人工智能凭直觉战胜中国德州扑克职业玩家，咋做到的？

有相关研究人员表示，存在这样一种人工智能算法，它属于一种能够被应用于诸如扑克这类不完整信息博弈场景的通用算法。它参加了与三十三位来自国际扑克联合会的职业扑克选手所展开的四万四千手扑克比赛，在这场比赛里，该算法平均赢率超出了四百五十mbb／g。这里的mbb／g是用于衡量扑克玩家表现的一种指数，通常而言，五十mbb／g便会被视作是具备较大的优势。

人工智能的一个有着较高热度的挑战领域是德州扑克。在此之前，被人工智能成功攻克的围棋属于一种所有信息都公开的博弈，那时玩家能够看到棋盘上的棋子，并且能够对落子的可能性进行预测。然而德州扑克不同，其玩家手中的底牌是其他玩家所看不到的德信竞技，它属于不完整信息博弈，这种博弈需要更为复杂的推理能力，所以对人工智能而言更有挑战性。

一对一无限注德州扑克，存在着超过10的160次方个决策点，研究人员表示，DeepStack在处理扑克里面的信息不对称性的时候凭借了循环推理，并且运用分解法把计算聚焦在相关决策上，它还借助深度学习技术从自我对战当中自动学习了一种关于任意牌的“直觉” 。

这一研究成果无可置疑地抢了卡耐基梅隆大学研究人员的风头，他们同样设计安排了一场大致类似于阿尔法围棋挑战李世石那样的人机对战，这场对战在当地时间11日于匹兹堡的赌场盛大开启帷幕，卡耐基梅隆大学的人工智能系统Libratus会在20天的时长内与四位顶尖德州扑克选手玩12万手一对一不限注的德州扑克，而且奖金高达20万美元，据了解，Libratus与DeepStack采用了相似的计算方法。

然而，于接受媒体访谈之际，持有不同意见的乃是参与设计Libratus的卡耐基梅隆大学教授桑德霍尔姆，他觉得DeepStack未曾同最为顶尖的人类选手展开竞赛，因而暂且没办法讲是超越了人类。据新华社。