2048已经被AI解决了吗？

2048年还没有在正式的游戏理论意义上被解决——没有完整的最佳动作表存在,因为游戏的状态空间大约为10到47个,太大,无法详尽计算,AI所做的在实际操作中非常接近它,并且在过程中确认哪些人类策略真正正确.

最有效的人工智能方法

• 期望图搜索 —— 对所有可能的瓦片产卵概率进行评价,并选择未来许多州最有预期结果的动作。 公布的执行报告,该地区赢得率在90%到99%之间,取决于搜索深度。
• 蒙特卡洛树搜索(MCTS) ——从当前位置模拟上千个随机游戏,并选择统计上最好的移动. 采用相似的取胜率,计算更精确.
• 深入强化学习 ——神经网络通过上百万个自玩游戏来训练,达到可比较的性能,达到规模上预期的imax.

为何"解"是错的

解答游戏是完美游戏下已知每个可到达位置的结果的游戏,就像检查器一样。 2048 两次失败。 首先,状态空间远远超出点数。 其次, 更根本的是, 2048 并不是决定性的: 对手是随机产卵, 所以即使是完美玩家也不能保证从特定位置上赢取, 只能保证最佳的预期结果。 这就是为什么AI 赢得100%以下的速率高原而不是在确定性上趋同的原因 — 剩下的损失是结构性的,而不是搜索深度的不足。 你能永远赢2048年吗?

这对人类球员意味着什么

AI研究的实际见解是明确的:AI所聚合的战略是: 角锚, 单调行, 空细胞最大化 —— 真正是最佳的。 应用它们的人类玩家正在做正确的事情, 却无法向前看上千个动作。 AI研究验证了策略; 它没有揭示任何捷径, 使得游戏对人类来说微不足道的容易。

2048年仍然是AI研究中流行的基准,正因为其非三角性:小到可以快速地进行地表迁移,复杂到需要真正的外观前瞻策略.