Hanabi它是一种复杂的纸牌游戏，可以2到5人一起游玩，采用有限回合制，需要参与者的相互协作。在游戏中，每个人都可以看到其他玩家的卡，但看不到自己的卡。在每一个回合中，一名玩家可以采取不同的行动，比如向其他玩家提示他们手里有什么牌。玩家按特定顺序排列一组纸牌，然后将每组中编号*大的纸牌相加以获得分数。
       2019年2月，Google Brain和DeepMind联合发布了纸牌游戏Hanabi的AI基准测试，将AI游戏领域的注意力引向多人合作游戏。它可以在合作型纸牌类游戏Hanabi中取得优于**人类玩家的成绩。它在双人模式中取得满分的几率是75%，而**人类玩家为60％~70%。纸牌游戏机器人表明AI可以通过与其他机器人或人们合作来达到目标，类似于人类的日常生活。
       目前，Facebook的AI机器人已经可以在德州扑克、围棋Go等游戏中击败专业人士。而更强悍的是，机器人玩Hanabi也是高手中的高手。

Hanabi玩法有一千万种出手的可能
       在游戏过程中，Facebook的机器人的策略是不断调整的。他会通过“搜索（search）”建立一个自己的手牌列表，该列表随着其他机器人揭示信息而改变。由于游戏的目标是共同努力以取得尽可能高的分数，因此玩家会用逻辑来判断为什么有些牌要出手。Facebook的机器人会在模拟可能的游戏结果后，采取的*佳行动。Facebook表示，Hanabi有多达一千万种出手可能。
       Facebook的机器人在双人Hanabi模式中的平均得分为24.61，满分为25。**人类玩家有60％至70％的几率达到完美得分，而Facebook的机器人在75％的场次中获得了满分。
Facebook机器人不止会打牌
       纸牌游戏机器人说明了AI可以通过与其他机器人或人们合作来达到目标，类似于人类的日常生活。Facebook的AI研究人员表示，这项发现可以应用于一系列场景，包括自动驾驶汽车和虚拟助手。
       Facebook AI Research的研究工程师Adam Lerer表示：“我们对Hanabi感兴趣的主要原因并不是它是一个游戏，而是要弄清楚我们如何将这些功能构建到自动驾驶或语音助手这样的AI系统中，在这些场景中，AI需要通过用户的行为来判断他们的心理状态。
       例如，无人驾驶汽车在导航时，需要预测其他车辆将如何行驶。Facebook的AI研究团队所专注的是可以有更广泛应用场景的AI，而不是一个特定的产品。
       Brown说，现实生活中的情况通常比与他人合作或击败对手更为复杂。他说，比如谈判，既不是纯粹合作也不是纯粹竞争，就是这样一种复杂的场景。“我们希望可以拥有能解决这类问题的AI。”
       AI在如围棋、国际象棋、Dota、星际争霸2等游戏中都已经击败了**的人类玩家，而此次在需要多人合作和沟通的游戏Hanabi中取得优于**人类玩家的成绩还属于AI在此类游戏中较为早期的探索。
本文摘自：网络
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