在机器翻译领域中 ， 完美信息也很有帮助 。 比如在机器翻译中 ， 如果知道一句话的上下文 ， 可能它翻译得更好 ， 即完美信息 。 但实际中不一定每句话我们都知道它的上下文 ， 但是训练中我们可以拿到完美信息 ， 就可以帮助我们将翻译做得更好 。
还有哪些不足
从此次发表的论文看 ， Suphx的技术表现堪称完美 。 但在两位研究员看来 ， 未来Suphx还有进步的空间 。
“比如我们现在很多时候还是用了高手的数据训练一个模型 ， 然后再到强化学习 ， 但是我们有不同的麻将平台及规则 ， 不一定所有的平台都能拿到人类的数据 ， 在这种情况下怎么能不用人的数据直接从0开始 ， 这是我们在做的一件事情 。 ”秦涛说 。
相比围棋、象棋以及DOTA游戏 ， 麻将的随机因素很多 ， 这对模型的训练和测试都会带来很大的影响 。 据研究团队透露 ， 他们的模型在测试的时候基本上会跑100万场游戏 ， 才能明确地知道谁更厉害 ， 这就跟围棋很不一样 ， 围棋五局三胜 ， 麻将不同 。 这种情况下如何更快地完成对弈 ， 得出可信赖的结果 ， 也是团队在研究的一个问题 。
最后 ， 团队还在考虑 ， Suphx能针对性地 ， 面对不同的对手采取一些自适应策略 。
本文转自：****采访人员：王心馨
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