10月17日，在捷克首都布拉格，人们在视频游戏和互动娱乐展上体验视频游戏.新华社称，Da，，naCosn，elova。

　　新华社华盛。。顿11。。月。20日电(记者周周)麻省理工学院科研团队19日。宣布。它开发的人工智能程序“深度人物”(DeepRole)在一款不知名的在线游戏中。击败了人类。成为第一个击败人类玩家在未知的多玩家游戏中。

　　研究表明，通过在算法中使。用解释推理的深层人物，根据观察到的部分行为，可以。！得出结论，一个玩家是敌人，一个朋友。，一个快速的学习应该与谁结盟。

　　今年7月。，美国卡内基·。梅隆大学(CarnegieMellon。University)宣布，人工智能Pluribu。s在德克萨斯六人。办公桌上。击。败了突破人。工智能只能在国际象棋和国际象棋中击败人类。但是在这些游戏中，人工智能从一开始就知道谁是敌人，谁是朋友。

　　研究人员要求深度人。物参与4000多轮在线桌面游戏阻力组织，：alon。阿瓦隆类似于杀人游戏或狼人杀手，他们推测其他玩家的身份，并通过游戏隐藏他！们的身份。；。结果表明，好人和坏人的深层人物都比，，人类球员做得更好。

　　深度人物采用了一种被，称为反事实遗憾最小化的，游戏算法，利用游戏树来预测每个玩家的行为，并，推断出玩，家角色的最大可，能性。这种人工智能程序在游戏中的自我对抗逐渐接近最佳战略，以达到至少，与对手平等的纳什平衡。

　　alon的人类玩家通常必须在游戏过程中通过对话来，提供部分依据，而深度角色只观察玩家的行为而不沟通。研究人员计划，在未来表达简单，的信息，如，球员是敌人还是朋友。

　　语言是人工智能的下一个尖。端，因为。人类玩家需。要更复杂的沟通技能。只有在掌握了表达技能之后，人工智能才能参与需要说服其他玩家的复杂的社交推理游戏。

　　研究人员，说，这项工作可以更好，地模拟人类如何做出社会决定，以帮助人工智能更好地理解人类，并与人类一，起工作。