有人的地方就有博弈。從囚徒困境到智豬博弈再到美女的硬幣，博弈論一再說明一個道理，就是人類的思維不同于機(jī)器，特別由于人類的社會化屬性，但凡有兩個人以上的地方就充滿著博弈的思想。因?yàn)橛腥说牡胤骄陀懈偁?，有競爭就有博弈?/p>

作為數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的交叉學(xué)科，博弈論已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)分析工具之一，在金融學(xué)、證券學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、國際關(guān)系、計(jì)算機(jī)科學(xué)、政治學(xué)、軍事戰(zhàn)略和其它很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。博弈分為合作博弈與非合作博弈、完全信息博弈與非完全信息博弈、靜態(tài)博弈與動態(tài)博弈等多種類型。

唐平中表示，博弈論在西方已經(jīng)有近90年的歷史，而在中國則是于近5年得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。從2009年開始的互聯(lián)網(wǎng)廣告拍賣設(shè)計(jì)算法，使博弈論在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)界得到了重視，如今國內(nèi)工業(yè)界對博弈AI的算法也有大量的需求。

究其原因是在研究人工智能的時候，發(fā)現(xiàn)僅處理針對機(jī)器的算法遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際商業(yè)的需求，在現(xiàn)代商業(yè)中往往是“人+機(jī)器”的復(fù)雜場景，而博弈論恰好是針對人類的智能算法。

丁弋川在解讀Tuomas Sandholm對AI的觀點(diǎn)時，強(qiáng)調(diào)博弈論與最優(yōu)化決策的結(jié)合。正如Tuomas Sandholm所解釋，博弈論本身只是一個描述性工具，并不做出具體的決策，而最優(yōu)化決策則指出每一步的最優(yōu)化結(jié)果，但同時并沒有考慮對方的情況，AI就把二者結(jié)合起來做出二人博弈時的最優(yōu)化決策平衡點(diǎn)。

這就是德州撲克在人工智能學(xué)術(shù)上不亞于甚至是超過AlphaGo的意義所在，它提供了一種新模型去分析在沒有或缺乏信息的情況下，如何計(jì)算平衡點(diǎn)。

Tuomas Sandholm強(qiáng)調(diào)，撲克游戲本身就是非完美信息的場景，德州撲克更是非完美信息的典型場景。在德州撲克進(jìn)行的過程中，缺乏甚至沒有任何數(shù)據(jù)，在這種情況如何計(jì)算出每一步的最優(yōu)平衡點(diǎn)，同時還要考慮進(jìn)對手的每一步情況。德州撲克有10的161次方個決策點(diǎn)，是非完美信息博弈算法的標(biāo)準(zhǔn)測試場景，國際上一直有學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)在挑戰(zhàn)這一場景。

葛冬冬介紹說，在杉數(shù)科技從事項(xiàng)目算法開發(fā)與實(shí)施的過程，發(fā)現(xiàn)很多現(xiàn)實(shí)中的商業(yè)問題不僅僅需要考慮最優(yōu)化，很多時候還需要考慮到人類的行為，這些人類行為將給問題的解決帶來額外的難度。

比如在考慮電商定價的時候，不僅要根據(jù)以前的價格歷史來計(jì)算未來的最優(yōu)價格，還要考慮到與顧客和競爭對手的反應(yīng)。當(dāng)價格低的時候，電商顧客會根據(jù)情況囤積自己的小庫存，便宜就多買、不便宜就不買，同時競爭對手也會實(shí)時比價跟隨定價。因此，在新零售等場景中，不再僅僅是數(shù)據(jù)驅(qū)動，還要考慮復(fù)雜情況下的顧客和競爭對手博弈等，這就應(yīng)用了很多AI技巧。

博弈AI的崛起，正是復(fù)雜商業(yè)需求驅(qū)動的結(jié)果。

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