线上斗地主 斗地主官网

线上斗地主。不过，最近一段时间，有网友发现，这款游戏似乎有点不一样了。因为，在这款游戏中，玩家可以通过自己的努力，获得金币，然后购买，从而提升自己的战斗力。而且，还可以通过这些道具，来进行装备的升级。不过，这样的设定，让很多玩家感到非常不适应。毕毕竟，在游戏中，有一些道具，虽然看起来很厉害，实际上，却没有什么用处。比如下面这几个道具，就是如此。

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两个人在手机上斗地主的话还需要邀请一个人，三个人才能一起玩儿斗地主的游戏

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三离线斗地主

机器之心报道

机器之心

AI 打斗地主，除了信息不完全，还要学会合作与竞争。

众所周知，AI 在围棋上的实力是人类所不能及的。不过斗地主还不一定。在 2017 年 AlphaGo 3 比 0 战胜中国棋手，被授予职业九段之后，柯洁决定参加斗地主比赛，并获得了冠军。在当时的赛后采访中，柯洁表示，「很欢乐，希望以后再多拿一些冠军，无论什么样的冠军都想拿！」

好景不长，在这种随机性更高的游戏上， AI 紧随而至。

近日，快手 AI 平台部的研究者用非常简单的方法在斗地主游戏中取得了突破，几天内就战胜了所有已知的斗地主打牌机器人，并达到了人类玩家水平。而且，复现这个研究只需要一个普通的四卡 GPU 服务器。

随着斗地主 AI 的不断进化，人（Ke）类（Jie）的斗地主冠军宝座不知还能否保住。

人工智能在很多棋牌类游戏中取得了很大的成功，例如阿尔法狗（围棋）、冷扑大师（德州扑克）、Suphx（麻将）。但斗地主却因其极大的状态空间、丰富的隐含信息、复杂的牌型和并存的合作与竞技，一直以来被认为是一个极具挑战的领域。

近日，快手 AI 平台部在斗地主上取得了突破，提出了首个从零开始的斗地主人工智能系统——斗零（DouZero）。

比较有趣的是，该系统所使用的算法极其简单却非常有效。团队创新性地将传统的蒙特卡罗方法（即我们初高中课本中常说的「用频率估计概率」）与深度学习相结合，并提出了动作编码机制来应付斗地主复杂的牌型组合。

该算法在不借助任何人类知识的情况下，通过自我博弈学习，在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人，并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收，论文代码也已开源。，论文

• 论文链接https://arxiv./abs/2106.06135
• GitHub 链接https://GitHub./kai/DouZero
• 在线演示（电脑打开效果更佳；如果访问太慢，可从 GitHub 上

  让 AI 玩斗地主难在哪儿？

  一直以来，斗地主都被视为一个极具挑战性的领域。，与许多扑克游戏和麻将一样，斗地主属于非完美信息游戏（玩家不能看到其他玩家的手牌），且包含很多「运气」成分。，斗地主有非常复杂的博弈树，以及非常大的状态空间（每个状态代表一种可能遇到的情况）。除此之外，相较于德州扑克和麻将，斗地主还有两个独特的挑战

  • 合作与竞争并存无论是德州扑克还是麻将，玩家之间都是竞争关系。，在斗地主中，两个农民玩家要相互配合对抗地主。虽然过去有论文研究过游戏中的合作关系 [1]，考虑合作和竞争仍然是一个很大的挑战。
  • 庞大而复杂的牌型斗地主有复杂的牌型结构，例如单张、对子、三带一、顺子、炸弹等等。

  它们的组合衍生出了 27,472 种牌型 [2]

  在强化学习里，这些牌型被称为动作空间。作为对比，这里列举出了常见强化学习环境及棋牌类游戏的动作空间大小

  虽然无限注德州扑克本身有与斗地主有相同数量级的动作空间，其动作空间很容易通过抽象的方式缩小，即把类似的动作合并成一个。例如，加注 100 和加注 101 没有很大的区别，可以合并成一个。，斗地主中一个动作中的每张牌都很重要，且很难进行抽象。例如，三带一中带的单张可以是任意手牌。选错一次（比如拆掉了一个顺子）就很可能导致输掉整局游戏。

  几乎所有的强化学习论文都只考虑了很小动作集的情况，例如最常用的环境雅达利只有十几个动作。有部分论文考虑了较大动作集的环境，但一般也只有几百个。斗地主却有上万个可能的动作，并且不同状态有不同的合法动作子集，这无疑给设计强化学习算法带来了很大挑战。之前的研究表明，常用的强化学习算法，如 DQN 和 A3C，在斗地主上仅仅略微好于随机策略[2][3]。

  「斗零」是怎么斗地主的？

  比较有趣的是，斗零的核心算法极其简单。斗零的设计受启发于蒙特卡罗方法（Monte-Carlo Methods）[4]。具体来说，算法的目标是学习一个价值网路。网络的输入是当前状态和一个动作，输出是在当前状态做这个动作的期望收益（比如胜率）。简单来说，价值网络在每一步计算出哪种牌型赢的概率最大，然后选择最有可能赢的牌型。蒙特卡罗方法不断重复以下步骤来优化价值网络

  • 用价值网络生成一场对局
  • 记录下该对局中所有的状态、动作和的收益（胜率）
  • 将每一对状态和动作作为网络输入，收益作为网络输出，用梯度下降对价值网络进行一次更新

  其实，所谓的蒙特卡罗方法就是一种随机模拟，即通过不断的重复实验来估计真实价值。在初高中课本中，我们学过「用频率估计概率」，这就是典型的蒙特卡罗方法。以上所述是蒙特卡罗方法在强化学习中的简单应用。，蒙特卡罗方法在强化学习领域中被大多数研究者忽视。学界普遍认为蒙特卡罗方法存在两个缺点1. 蒙特卡罗方法不能处理不完整的状态序列。2. 蒙特卡罗方法有很大的方差，导致采样效率很低。

  ，

  • 很容易对动作进行编码。斗地主的动作与动作之前是有内在联系的。以三带一为例如果智能体打出 KKK 带 3，并因为带牌带得好得到了奖励，那么其他的牌型的价值，例如 JJJ 带 3，也能得到一定的提高。这是由于神经网络对相似的输入会预测出相似的输出。动作编码对处理斗地主庞大而复杂的动作空间非常有帮助。智能体即使没有见过某个动作，也能通过其他动作对价值作出估计。
  • 不受过度估计（over-estimation）的影响。最常用的基于价值的强化学习方法是 DQN。但众所周知，DQN 会受过度估计的影响，即 DQN 会倾向于将价值估计得偏高，并且这个问题在动作空间很大时会尤为明显。不同于 DQN，蒙特卡罗方法直接估计价值，不受过度估计影响。这一点在斗地主庞大的动作空间中非常适用。
  • 蒙特卡罗方法在稀疏奖励的情况下可能具备一定优势。在斗地主中，奖励是稀疏的，玩家需要打完整场游戏才能知道输赢。DQN 的方法通过下一个状态的价值估计当前状态的价值。这意味着奖励需要一点一点地从一个状态向前传播，这可能导致 DQN 更慢收敛。与之相反，蒙特卡罗方法直接预测一个状态的奖励，不受稀疏奖励的影响。

  「斗零」系统如何实现？

  斗零系统的实现也并不复杂，主要包含三个部分动作 / 状态编码、神经网络和并行训练。

  动作 / 状态编码

  如下图所示，斗零将所有的牌型编码成 15x4 的由 0/1 组成的矩阵。其中每一列代表一种牌，每一行代表对应牌的数量。例如，对于 4 个 10，第 8 列每一行都是 1；而对于一个 4，第一行只有一行是 1。这种编码方式可适用于斗地主中所有的牌型。

  斗零提取了多个这样的矩阵来表示状态，包括当前手牌，其他玩家手牌之和等等。，斗零提取了一些其他 0/1 向量来编码其他玩家手牌的数量、以及当前打出的炸弹数量。动作可以用同样的方式进行编码。

  神经网络

  如下图所示，斗零采用一个价值神经网络，其输入是状态和动作，输出是价值。，过去的出牌用 LSTM 神经网络进行编码。然后 LSTM 的输出以及其他的表征被送入了 6 层全连接网络，输出价值。

  并行训练

  系统训练的主要瓶颈在于模拟数据的生成，因为每一步出牌都要对神经网络做一次前向传播。斗零采用多演员（actor）的架构，在单个 GPU 服务器上，用了 45 个演员产生数据，最终数据被汇集到一个中央训练器进行训练。比较有趣的是，斗零并不需要太多的计算资源，仅仅需要一个普通的四卡 GPU 服务器就能达到不错的效果。这可以让大多数实验室轻松基于

  实验

  为验证斗零系统的有效性，

  • DeltaDou [5] 是首个达到人类玩家水平的 AI。算法主要基于贝叶斯推理和蒙特卡罗树搜索，但缺点是需要依赖很多人类经验，并且训练时间非常长。即使在用规则初始化的情况下，也需要训练长达两个月。
  • CQN [3] 是一个基于牌型分解和 DQN 的一种方法。虽然牌型分解被证明有一定效果，该方法依然不能打败简单规则。
  • SL （supervised learning，监督学习）是基于内部搜集的顶级玩家的对战数据，用同样的神经网络结构训练出来的模型。
  • 除此之外，
    • WP (Winning Percentage) 代表了地主或农民阵营的胜率。算法 A 对算法 B 的 WP 指标大于 0.5 代表算法 A 强于算法 B。
    • ADP(Average Difference in Points)表示地主或农民的得分情况。每有一个炸弹 ADP 都会翻倍。算法 A 对算法 B 的 ADP 指标大于 0 代表算法 A 强于算法 B。

    实验 1与已知斗地主 AI 系统的对比

    实验 2在 Botzone 平台上的对比

    Botzone（https://.botzone../）是由北京大学 AI 实验室开发的在线对战平台，支持多种游戏的在线评测，并举办过多场棋牌类 AI 比赛。

    实验 3斗零的训练效率

    实验 4与人类数据的比较

    斗零究竟学出了什么样的策略呢？

    实验 5案例分析

    上文提到，斗地主游戏中两个农民需要配合才能战胜地主。

    斗零的成功表明简单的蒙特卡罗算法经过一些加强（神经网络和动作编码）就可以在复杂的斗地主环境上有着非常好的效果。

    为推动后续研究，

    研发团队介绍这项工作是由 Texas A&M University 的 DATA 实验室和快手 AI 平台部的游戏 AI 团队合作而成。DATA 实验室主要从事数据挖掘和机器学习算法等方面的研究，以更好地从大规模、网络化、动态和稀疏数据中发现可操作的模式。快手游戏 AI 团队，主要依托在最先进的机器学习技术，致力于服务游戏研发，推广，运营等各个环节。

    参考文献

    [1] Lerer, Adam, et al. "Improving policies via search in cooperative partially observable games." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 34. No. 05. 2020.

    [2] Zha, Daochen, et al. "RLCard: A Platform for Reinforcement Learning in Card Games." IJCAI. 2020.

    [3] You, Yang, et al. "Combinational Q-Learning for Dou Di Zhu." arXiv preprint arXiv:1901.08925 (2019).

    [4] Sutton, Richard S., and Andre G. Barto. Reinforcement learning: An introduction. MIT press, 2018.

    [5] Jiang, Qiqi, et al. "DeltaDou: Expert-level Doudizhu AI through Self-play." IJCAI. 2019.

    
    

    四网上斗地主

    刑法第三百零三条，赌博罪，
    以营利为目的，聚众赌博或者以赌博为业的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金。开设赌场的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金；情节严重的，处三年以上十年以下有期徒刑，并处罚金。1、一般的赌博行为是违法行为，处以罚款或者拘留;情节严重的，有可能构成犯罪，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金。
    根据中华人民共和国治安管理处罚法第七十条规定“以营利为目的，为赌博提供条件的，或者参与赌博赌资较大的，处五日以下拘留或者五百元以下罚款;情节严重的，处十日以上十五日以下拘留，并处五百元以上三千元以下罚款。”
    2、中华人民共和国刑法第三百零三条，以营利为目的，聚众赌博或者以赌博为业的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金。开设赌场的，处三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金;情节严重的，处三年以上十年以下有期徒刑，并处罚金，建议及时委托律师介入为当事人提供法律帮助以及辩护。
    3、为赌博网站提供互联网接入、服务器托管、网络存储空间、通讯传输通道、投放广告、发展会员、软件开发、技术支持等服务，收取服务费数额在2万元以上的。
    4、为赌博网站提供资金支付结算服务，收取服务费数额在1万元以上或者帮助收取赌资20万元以上的。
    5、为10个以上赌博网站投放与网址、赔率等信息有关的广告或者为赌博网站投放广告累计100条以上的。实施前款规定的行为，数量或者数额达到前款规定标准5倍以上的，应当认定为刑法第三百零三条第二款规定的“情节严重”。
    

    五三个人线上斗地主

    一副牌 54 张，一人 17 张，留 3 张做底牌，在确定地主之前玩家不能看底牌。叫牌按出牌的顺序轮流进行，每人只能叫一次。叫牌时可以叫 “1 分 ” ， “2 分 ” ， “3 分 ” ， “ 不叫 ” 。后叫牌者只能叫比前面玩家高的分或者不叫。叫牌结束后所叫分值最大的玩家为地主；如果有玩家叫 “3 分 ” 则立即结束叫牌，该玩家为地主；如果都不叫，则重新发牌，重新叫牌。 将三张底牌交给地主，并亮出底牌让所有人都能看到。地主出牌，然后按逆时针顺序依次出牌，轮到用户跟牌时，用户可以选择 “ 不出 ” 或出比上一个玩家大的牌。某一玩家出完牌时结束本局。