AI攻克不完全信息博弈：DeepNash如何征服军棋Stratego

一个让AI长期受挫的棋类游戏

在围棋、国际象棋等完全信息博弈相继被AI攻克之后，一个看似简单的桌面游戏却长期让人工智能束手无策——这就是军棋Stratego。与围棋这类所有棋子信息完全公开的游戏不同，Stratego是一种典型的不完全信息博弈：对局双方的棋子身份对对方是隐藏的，玩家只能通过交战、推理和试探来逐步揭开对手的布局。

正是这种“大部分信息被隐藏”的特性，构成了AI研究中的核心难题。据HackerNews社区讨论，这一突破引发了关于AI博弈能力边界的新一轮关注。

为什么Stratego比围棋更难？

信息不对称带来的组合爆炸

围棋虽然搜索空间巨大，但本质上是完全信息博弈——棋盘上的一切双方都看得见。Stratego则不同，它的博弈树规模极其庞大，据研究估算其可能的游戏状态数量远超围棋，达到约10^535这一量级。更关键的是，玩家在决策时无法确知对手每一枚棋子的真实身份。

不能照搬AlphaGo的套路

传统的蒙特卡洛树搜索（MCTS）在完全信息博弈中表现出色，但面对隐藏信息时会遭遇瓶颈。玩家必须在巨大的不确定性下进行推理，同时还要避免暴露自己的意图。这意味着AI不仅要学会“进攻”，还要学会“隐藏”与“欺骗”——这恰恰是此前方法难以处理的部分。

蒙特卡洛树搜索（MCTS）的工作原理是：从当前局面出发，通过大量随机模拟未来的走法序列，统计每条路径的胜率，从而估计当前每步棋的价值。这一方法在围棋、国际象棋中大获成功，因为模拟过程中所有信息都是已知的。然而在Stratego中，对手棋子的身份是未知的，模拟时必须对隐藏信息做出假设。如果对这些假设处理不当，AI可能会生成一个在"假想的完全信息世界"里最优、但在真实隐藏信息环境下漏洞百出的策略——这一问题在博弈论中称为非完美回忆陷阱。简单地将隐藏棋子随机赋值再跑MCTS，会导致AI系统性地高估某些进攻路线的安全性，从而被对手反复利用。

DeepNash的解法：走向纳什均衡

破解Stratego的关键思路，在于放弃传统的搜索式方法，转而让AI直接学习逼近博弈论中的纳什均衡策略。所谓纳什均衡，是指在双方都采取最优策略的情况下，任何一方单方面改变策略都无法获得更好的收益。

对于Stratego这样的不完全信息博弈而言，追求纳什均衡意味着AI会形成一种难以被对手利用的、带有适度随机性的稳健策略。它不会固守某一套可被预测的打法，而是在不可预测与有效进攻之间取得平衡。这种方法通过大规模的自我对弈强化学习训练而成，无需人工搜索庞大的博弈树，而是端到端地学会在隐藏信息下做出合理决策。

DeepNash由DeepMind研究团队开发，其核心算法基于一种名为**R-NaD（Regularized Nash Dynamics）**的方法。传统强化学习在自我对弈中容易陷入"循环"——AI A打败AI B，AI B改进后反过来打败A，策略在几个局部最优解之间反复震荡，始终无法收敛到真正稳健的均衡点。R-NaD通过在训练目标中引入正则化项，为策略的演化提供了一个数学上有保证的收敛方向，使得自我对弈过程能够稳定逼近纳什均衡，而不是在策略空间中漫无目的地循环。值得注意的是，DeepNash并不依赖专家棋谱或人类先验知识，完全从零开始通过自我对弈习得策略，这与AlphaZero的路线相似，但所面对的信息隐藏挑战要复杂得多。

突破的意义：从棋盘到现实世界

攻克Stratego的意义远不止于又征服了一款游戏。现实世界中的大量问题本质上都属于不完全信息博弈——交易谈判、交通调度、网络安全攻防，乃至金融市场的策略博弈，参与者都无法掌握全部信息。

一个能够在高度隐藏信息环境下学会稳健博弈、甚至适度虚张声势的AI系统，为解决这类现实问题提供了新的方法论参考。它证明了强化学习结合博弈论思想，有能力处理此前被认为难以攻克的不确定性决策场景。

不完全信息博弈在学术上有着严格的分类体系。Stratego属于双人零和不完全信息游戏，即一方的收益恰好等于另一方的损失，且双方都掌握着对方不知道的私有信息。现实中的许多复杂场景则更加棘手——它们往往是多方参与、非零和的，且私有信息的结构更加复杂。尽管如此，从双人零和场景中发展出的理论工具（如纳什均衡的计算方法）是研究更复杂场景的基础。此前，德州扑克是不完全信息AI研究的标志性战场，Libratus和Pluribus等系统相继取得突破；Stratego的特殊性在于其超长博弈序列（一局可能持续数百步）和持续累积的推理链，这使得策略欺骗与信息管理的复杂度远高于扑克。

社区的审慎看待

尽管成果令人振奋，HackerNews上的讨论也保持了一定的理性。有观点指出，AI在特定规则明确的游戏中达到顶尖水平，与在开放、规则模糊的现实问题中取得同等表现之间，仍存在不小的鸿沟。游戏提供了清晰的奖励信号和明确的边界，而现实世界往往缺乏这些条件。

不过，这一突破依然是AI向“在不确定性中做决策”这一长期目标迈进的重要一步。它补上了AI博弈能力版图中一块重要的空白——从完全信息走向不完全信息。

结语

Stratego曾是AI博弈领域少有的“硬骨头”，它的被攻克标志着人工智能在处理隐藏信息和策略欺骗方面取得了实质进展。对研究者而言，这不只是又一场胜利，更是一次方法论的拓展：当信息不完整时，让AI学会逼近纳什均衡，或许才是通向真实世界智能决策的正确方向。