扑克资讯：德州扑克的“人机大战” 人类同样节节败退

在德州扑克领域，人类也要被人工智能“碾压”了。

　　人工智能无疑是2017开年以来最大的话题，先是“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界各路顶尖高手，接着加拿大和捷克几位科学家的一篇题为《DeepStack：无限下注扑克里的专家级人工智能》的论文表示，人工智能已经在德州扑克领域战胜了人类，而在这篇论文之前，美国卡内基梅隆大学已经发出预告：该校教授领导研发出的Libratus人工智能系统，将于当地时间1月11日，与四个顶级职业玩家玩12万手牌，并角逐20万美元的奖金，赛程为期20天。

　　截至北京时间1月19日中午12点，人工智能Libratus在和人类的交手中四战全胜，人类选手被四比零KO，损失约24万美元，是迄今为止输得最惨的一天。目前双方一共激战了40340手，人类选手总计亏损47万1千6百美元。其中三名选手损失均超过10万美元，最多的一位亏损18万多美元。

　　目前比赛已经超过了1/3的进程，人类选手虽然还有不少的时间挽回局势，但前面的比赛已经从一定程度上反映出，人工智能在“非完整信息博弈”中取得了重要的突破。

　　与棋类这种被称为“完整信息博弈”不同，德州扑克被称为“非完整信息博弈”，每个玩家手中的底牌只有自己知晓，其他玩家是看不到的。因此在之前的预测中，不管是专家还是牌手都认为，仅仅拥有统计和概率计算的AI是无法在德州扑克方面战胜人类的，除非它具有类似于人类“牌感”的特性。

　　而“DeepStack”所采用的策略正是培养人工智能出牌时的“直觉”。在运用深度学习，反复自我博弈之后，DeepStack学会了在每一个具体情境出现时进行推理。这非常接近人类玩家的“牌感”，即在当前情境下对个人牌面大小的感觉，并作出相应的决策。

　　与之相比，Libratus采用的是一种名为“纳什均衡”的对战策略，在这一策略里，只要其他玩家的策略保持不变，单一玩家就无法通过变换策略获益。Libratus要做的就是识别没有希望的策略，从而更快地找到纳什均衡点。经过反复的训练后，Libratus就能够忽略那些糟糕的路径。

　　总之，虽然距离“读懂人心”还有很远的距离，但人工智能的脚步已经让人类的想象力越来越跟不上了。