AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
75/100 第八週：📌 多智慧體與競合學習
75.零和博弈與對抗訓練 ♟️ AlphaZero 背後的秘密！
_______________________________________
🧠 單元導讀：
在現實世界或遊戲中，不是所有情境都是合作共贏。有時你贏就代表我輸，這種場景就稱為：
🎯 零和博弈（Zero-Sum Game）
而面對這種高度對抗的情境，AI 必須具備博弈與對抗性學習的能力，這也是 AlphaZero 成為圍棋霸主的關鍵。
________________________________________
♟ 一、什麼是零和博弈？
定義：
在零和博弈中，兩方（或多方）的總收益為零，一方的收益必定是另一方的損失。
📌 公式表達：
若 A 的得分為 +x， 則 B 的得分為 -x
玩家 A 玩家 B 結果
+1 -1 A 勝利
0 0 平手
-1 +1 B 勝利
________________________________________
🤖 二、AlphaZero 的對抗學習流程
AlphaZero 是 Google DeepMind 發表的自我對弈學習系統，能在無人類資料的情況下，打敗所有人類與傳統 AI。
✅ AlphaZero 的核心特徵：
特徵 說明
🎮 自我博弈 與自己對弈，不斷產生訓練資料
🧠 蒙地卡羅樹搜尋（MCTS） 蒙地卡羅 + 神經網路評估走法的好壞
📚 無需人類棋譜 完全從零開始訓練，靠自我強化成長
🌀 策略與價值網路 輸出每一步走法機率（策略）與棋局評估分數（價值）
________________________________________
⚔️ 三、對抗訓練（Adversarial Training）
對抗性學習的目標，是讓 AI 不僅「做得好」，還要能「預測對手行為並擊敗對手」。
🧱 訓練方式：
1. 自我對弈（Self-Play）：
o 漸進學習，AI 與歷史版本自己對打，提升策略穩定性
2. 對抗策略擴展（Population-Based Training）：
o 不同策略間混合對弈，避免陷入同質性策略困境
3. Nash 混合策略學習（PSRO、NFSP）：
o 嘗試收斂至Nash 均衡，讓任何對手無法佔便宜
________________________________________
🏁 四、AlphaZero 與傳統 AI 的關鍵差異
在棋類 AI 中，傳統棋力 AI（如 Stockfish） 主要透過大量枚舉搜尋所有可能局面，搭配人工設計的評分表進行評估，訓練依賴人類棋譜與專家知識，策略演進較依賴固定評估函數，難以自我調整；其表現強大但略顯死板。相比之下，AlphaZero 採用蒙地卡羅樹搜尋結合神經網路預估價值與策略，不需人類資料，完全靠自我對弈學習，神經網路能自主學習策略與局勢評分，表現靈活且具創造性，展現出突破性的新穎棋風與高效自學能力。
________________________________________
🎲 五、零和博弈的應用範圍
應用場域 對抗角色 對抗策略任務
🕹️ 電競 AI 玩家 vs 玩家 即時戰略與資源博弈
⚔️ 軍事模擬 進攻 vs 防守 模擬戰場戰略學習
🤖 網路安全 攻擊者 vs 防護者 侵入與防禦學習
💱 金融交易 做多 vs 做空 對手意圖預測與搶先操作
________________________________________
🧩 六、反思與實作挑戰
1️⃣ 零和博弈的 AI 若遇上非零和的多任務場景，是否還能勝任？
👉 傳統設計為零和博弈（如棋類）的 AI，策略多著重於完全對抗，若直接應用在非零和、多任務合作或競合場景，往往缺乏協作與資源共享的機制，可能難以勝任。非零和場景中，需引入能處理「部分合作、部分競爭」的 混合型策略學習架構，如多智能體強化學習（MARL）、博弈擴展模型與動態信用分配機制，來兼顧共利與博弈動態。
________________________________________
2️⃣ 如何避免自我對弈陷入「自我強化的偏見」？
👉 自我對弈若缺乏多樣性，可能導致策略僅針對自我過往弱點優化，形成 模式崩壞（mode collapse） 或策略封閉，失去泛化能力。可採用：
• 保留歷史策略池（如 AlphaZero 策略對手池）
• 引入隨機擾動與探索性正則化（如 entropy bonus）
• 多樣對抗訓練（如 population-based training、PSRO）
• 加入外部對手干擾測試
以此維持策略多樣性與泛化適應性。
________________________________________
3️⃣ 在非結構明確的場景（如金融市場），AI 如何辨識誰是對手？又該怎麼學？
👉 在金融市場這種隱含對手高度不明確的環境中，AI 需學會：
• 間接建模環境動態（如使用模型型 RL 預測市場轉移）
• 隱式博弈建模（透過 market response 反推隱含對手行為）
• 自我博弈訓練（在模擬中訓練多種假設對手，提升穩定性）
• 強調穩健決策與風險控制（如 robust RL、distributional RL）
此類場景強化了 AI 對「環境即博弈」的理解能力，而非僅靠明確對手標籤。
______________________________________
✅ 小結：
• 零和博弈是強化學習邁向「智慧對抗」的關鍵一環
• AlphaZero 展現了透過自我對弈與策略演化，可達到超越人類的智慧
• 在 AI 實務應用中，對抗性訓練是未來智慧戰略應用的核心力量
