量子纠缠和游戏有什么关系？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

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量子纠缠和游戏有什么关系？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

量子纠缠和游戏有什么关系？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。

21 点是赌场中最常见的游戏之一。玩家和庄家的目标都是使手牌点数之和尽量接近 21，并且不能超过 21。在拿到两张牌后，玩家可以视点数大小选择要牌还是停牌，庄家在手牌不足 17 时必须要牌，反之停牌。
在数学界，有很多针对 21 点的理论研究，分析玩家的最优打法，由此衍生出了很多算牌技巧，比如依牌面大小分别记作 - 1，0，+1 的 “高低法”。最优情况下，玩家对抗庄家的理论胜率约为 49%。因此 21 点也被视为是赌场中“胜率最高” 的游戏。
如果几名玩家之间懂得配合，互相可以秘密沟通，那么稍微加上一些记牌和下注的技巧，玩家团队的实战胜率又会进一步提升。
现在，麻省理工学院和加州理工学院的最新研究表明，除了算牌，量子纠缠效应也可以帮助玩家在 21 点中获得更多优势。研究成果以论文形式发表于 Physical Review A 上。
不过也别高兴得太早，这不是那种 100% 制胜的赌博法宝。用上了 “量子策略” 听起来是很酷，但它能提升的胜率并不大，除非在一种很极端的情况下：在牌堆剩余牌数很少且玩家愿意下重注的时候。
这项研究更重要的意义在于，量子纠缠竟然在扑克游戏中也有价值。
“当初提出要研究这个项目时，我很感激他们没直接给我轰出去，” 麻省理工学院物理系教授 Joseph Formaggio 回忆称。这项研究最初是在他和牌友打牌时想出来的。
简单来说，量子纠缠效应描述了两个物理上分离对象互相 “纠缠” 或“关联”的概率。不过很多科学家也会将这种特性应用于生活中的其他场景。物理学家 John Bell 在 1964 年提出的贝尔定理实验以及 2016 年的大贝尔实验就是例子。
这项研究其实也是贝尔测试的具体实现。人们在创造 21 点游戏规则时没有想到纠缠效应，但玩家手中的牌是一张一张发的，它们之间存在某种相关性，那么纠缠会在其中起作用吗？

研究团队的游戏设定是两名玩家 Alice 和 Bob 协作对抗庄家。玩家之间可以使用一对量子纠缠系统协调其策略，以得出团队利益最大化（团队胜利）的最优打法。
他们设计了三种不同的场景，用于研究 Alice 和 Bob 如何战胜庄家，其中 Alice 会经常下小注，向 Bob 传达特定信息，目标是帮助其获胜。
第一种是最基础的场景，Alice 和 Bob 没有沟通，但会使用算牌技巧。第二种是 Alice 向 Bob 展示自己扣下的牌——这被视为是玩家团队对抗庄家最有效的方法，但实际中不可能出现。第三种是量子纠缠场景。
研究人员设计了一个数学模型来模拟量子系统。我们可以将该系统视为一个盒子，上面有很多按钮（测量选择）在 Alice 和 Bob 之间共享，每按一个按钮，就会经过特殊的量子计算，给出一个输出值。
在一场游戏中，如果 Alice 扣下的牌是 5，那么她可以按下一个特定按钮，输出值会告诉 Bob 她的策略是拿牌还是停牌。Bob 不知道 Alice 的牌面，但知道她的选择和策略。
在 Bob 看到自己扣下的牌后，可以在盒子上按下另一个按钮，量子系统就会结合他对 Alice 策略的观察和自己的点数生成一个输出值。Bob 会根据这个输出值做决定，选择拿牌还是停牌。
相比单纯地算牌和盲猜，这种场景设置为 Bob 的决策提供了更多的信息，但又没有完全展示 Alice 的牌。
图 | Alice 和 Bob 的量子决策系统
研究人员运行了三种场景并统计胜率。玩家和庄家每次都会有不同的牌面组合，剩余牌数也会出现变化，以便观察该参数对胜率的影响。
经过数千回合后，统计数据显示，在牌堆剩下的牌数不多时，量子纠缠比算牌的优势稍大，胜率有所提高。但在牌堆有很多牌时，两种方法的效果差不多。原因是牌数越多，拿到大 / 小牌的概率就越难估算，量子纠缠效应带来的额外信息几乎没什么用处。
就目前的实验结果来看，赌场还不用担心有人会用量子策略提高胜率。未来可能也不会真的有人背着量子计算设备玩 21 点，投资和回报显然不成正比。
麻省理工学院物理系副教授 Aram Harrow 表示，“事实上，我们很惊讶在 21 点里发现量子纠缠策略竟然是有意义的。” 

道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍

• 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
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  认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。

道翰天琼CiGril机器人API

道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：

1. 在平台注册账号
2. 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
3. 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。

开始接入

请求地址：.cgr

请求方式：post

请求参数：

接口连接示例：.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。

示例代码JAVA：

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.HttpURLConnection;
import java.URL;

public class apitest {

    /**
     * Get请求，获得返回数据
     * @param urlStr
     * @return
     */
    private static String opUrl(String urlStr)
    {        
        URL url = null;
        HttpURLConnection conn = null;
        InputStream is = null;
        ByteArrayOutputStream baos = null;
        try
        {
            url = new URL(urlStr);
            conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setReadTimeout(5 * 10000);
            conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
            conn.setRequestMethod("POST");
            if (conn.getResponseCode() == 200)
            {
                is = conn.getInputStream();
                baos = new ByteArrayOutputStream();
                int len = -1;
                byte[] buf = new byte[128];

                while ((len = is.read(buf)) != -1)
                {
                    baos.write(buf, 0, len);
                }
                baos.flush();
                String result = baos.toString();
                return result;
            } else
            {
                throw new Exception("服务器连接错误！");
            }

        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try
            {
                if (is != null)
                    is.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }

            try
            {
                if (baos != null)
                    baos.close();
            } catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
            conn.disconnect();
        }
        return "";
    }
    
    
    public static void main(String args []){        
            //msg参数就是传输过去的对话内容。            
            System.out.println(opUrl(".cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}

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