením z vlastných skúseností, ukázali dobré výsledky a schopnost' gene- ralizovat' v širokej škále hier s úplnou informáciou. Na druhej strane, tradične najlepšie algoritmy pre hry s neúplnou informáciou používali zjednodušenú, abstraktnú verziu hry, ktorú potom riešili ako celok. Táto práca predstavuje rad vylepšení algoritmov s neúplnou informáciou a vyvrcholí dvoma významnými míl'nikmi, ktoré pomohli preklenút' rozdiel medzi hrami s úplnou a neúplnou informáciou. Prvým míl'nikom je DeepStack - prvý agent, ktorý úspešne kombinoval teoreticky korektné prehl'adávanie s evalučnou funkciou natrénovanou pomocou strojového učenia v hrách s neúplnou informáciou. DeepStack po- tom dosiahol historicky prvé vít'azstvo umelej inteligencie nad profesionálnymi hráčmi v pokri s neobmedzenými stávkami. Druhým míl'nikom je "Player of Games" - univerzálny algoritmus schopný ovládnut' oba typy hier, s úplnou aj neúplnou informáciou. 1
Klíčová slova: teorie her|prohledávání|hry s neúplnou informací|DeepStack|Player of Games; game theory|search|imperfect information games|DeepStack|Player of Games ii

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/188743

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-614029


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Disertační práce