教育新闻网纸牌游戏Hanabi被Facebook的AI挑战，考虑到他们正在进入一个领域，这不仅是一个对手击败另一个对手的问题，而且是一个“合作”的纸牌游戏，其中竞争团队互相帮助。
《财富》杂志的乔纳森·瓦尼安(Jonathan Vanian)通过介绍游戏的方式引导读者：
“ ...：两到五名球员组成的团队会获得不同颜色和代表点数的随机卡。团队的目标是将卡按正确的数字顺序按颜色分组放在桌子上。问题是，但是，玩家无法看到自己的牌，而队友却能看到自己的牌，玩家可以给另一个提示，例如对某种颜色进行备注，这会提示另一个人做诸如打牌或丢弃牌的事情。就是玩家必须推断出队友的线索意味着什么。”
企业领导者已显示出对Hanabi的团队建设学习经验的倾向;现在，它已经引起了AI研究人员关于构建出色AI系统的关注。
Engadget表示：“在不起眼的法国纸牌游戏中取得接近完美的分数非常好，除Facebook之外，其他所有人都为其合作AI制定了更大的计划。”
Facebook研究人员汤姆·勒勒(Tom Lerer)在Engadget中被引用：“我们正在寻找的是人工代理，它们可以更好地推理与人类和聊天机器人的协作交互，并可以推理与他们聊天的人为什么说他们所做的事情。 ..Chatbot可以更好地说明人们为什么说自己所做的事情而不必枚举他们所要求的所有细节，这是这种搜索技术的非常简单的应用。
研究人员采用了哪些人工智能策略?
Vanian确定了DeepMind以前使用的一种搜索技术。它使多个Hanabi机器人可以在相互共享信息的同时评估多个播放选项。结合强化学习，Facebook机器人学习了如何相互玩Hanabi。
这项调查背后的作者写了一篇论文，讨论他们的工作，论文发表在arXiv上(发表在《人工智能》杂志上)。“ Hanabi挑战：人工智能研究的新领域”是该论文的标题，作者说，他们将Hanabi视为“挑战领域，其新颖的问题源于其纯粹合作的游戏玩法和不完美的信息的结合(两到三个)。五人设置。”
