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AI游戏

游戏AI本身是个大箩筐，包含了很多方面的知识，并不局限于DRL。但考虑到后者在其中的重要影响，这里还是将之放到DRL分类里吧。

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CFR（Counterfactual Regret Minimization）

一般来说，我们可以根据信息的暴露程度将游戏分为两大类：完美信息游戏（Perfect-Information Games）和不完美信息游戏（Imperfect-Information Games）。

如果所有的参与者，在游戏的任何阶段都可以访问所有关于游戏（包括对手）状态及其可能延续的信息，那么称这类游戏为完美信息游戏；否则称为不完美信息游戏。

围棋、象棋等棋类游戏，对局双方可以看到局面的所有信息，属于完美信息游戏；

而扑克、桥牌、麻将等游戏，虽然每个参与者都能看到对手打过的牌，但并不知道对手的手牌和游戏的底牌，也就是说各个对局者所掌握的信息是不对称的，因此属于不完美信息游戏。

对于完美信息游戏，通常游戏的复杂度就决定了难度，我们可以用状态空间复杂度（State-Space Complexity）和游戏树复杂度（Game-Tree Complexity）对其难度进行衡量；

而对于不完美信息游戏，隐藏信息对于游戏的难度影响很大，我们可以用信息集（Information Set）数目和信息集平均大小对其难度进行衡量。

举例而言，在扑克游戏中，玩家A拿了两张K，玩家B拿了不同的牌对应不同的状态；但是从A的视角看，这些状态是不可区分的。我们把每组这种无法区分的游戏状态称为一个信息集。

完美信息游戏里所有信息都是已知的，每个信息集只包含一个游戏状态，因此它的信息集数目与状态空间数目是相等的。

而不完美信息游戏中，每个信息集包含若干个游戏状态，因此信息集数目通常小于状态空间的数目。

与信息集数目匹配的，是信息集的平均大小。这个概念指的是在信息集中平均有多少不可区分的游戏状态。显然对于完美信息游戏，其信息集的平均大小为1。

目前大部分完美信息游戏（如国际象棋、围棋等）以及信息集平均大小较小的不完美信息游戏（如两人德州扑克和多人德州扑克等）都有了相当好的解决方法。然而，对于桥牌和麻将这类含有大量隐藏信息的不完美信息游戏，需要我们发明全新的方法论，才能有所突破。

图自《AI in Games: Techniques, Challenges and Opportunities》。

资料

http://gameaibook.org/

一个游戏AI方面的教程

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/jYyAxh5epSziWcgYb1nNgA

游戏AI的缘起与进化

https://mp.weixin.qq.com/s/S88VHJQXcdVNWU1wQG13RA

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/22604627

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http://www.biologic.com.au/bugbrain/

BugBrain是一个神经网络相关的益智游戏。

https://mp.weixin.qq.com/s/xnbNkKOomwvwYC_ThKPJ_g

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https://mp.weixin.qq.com/s/napcf9UDwTVmUXV7BBzdaw

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https://mp.weixin.qq.com/s/cCnSvD5oEWZSu48Oyec-Kg

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https://mp.weixin.qq.com/s/SAp0alFSLKN1CHX0_vdTjg

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