德州扑克AI

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德州扑克AI在人机德扑大战中压倒性胜利的影响还未散去，Card Player网站日前采访了程序开发者、CMU 博士 Noam Brown，回顾比赛并评析对战中的技术亮点。Brown 指出，Libratus 获胜的原因是它没有任何能被人类利用的弱点，训练时 Libratus 从未使用过人类数据。Brown 还表示，稍作增强的 Libratus 有望在两年内赢得无限手德州扑克 6 人桌（Six-Max）的比赛。

上个月月末，卡耐基梅隆大学的 AI 程序在“一对一不限注”的扑克比赛中，击败了一组世界级的德州扑克职业选手。出乎所有人的意外，这一程序对人类专业扑克手的胜利几乎是压倒性的：14bb/h。

（注，德州扑克中，线下按bb/h，超过15bb/h，你已经完全统治这个级别的桌子了，能打到5bb/h-10bb/h已经很不错了。线上按bb/100手，超过5bb/100已经非常厉害了。）

比赛一共打了12万手，最后 AI 程序赢得170万筹码，也就是约 1.7 万大盲注，接近 90 个买入。对职业扑克玩家来说，还好这不是真正的钱，虽然他们在这场比赛中溃不成军。团队里每个人都败给了机器。

这个 德州扑克AI 程序被称为 Libratus，它的开发者之一，CMU 博士生 Noam Brown 称它是“扑克AI的圣杯”。Libratus 是 Noam Brown 和 CMU 教授 Tuomas Sandholm 一起开发的，而它只是 CMU 研发的一系列扑克 AI 程序中最新的一个。此前，从来没有机器能在一对一不限注德州扑克游戏中击败世界级的人类职业玩家。

人工智能利用博弈论策略和深度学习方法，在双人德州扑克中击败人类职业选手。

这种复杂的扑克玩法是人工智能（AI）最新涉足的领域，目前已经被成功征服——且成功了两次，征服者分别为两个不同研究团队所研制的对战机器人。

这两个人工智能挑战的都是“无限注”双人德州扑克，而且在过去几个月中都取得了里程碑式的成就——他们打败了人类职业选手。

去年12月，DeepStack率先赢得比赛。该人工智能由加拿大阿尔伯塔大学的计算机科学家同捷克布拉格查理大学和捷克理工大学的科学家共同研制而成。今年1月，由美国卡内基梅隆大学团队研制的Libratus也取得了同样的功绩。

在过去的十年中，两支团队争相研制更为智能的机器人。如今，DeepStack的研究团队已经正式将其人工智能细节发表在《科学》杂志上。

Libratus是一个玩无限德州扑克的人工智能程序，Libratus的策略并非基于专业玩家的经验，所以它的玩牌方式可能有明显的不同。基于在匹兹堡超级计算机中心大约1500万核心小时的计算，它使用算法分析德州扑克规则，从而建立自己的策略，而且它能够在比赛中，通过预测所有未来步骤的胜率来思考自己的下一步。

与围棋强调计算和形式判断能力不同，德州扑克更讲究多人博弈过程，如何避免人性贪婪等弱点，并将科学的概率统计与灵活的实战策略很好地配合起来。在围棋、象棋等游戏中，机器和人类在决策前可以获得全部信息，而在德州扑克中，彼此无法得知对方的底牌是什么，也不知道发牌员发出的下一张牌是什么，在“不完整信息”下，人工智能需要根据经验或概率统计知识，猜测对手底牌和下一张牌的可能性，然后再制定自己的应对策略。

“AI利用增强学习技术，从自我对局中学习最优的扑克玩法，而避免从人类的既定模式中学习经验，这是非常重要的一点。”李开复表示。不过，据了解，目前Libratus的算法还只适用于无限制投注的一对一比赛，如果将比赛扩展到更常见的多人制比赛，Libratus面对的挑战会更大一些，还需要进行策略上的升级与调整。