德州撲克也成了AI的天下

　　北京時間2月1日消息，據科技網站TechRepublic報道，雖說位于匹茲堡的河流賭場與科技突破這一名詞有些不搭，但本周二它確實見證了卡耐基梅隆大學的AI系統Libratus將四位德州撲克頂級選手斬落馬下。

　　Libratus是卡耐基梅隆大學計算機科學教授尚德洪姆與博士生布朗共同打造的，在為期20天的賽程中，它們一共進行了12萬手牌的比賽，最終Libratus戰勝了四位人類頂尖高手，

　　“這是AI開辟的新疆界，”尚德洪姆在賽后的新聞發布會上說道。“也是AI在游戲比賽中獲得的里程碑式突破。”

　　Libratus的成功主要在于不斷學習，每結束一天的比賽它都能學到人類牌手的技巧并有所提升。“每天比賽結束后，Libratus內置的原算法就會分析對手的漏洞和技巧，并將其融入到Libratus未來的牌路之中。”尚德洪姆說道。

　　不過，Libratus的方式與此前人機撲克大賽的思路有所不同，此前研究人員主要尋找對手的破綻并針對相應破綻進行各個擊破。Libratus則正相反，它尋找破綻的目的是要補漏，防止自己也出現同樣的破綻。

　　Libratus的勝利是AI逐步統治棋牌類游戲的又一里程碑，1997年時IBM的深藍電腦在國際象棋比賽中擊敗世界冠軍卡斯帕羅夫，去年AlphaGo則成功在圍棋比賽中摘冠，而此前這項運動被認為是直覺的游戲。與深藍電腦純靠計算能力有所不同的是，AlphaGo擁有強化學習的能力。

　　Libratus的勝利則象征著AI的另一個巨大突破，因為德州撲克與圍棋預設的挑戰不同，它信息缺失的特性是此前AI從未觸碰過的。

　　杜克大學計算機教授科尼特茲也認為AI擊敗德州撲克頂級選手是個巨大突破。“撲克是一個有關不完美信息的游戲，它與現實世界的戰略決策更加息息相關，而這種特性在商業、政治、安全甚至社交生活中都能發揮直觀重要的作用。”

　　新南威爾士大學AI教授瓦爾斯也同意這一觀點。“從某些角度來看，德州撲克的難度甚至要超越國際象棋和圍棋，因為它的信息缺失非常嚴重。你不知道對手拿了什么牌或者即將打出什么牌，這就意味著變數的增多。此外，在撲克比賽中，選手們還會動用心理戰虛張聲勢來影響對手的判斷。”

　　值得注意的一點是，雖然Libratus用的依舊是傳統的樹形搜索、抽象和游戲戰略分析等AI技術，但我們現在并未完全了解Libratus的工作方式。

　　“AI的進步可不止在深度學習上。”瓦爾斯補充道。

　　同時，瓦爾斯認為我們不能高興的太早，因為AI并未徹底統治撲克界，眼下的比賽還是一對一，如果有更多選手加入進來，德州撲克的難度將會成倍增加。想在多人比賽中獲勝，AI恐怕還得多歷練幾年。

　　此外，Libratus與AlphaGo有相同的毛病，那就是它們只專精于一個領域。因此人類不必擔心它們的覺醒，因為除了玩撲克和下圍棋，它們什么都不會。

　　圍棋和德州撲克之后，人工智能的下一站會是哪個游戲呢?