AI将会摧毁线上扑克，现时危机还是危言耸听？

德学院官方2020.09.05 发布

2016年，阿尔法狗横空出世，在围棋项目上击败了人类最强的选手。开启了人工智能的元年。在此之前，人工智能对普通人而言是个十分遥远的概念，只存在于科幻作品当中。谁都没想到它就这样不动声色的出现，且那样振聋发聩。 一时间，全世界都在讨论人工智能，从村头的老李到上市公司的老板，谁都能聊上几句人工智能。 有人说，人工智能将成为第四次工业革命的核心驱动力，新的世界即将到来。时至今日，人工智能渗透进了人类社会的各个领域，回过头来看，这话一点也不危言耸听。 历史的经验告诉我们，每个新世界的来临，总是会对旧世界挥起屠刀，从无例外过！革命革命，第四次工业革命，人工智能又会革掉谁的命？ 前阵子，海外在线平台出现了大量机器人账号。涉及的平台多达50多个，盈利高达350万刀。一石激起千层浪，又引起了德扑圈对扑克AI的讨论。不少人都认为，人工智能终会摧毁线上扑克。这一说法是否会变成现实呢？ 自从人工智能被应用到德州扑克以来，主要被用于两个方向： 以战胜人类为最终目的，也就依靠AI扑克程序在牌桌上盈利。 以教学为目的，通过AI自身的深度学习与对抗，形成一套最优策略，然后传授给人类。也就是GTO。详见：https://www.dzpknews.com/news/pingpai/2020/0815/37269.html 在这不多做赘述。 本文主要讨论：人工智能是否会摧毁线上扑克？ 2017年1月30日，在宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers娱乐场，卡耐基梅隆大学（CMU）开发的人工智能系统Libratus与4位德州扑克顶级选手进行了一场人机大战。 比赛模式为1对1德州扑克，在20天内，4位人类玩家总共打12万手，每位玩家各自与人工智能进行3万手牌1对1德州扑克。平均每天打1500手牌，进行10小时比赛，每小时打150手1对1德州扑克。小盲注，大盲注分别为$50，$100，每手牌的筹码为200个大盲注。当一手牌结束后，双方筹码都重新设定为$20000分。这是为了减少上一手牌对下一手牌的影响，减低运气成分对比赛结果的影响。 人类一败涂地，4位扑克选手总共输给人工智能Libratus 1766250分，即17662.5个盲注（大盲注100分）。其中Dong Kim 的成绩最好，但也输掉了85649分，即856个盲注。成绩最差的Jason Les 输掉了8800个盲注。 德州扑克有运气成分，但比赛总共进行12万手牌，牌运的影响几乎微乎其微。打100-1000手牌，运气影响或许很大；但打了12万手牌赢到17.66万个盲注，比赛结果的可信度高达99.77%。也就是说，每场比赛打12万手牌，人类与AI进行1000场比赛，AI将赢下998场，人类只能赢下2场。人工智能Libratus 有着完全不可逆转的优势。 为什么选择德州扑克？ 当然不是为了赢钱这么肤浅的原因。德州扑克是“不完全信息”游戏，玩家必须在无法得知赛局所有信息的情况下，制定自己的策略。他们必须根据对下注等过程的观察，猜测对手有什么手牌，并考虑对手对于他们自己的手牌又有怎样的猜测。 这样的“不完全信息”博弈更贴近现实生活中解决问题的场景。例如，在拍卖、金融谈判、政治博弈、军事行动，就会出现类似情况。而扑克则成为了测试人工智能是否能应对这种情景的平台。在未来，将工智能应用到金融、政治、军事中，才是其最终目的。 不可否认，人性是贪婪的。自打扑克人工智能出现，它就注定会被一部分人用来作弊。然而你要说它会摧毁线上扑克，这显然是不现实的。 人工智能会摧毁线上扑克是个伪命题 早在20世纪90年代，深度学习的概念就被提出，但是由于计算硬件平台的限制，大家没有办法训练足够深的深度学习网络。打造一个德州扑克AI需要多少钱呢？根据些资料显示，和李世石对战的人工智能“阿法狗”采用的是分布式计算机，意思就是由多个计算机群组成的，据说最少用到了1202个CPU和176个GPU（显卡），外加100+左右的计算加速卡等等。 我们以一套5K多的普通玩家高端电脑为例，最常见的就是I7的CPU搭载GTX1060显卡的配置。普通版本（不可超频）的I7为四核八线程处理器，如果用简单按照核心数换算的话，一台低配版阿尔法狗大约等于500台左右的PC主机，也就是250万。有多少人能承受这笔高额的成本呢？ 其次，矛与盾是共生的，有作弊程序当然就会有反作弊程序，平台的反作弊程序可不是开玩笑的。 在投入了这么多资金之后，你理论上可以在单挑桌子上战胜任何对手了。但事实并非如此，在让AI保持绝对胜率的情况下你不出100手就会被抓出来。降低风险的方法只有降低你的胜率，但收益又会被减少。这也意味着你回本的时间被拉长，承受风险的时间也会被拉长。 而在多人桌中，你或许可以更好的隐藏，但对于德州扑克而言，桌子上每多一人，人工智能需要的运算量将呈指数级增长。以目前的AI水平，只能在低级别保持胜率，还无法完全攻克中高级多人桌。而想要在低级别对局获得足够的盈利需要进行的对局显然超出了安全范围。 你或许会问，那为什么前段时间还会查出大量机器人账号？其实是AI所有者将程序出租给那些心怀侥幸的人，这样不仅可以快速回收成本，还能分摊一定的风险。这显然是最聪明的做法，但其实也行不通。首先，被查封的风险依然存在，只是被分散到了别人身上。其次，谁都不是傻子，这场过后，大家都知道了这是什么套路。收益并没有多少，而且还要顶着自己被抓到和其他租借人一旦被抓到波及到自身的双重风险，除了一些被欲望冲昏了头脑的人，谁会去租这样的AI机器人？ 所以说，大可放心，人工智能没那么邪乎。相反，就目前而言它对德州扑克的正面作用远比其负面作用大得多。人工智能会摧毁线上扑克，压根儿就是个伪命题。

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久等了！您的德扑人工智能AI教练免费体验来了！

德学院官方2019.05.23 发布

“这条街，弃牌吧！” “这条街，All-in！” “这条街，盘他！” 是否也曾幻想过随时拥有这么一个德扑教练 为你提供每条街最优决策建议？ NOW 「Poker AI教练」将实现你这个夙愿！ “数据大师”团队基于Snowie的人工智能数据接口合作 推出的德扑人工智能AI产品将通过收集牌桌上即时信息 为玩家提供GTO最优策略的即时指导。 迫不及待想要接受AI教练的调教了吗？ 「Poker AI教练」推出「中扑网」粉丝专属活动 「中扑网」粉丝购买产品特殊优惠活动 + 3步获得「Poker AI教练」20分钟试玩体验 （详情关注公众号咨询客服） 【Poker AI教练】能做到什么？ 根据牌桌上的即时信息，给予用户动作提示，包括每一步的动作决策、下注量，并可以通过桌上信息自动调整即时策略，当数据量达到一定程度时，AI还将自动调整策略，将策略即时优化； 用户可自行做前序动作，AI会根据使用者的即时动作做后续调整，给出策略提供动作参考。

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AI快会读情绪了？扑克脸将被终结？牌桌上最无解的对手或将诞生！

德学院官方2018.05.29 发布

今天的人工智能、神经网络和机器学习技术都是以人类的大脑为蓝图来构建的，这当然是因为大脑是我们已知的最有效的解决问题的工具。 但是，科学家遗忘了人类智力中非常重要的一环，也就是情商，也被称为同理心。情商让我们在找出问题的解决办法时，会考虑其他人的感受。亚马逊打造的人工智能助手Alexa也许能让你的智能之家运行流畅，但她不会考虑你的感受，以及她的行为给别人造成的影响。 如果要让人工智能在协助我们的业务和日常生活时发挥全部的潜力，这一点必须要改变，而且即将改变了。最近，专注识别情感的AI开发者Affectiva受邀加入了一项合作，共同致力于用AI造福人类和社会。参加这项合作的AI开发者都鼎鼎有名，包括谷歌、微软和脸书等等。Affectiva的业务范围虽小，但它的逐步发展预示着，大家已经开始正视AI这个曾经被忽略的部分。 Affectiva的共同合伙人兼CEO Rana el Kaliouby说她的公司要开发的是“多模式的情绪AI”。对于情绪分析能帮助机器理解人类的感觉，并相应调整行为，这一点人类已经逐步达成共识。但是如果机器不能解读人类的表情、手势、语言习惯、声调或身体语言的话，就不能获得大量传达人类情绪状态的宝贵数据。 “有研究发现，你的微笑和挥手或者耸肩可以传达你所说的55%的信息，还有38%包含在你的语调中。” “你真正说出来的话只占7%，所以如果你想一想，就会发现现有的情绪分析市场靠的都是关键词或特定的词，也就是说，你只能捕捉到人类沟通情绪中7%的信息，在网络空间里，剩下的全部都白白流失了。” Affectiva的情绪AI已经用于全球范围内1,400个品牌，包括CBS、 MARS和Kellogg’s。他们会用这个AI来判断广告的情感效应。AI会用深度学习算法来分析观众的面部表情，然后根据他们的感觉进行分类。 扑克脸还有用吗？ 杜比实验室的首席科学家Poppy Crum早就放言，一个新的时代很快就要来临。不论人类如何隐藏自己的感觉，机器都能把你一眼看穿。 Crum在一次TED会议上说，科学家会在人工智能上连接传感器，从而感知人类是不是在说谎或是准备实施暴力。 “这代表了扑克脸的终结。”Crum说，“我们等于在直播自己的情绪。我们互相之间的了解会比以前更多。” 眼睛张大透露了大脑正在努力工作，皮肤温度升高则表明你很有压力，或是动了感情。 呼出的二氧化碳的量可以透露一个人有多生气。脑电波则可以反映一个人的注意力是不是分散了，哪怕他还在直直盯着你看。 现在已经有技术能解读这些线索，在加上能分析这些规律和因素的人工智能，这项技术完全可以实现同理心。如果技术用在好的地方还好，如果用在不好的地方，也会造成滥用，Crum说。 “这听上去可能有点吓人，但从另一个层面来看，这其实也非常了不起。”Crum说，“我们可以构建一个情绪的分水岭。” 她举了几个例子：高中的咨询师可以用这种技术判断一位看起来很高兴的学生是不是心里很煎熬，警察可以迅速判断一个人怪异的举止到底是健康问题还是存在犯罪暴力倾向。社交APP 不需要再看个人档案，只需要扫描一下本人，就能知道他真实的兴趣。艺术家可以看到人们对他的作品产生的情绪反应。 “我意识到很多人很难分享自己的数据，或是了解我们不想分享的东西。”Crum说，“我的目的并不是创造一个把内心世界全都剖开的世界，而是希望我们能更加有效地互相关心。” Crum渴望建立规则，既能确保情绪识别的技术发挥好处，又能保证它不被恶意使用。 扑克与AI 去年，AI在与人类进行无限注德州扑克单挑桌的比拼时，已经赢了比赛。如果未来的AI还能分析人类对手的情绪，那它们的可怕程度我们无法想象，毕竟机器是没有内心世界的。 我们和Crum有着同样的希望，那就是建立规则，以免感知情绪的AI被滥用。这对牌手们来说究竟意味着什么，我们只能持目以待了...

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【人物专访】David Chiu：如果有机会挑战人工智能，我愿代表中国出战

德学院官方2017.02.20 发布

2017年1月11日至1月30日，美国卡耐基梅隆大学开发的人工智能Libratus与4名人类顶尖德州扑克选手之间的“人机大战”在美国匹兹堡进行，最终以人工智能的胜利告终。在这20天内，人工智能和4位选手以不限注德州扑克的规则进行单挑，共计打了12万手牌，人工智能领先人类选手177万记分牌，4位选手中成绩最好的也与人工智能相差8.6万记分牌。 此前，人工智能已在围棋和象棋等领域挑战人类，均取得优秀战果。象棋和围棋都是信息公开对等的游戏，人工智能掌握此类其游戏难度只要在众多决策点中计算出一个最优的方案即可。而扑克则是信息不完全公开的游戏，每位选手掌握的信息都是不对称的，并且每个决策点都不是独立的，人工智能的计算量也会相当巨大。人们曾一度认为，人工智能想在扑克游戏上挑战人类还有很长的时间，但从目前的结果来看，人类牌手被人工智能打败，或许就在这一两年内。 在人工智能挑战人类扑克选手期间，我们有幸采访到了著名华人扑克职业选手，WSOP五条金手链获得者——David Chiu先生，与他一同聊一聊德州扑克的人工智能。 笔者：前段时间横扫围棋界的人工智能MASTER，已经亮出它的真实身份了，就是之前的Alpha Go，连我国围棋老将聂卫平老师都败下阵来。您认为扑克界出现人工智能后，他最终也会横扫我们的著名牌手吗？ David Chiu：我认为是非常有可能的，人工智能会把和你交战的数据进行存储和分析，把最优的策略和方案运用到实际的比赛和牌局中，人脑虽然也可以对数据进行存储和分析，但从数据存储量和分析能力上，与人工智能的差距太大。 笔者：人类在打牌的时候会有一些情绪化的行为，也就是我们常说的不按常理出牌，这一点在我们平时打牌中，经常会感到出其不意，甚至不好分析对方的手牌和心理。这一点对于人工智能挑战人类会不会造成一定影响？人工智能的强大会不会影响扑克这项游戏？ David Chiu：人类在打牌的时候，不仅会收集牌桌上的信息，还会收集牌手的信息，包括面部表情和肢体语言。人工智能虽然不会收集到这些信息，但也不会被这些信息所干扰，单纯以最终收益为目的的算法应该会比人类更加优秀，人类不按常理出牌实际上也是人工智能收集和判断的信息之一，如果不符合他的最终目的，同样会做出准确的判断。人工智能虽然不会每一手牌都赢人类，但从全局来讲，还是胜人类一筹。 但是，扑克类游戏并不是以获取收益而存在的，它还有很多文化内涵是值得我们探索和学习，人工智能的强大可能会让人类牌手产生挫败感，但我们人类打牌时候感受到的乐趣和刺激以及心理战，都是扑克游戏的魅力，也是人们喜爱打牌的重要因素。 笔者：剩下最后一个问题了，目前人工智能与扑克高手的对决才刚刚开始，如果有机会挑战人工智能，您愿意代表中国出战吗？ David Chiu：我愿意，我个人也非常期待未来与人工智能的交手。

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人工智能完胜“四大牌手” 主流媒体怎么看？

德学院官方2017.02.08 发布

人机大战（人工智能vs牌手）折腾了一阵，终以人类败北结束，人工智能完胜牌手，这种压倒性的胜利也成功让扑克再次吸引了主流媒体的眼光。 主流媒体的反映 1月中-1月末举办的人机大战中，4位职业牌手组成的队伍挑战人工智能Libratus（卡梅隆大学研制），在经历十多天的较量后，机器人获胜，这一场胜利让扑克这项游戏再次进入主流媒体的视野里，由于这是人工智能首次在无限德州扑克单挑游戏中，战胜由顶级玩家组成的挑战团，因此这个结果被宣传成扑克史上的一个转折点也是可以理解的，但人类输了归输了，可这并不代表这一行的末日就要来了。 要是你没看前几天的新闻，这里顺便“科普”下，十几天的对战后，在这个充满着无数变量的游戏中，人工智能从人类手中赢了价值超过170万的筹码，四个职业牌手，在对战中可谓谁上谁输，正因为每个人都输给了Libratus，自然而然这引起了主媒的注意。 英国网络媒体《独立报》评论说： “在象棋和围棋领域中，人工智能皆战胜了应战的人类，但扑克这项游戏毕竟跟两者不同，因为游戏双方是看不到对方底牌的，这个游戏中充斥着更多的‘阴谋暗算’，而诈唬是这个游戏的常态。” 《卫报》的观点是此次较量关乎的不仅限于扑克这个游戏，而是一个更宽泛的议题： “人类这次是惨败，人工智能又创下了另一项里程碑式的胜利，Libratus使用的算法针对的并非只有扑克，它的系统可以广泛用于娱乐型游戏外的其他领域，比如商业谈判、军事防御、网络安全、治疗方案等等，在这些领域中，人类没法十分周全地做出相应的计划，而人工智能的存在就是为了弥补人类在这种决策中的不完美。” BBC在报道中引用了一段挑战团成员Jimmy Chou说的话，Chou说这是一段令人沮丧的经历：“人工智能打得一天比一天好，它就像是我们的进化版，一开始我们抱的希望都挺大，可每一次当我们发现它身上的一个漏洞后，它自己意识到了，第二天这个漏洞就被修正了。” 科技类媒体的反映 这类媒体报道的焦点更多在于人工智能的下一个对手，在于它的发展，比如《MIT技术说》的看法是：“这只是一个开始而已，这次挑战证明了人工智能可以在单挑中战胜人类，那我们就可以由此得出结论，AI下次的挑战任务应该是以一敌多。不过从目前的情况看，一旦对象超过一个人类，机器人现在使用的系统就会失灵，所以未来的挑战中，研发者会换上什么技术，答案是未知。” 《连线杂志》则站在创新和人工智能胜利了这两个角度去报道，他们认为：“Libratus这次对战牌手使用的并非类神经网络系统，它这次靠的是随机学习，现学现卖，边学边改进的方式，简言之就是一种自我完善的系统。” 这不禁让小编想到了科幻电影《明日边缘》，里边的外星人就拥有汲取经验、不断进化的能力。 你害怕机器人么，你对线上扑克的未来持什么样的态度，跟我们说说吧！

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人工智能一年半逆袭人类，来听听Ta怎么“说”

德学院官方2017.02.05 发布

如果以后要再拍一版《赌神》，也许主角们要面对的大BOSS不再是人类了。当地时间1月30日，在美国匹兹堡的大河赌场（Rivers Casino），一个名为Libratus的人工智能在共计12万手的一对一无限注德州扑克比赛中击败了四名顶尖人类高手，斩获20万美元奖金。 这场德扑界的人机“华山论剑”名为“Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante”（人脑大战电脑：升级版）。经历了20天的较量后，在个人战绩上，四名职业玩家Jason Lee、Dong Kim、Daniel McAulay 和Jimmy Chou均不敌人工智能；在总体战绩上，四名人类玩家共计输给Libratus176万美元筹码。 输给人工智能的人类是什么心情？ 在这场德扑领域的人机巅峰对决中，人类可谓是惨败。在共计20个比赛日中，人类团队只在其中4天里赢得了筹码。 1月30日傍晚，完成了3万手比赛的Jimmy Chou（周胄）筋疲力尽地告诉媒体，“这太难了。它（Libratus）不仅不留空子给我钻，而且我真的觉得它在钻我空子”。 Daniel McAulay说道，“在第10比赛日的时候，我还乐观心很大，想把那AI拉下马”。他们绞尽脑汁，每天比赛后都开会到深夜，但想出的战术没一个管用的。“是啊，我们就是完败，还能说啥呢”。 而在四名人类高手中最终战绩最佳的Dong Kim或许“早已看穿了一切”，在赛程过半时，他就认定人类已经没有机会了。 Jason Lee下场后则迫不及待地想去找Libratus的开发者们聊一聊，“我就是想确定一下他们是不是把计算机偷偷塞在我们脑子里了，因为它改变战术的时候就像是针对我们每个人发动的‘人身攻击’”。 从“溜进”到“均衡”：人工智能一年半逆袭人类 Libratus的开发者是美国卡内基梅隆大学（CMU）的计算机系教授托马斯•桑德霍姆（Tuomas Sandholm）和其研究生诺姆•布朗（Noam Brown）。 事实上，在一年半以前，桑德霍姆就曾带着AI来“踢馆”，但那次比赛的结局完全不同。2015年4月24日至5月7日，同样是在匹兹堡的大河赌场，桑德霍姆团队开发的人工智能Claudico在连续两周的无限注德州扑克比赛中轮流与四名排在世界前十的顶尖扑克选手（Doug Polk，Dong Kim，Bjorn Li和Jason Les）单挑80000回合。当时，人类几乎赢下了每个比赛日，最终以73万美元的筹码差完胜Claudico，以个人战绩排名而论，也只有一名人类选手不敌Claudico。 因此，当时AI专家纷纷预测，计算机攻下德州扑克起码还需要5年。这次开赛前，Libratus也不被看好，博彩公司为人类胜出开出的盘口从4赔1到5赔1不等。 那么，Libratus是如何在短短一年半内逆袭人类的呢？ 首先，是计算强度的大大提高。无论是Libratus还是Claudico，背后都是匹兹堡超算中心。这次截至比赛结束，Libratus 占用了超级计算机Bridges的2000万到2500万“核心小时”，是之前Claudico的10倍。 其次，桑德霍姆也在算法上做出了一些改进。除了采用一种新的平衡近似方法之外，也引进了在后期牌局中分析可能结果的几种新方法。 Claudico和Libratus这两个名字都源自拉丁文，Claudico意为“溜进”。而“溜进”在德扑中指代一种翻牌前的策略，即玩家不加注，只跟进1倍大盲注。而Claudico机如其名，在实战中擅长将“溜进”策略运用到极致。 Libratus在拉丁语中的意思则是“均衡的”。这个名字一语双关，首先，它点出了桑德霍姆将纳什均衡等博弈论运用在人工智能算法上；其次，Libratus的“套路”很深，能平衡地使用各种技巧，让对手吃不准。 纳什均衡学得好，诈唬死你没商量 百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）说道，“扑克是人工智能最难攻克的游戏之一。每一步没有所谓的最优解，人工智能要采取随机的策略，这样它诈唬的时候对方才会吃不准。” 诈唬（bluffing）是德州扑克的一种经典策略，它生动地体现了扑克游戏的“心理博弈”特征：即在手上的牌不够大的时候，依然虚张声势地加注，以吓退对手。为了达到好的诈唬效果，玩家的下注策略需要具备足够的随机性，以避免被对手摸清套路。总是诈唬的人和从不诈唬的人都不是一个好的德扑玩家。 在本次比赛中，人类玩家明显地感觉到Libratus善于诈唬及不被诈唬。这得益于开发者们教会它运用博弈论和战略决策理论，在充满不确定性的情景中找到平衡风险与收益的最佳策略，即所谓的“均衡”。 值得一提的是，这次比赛是以镜像局的方式进行的。在每一对镜像局中，AI和人类玩家的手牌是对调的。这种比赛方式不仅消除了抓牌运气的影响，也为我们了解AI的出牌风格提供了生动的视角。这比如其中一盘，人类高中Jason Lee起手牌是一对10（非梅花），前三张公共牌为K、9、4(其中有两张梅花)，第四张和第五张都开出了非梅花牌。此时，AI突然压上所有筹码，Lee选择不跟。通过隔壁的镜像局，我们发现AI当时的起手牌确实是两张梅花，也就是，AI最后在凑同花失败的情况下，成功通过诈唬赢下了一局。而在镜像局中，AI早早为手上一对10下了重注，最后人类玩家同样选择弃牌。 在现实生活中或许比阿尔法狗更有用 尽管就表面来看，Libratus这次夺魁像是阿尔法狗战胜李世石的翻版，无非是再一次证明了人类玩游戏玩不过计算机。但事实上，解决棋类和解决扑克这两个问题对人工智能而言，性质和路径非常不同。 就路径来看，我们已经发现相比起孕育在时髦的深度学习土壤中的阿尔法狗，Libratus或许更加像一个依赖超算能力的“经典人工智能”（Good Old-Fashioned Artificial Intelligence）。除此之外，阿尔法狗通过计算每一步的胜率来进行决策，但Libratus面临的决策情景则复杂得多，为此，开发者不得不引入博弈论来对问题进行处理。 这也是人类在德州扑克阵地上比围棋多撑了一会儿的原因。此前20年间被人工智能攻克的西洋双陆棋、跳棋、国际象棋和围棋都是“完美信息”游戏，所有玩家在游戏中能获得的确定性信息是对称的。人工智能掌握这些游戏的难度，主要取决于游戏中需要做出的决策点（decision points）的数量，这决定了计算机需要的计算量。围棋是上述几种棋类中决策点数量最多的，因而也是最后被人工智能掌握的。一盘围棋游戏约包含有10的170次方个决策点。 而计算机之父冯•诺依曼说过，“现实世界与此不同，现实世界包含有很多赌博、欺骗的战术，还涉及你会思考别人会认为你将做什么。”德州扑克就是这样一种更接近现实世界的“非完美信息”游戏，玩家只掌握不对称的信息，他不知道对手手中是什么牌，不知道五张公共牌会开出怎样的结果，也不知道对手猜测自己握有怎样的手牌。这些问题在计算范围之内。 因此，虽然一对一无限注德扑游戏中包含10的160次方个决策点，要少于围棋，但它对人工智能的推理能力提出了更高的要求。 而通过博弈论让人工智能学会找到平衡风险与收益的方法，不仅会在牌桌上赢得筹码，也将在现实生活中找到用武之地。这也是匹兹堡超算中心同意与桑德霍姆合作的原因。毕竟商业谈判、网络安全、出租车自动驾驶、机器人规划、医疗规划等领域都需要在“不完美信息”情景中做出决策。诺姆•布朗认为，现在人工智能已经在围棋、扑克等特定任务上媲美甚至超过人类，但我们最终追求的是能像人类一样适应现实生活中各种不确定性和完成各种任务的通用人工智能（GAI），而Libratus就在应对不确定性这个问题上走出了关键一步。从这个意义上说，会玩德州扑克的AI或许比会下围棋的AI更有用。 （本文转载自澎湃新闻，原标题：AI赌神诞生：匹兹堡赌场德扑人机大战落幕，人工智能完胜）

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