人工智能中的随机博弈

人工智能与随机博弈简介

在人工智能（AI）不断发展的领域中，考虑用于解决涉及风险和其他玩家互动的决策过程问题的随机博弈至关重要。与具有完美信息、完美回忆和概率移动的经典博弈论模型相比，随机博弈包含概率转移等特征。这使其非常适合结果同时取决于一个或多个代理人的行为以及随机因素的应用，例如 SELFNET 自动驾驶汽车、股票市场或多智能体模拟。

博弈论是一个数学分支，涉及对互动决策模型的广泛研究，并且在本工作的后续部分广泛使用了博弈论范式；因此，假定读者已具备博弈论的基本知识，包括随机博弈的概念。

理解随机博弈的概念

随机博弈，也称为马尔可夫博弈，本质上是允许概率转移的重复博弈。它由 Lloyd Shapley 于 1953 年建立，并基于博弈论的基础。在这些博弈中，每个玩家通过选择一个行动来最大程度地追求在一次游戏序列中获得最大的期望回报，同时考虑其目标和其他玩家的策略估算。在这里，一步行动的结果取决于特定行动的 应用软件 以及向软件其他状态的概率转移等。

人工智能中随机博弈的关键特征

以下是人工智能中随机博弈的关键特征的简要解释：

1. 多智能体交互：情况涉及许多变化的智能体（玩家），它们相互影响状态和选择。
2. 状态转移：它根据玩家的行为从一个状态转移到另一个状态，并且有时是随机的。
3. 概率结果：结果不再是确定的事件，而是可能性，每次都遵循这一可能性来做出决策。
4. 奖励和目标：在游戏的每一步，每个智能体都有自己的目标回报，他/她希望在游戏中实现，从而塑造其行为和策略。
5. 顺序决策：通过多个步骤进行，每个状态都会影响未来的阶段和策略。
6. 适应性：需要根据方法考虑的一些条件包括——需要对环境和其他智能体的行为进行后续建模。
7. 动态环境：游戏环境可以是动态的，它可以改变，迫使智能体一次又一次地设计新的计划。
8. 竞争与合作的平衡：如果适当定义了智能体的目标和游戏场景，则可以实现合作与竞争。

随机博弈如何应用于人工智能？

随机博弈已成为人工智能研究不可或缺的一部分，特别是在 强化学习 (RL) 和多智能体系统领域。这些博弈作为对需要在不确定环境中做出决策的智能体之间的交互进行建模的框架。例如：

1. 强化学习：随机博弈提供了一个开发算法的结构，其中智能体通过与环境交互并根据结果进行调整来学习最佳策略。这被用于在不确定的环境应用中训练人工智能，例如机器人控制，在这种应用中，人工智能必须在其持续性能中通过适应其环境或不同的障碍来学习。
2. 多智能体系统：在多个 AI 智能体泛滥的场景中——例如高速公路上的自动驾驶汽车或智能电网——随机博弈允许对竞争和合作行为进行建模。当有多个智能体结果并且需要协调/竞争以达到最佳状态时，这特别有用。

随机博弈的关键要素和挑战

随机博弈通常由几个关键组成部分定义：

1. 状态空间：游戏在任何时间可能处于的所有可能状态的向量。
2. 行动空间：有时被称为玩家在特定状态下的一系列选择。
3. 转移概率：期望值，显示了根据玩家的选择转移到另一个状态的机会。
4. 奖励：与特定状态下的特定行动相关的收益，指导玩家走向最佳策略。

在人工智能中使用随机博弈时的一些主要困难主要集中在随机博弈本身的理论上，主要是探索/利用困境、维度灾难以及在大型或连续行动空间中随机博弈的计算成本。通过深度强化学习和蒙特卡洛树搜索等更具可扩展性的方法已经解决了这些困难。

实际 AI 情境的案例研究

随机博弈应用于需要不确定性下自适应决策的各种领域：

1. 自动驾驶：汽车自动驾驶，必须应对其他驾驶员的动作、寻找行人的路径、当时当地的天气和路况。
2. 金融与交易：金融领域的 AI 系统使用随机博弈来优化交易策略，预测其他交易者的行为并应对市场波动。
3. 医疗保健：在治疗计划中，特别是对于慢性病，随机博弈可以对随时间推移的决策进行建模，其中患者对治疗的反应会引入随机性。

未来前景和研究方向

随着人工智能的不断发展，随机博弈在决策过程中的相关性可能会增加，研究重点将放在提高不确定环境中的可扩展性、可解释性和鲁棒性。例如，量子计算的新发展可能会进一步加速复杂随机博弈解决方案的进步，从而在目前需要高计算能力的领域实现实时应用。

结论

随机博弈是推动人工智能在不确定和多智能体环境中运行能力的重要基石。它们是理论模型和实践技术之间的桥梁，使人工智能系统能够在风险条件下优化其选择。随着研究的继续，随机博弈有望继续处于人工智能未来的中心，尤其是在决策后果至关重要且环境远非确定性的地方。