中国德扑赛事如何合规发展？德信竞技观察智力运动新课题
2026年1月1日
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2026年1月1日由人类扮演的玩家，针对被称为AI玩家的Libratus进行相应技巧的解释，视频的来源是Youtube，具体时间为00:50 。
一场在德州扑克领域展开的，极具挑战性的人机较量，正在美国匹兹堡的大河赌场，也就是Rivers Casino进行。
这场名为，Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante，也就是人脑大战电脑：升级版的比赛，在当地时间1月11日开始，从那时起一直持续，直至1月30日。Jason Lee、Dong Kim、Daniel McAulay以及Jimmy Chou这四名顶尖人类扑克玩家，与那个名为Libratus的人工智能，会在一对一无限注德扑比赛里展开角逐，这场比赛一共有12万手，他们将争夺冠军荣誉以及20万美元的奖金。
截止到一月二十三日，也就是第九比赛日，Libratus凭借四万九千二百四十手牌，领先了四十五万九千一百五十四美元的筹码。但无论这场比赛的结果怎样，“第一个战胜人类德扑选手的AI”这个称号都不会轮到它。
人机“华山论剑”，AI半程领先
开发Libratus的人是美国卡内基梅隆大学计算机系教授托马斯·桑德霍姆（Tuomas Sandholm）以及其研究生诺姆·布朗（Noam Brown）。桑德霍姆身为博弈论与人工智能领域的专家，觉得在人工智能发起的攻势之下，人类能够长时间坚持守住扑克阵地，这是非常了不起的 。
在德州扑克人机大战的历程里，这并非桑德霍姆头一回驱使他的AI大将参与其中。2016年4月24日，于匹兹堡的大河赌场展开角逐，就在此地，桑德霍姆团队所研发的人工智能Claudico开启了连续两周的无限注德州扑克比赛。在此过程中，Claudico轮流与四名跻身世界前十的顶尖扑克选手单挑，这四位选手分别是道格·波尔克、董金、比约恩·李和贾森·莱斯，单挑回合数达到80000回合，最终Claudico排名第四。5月7日，比赛结束。最终的排名顺序为，榜首是Bjorn Li，其共计赢得529033美元，第二名是Doug Polk，他赢得213671美元，第三名是Dong Kim，其赢得70491美元，Jason Les以80482美元的差距排在AI之后 。
在更早的时候，是2015年7月，桑德霍姆有着人工智能Tartanian，它于计算机无限注德州扑克比赛里，让全场的技艺都逊色于它，。
这次登场的Libratus必然要比起去年遭受失败的Claudico“能力更为深厚”。桑德霍姆针对于此所做出的优化主要是运用了一种全新的平衡近似方式，以及在后期牌局里剖析可能出现结果的几种全新方式。
当前赛程已然过半，Libratus领先着四位人类职业玩家，其筹码多达46万美元，虽说还不能讲是稳操胜券，可至少也是具备较大胜算的 。
本可成为第一个战胜人类扑克选手的AI，月初惨遭截胡
桑德霍姆为这场在德扑领域展开的、被称得上人机“华山论剑”的比试，已经营造声势很长时间了，原本是想着大力推崇Libratus，让它成为在历史上首个能够战胜人类玩家的德扑AI，可是，这份荣誉在本月月初的时候，却非常不幸地被别人抢先获得了。
1月初，有10位来自加拿大以及捷克的科学家，在预印本网站arXiv上载了一篇论文，这篇论文题为《DeepStack：无限注德扑的专业级人工智能玩家》，该论文介绍了一种新算法DeepStack，这种新算法能够在一对一无限注德州扑克当中击败人类玩家，DeepStack具有出牌时候的“直觉”，在运用深度学习，并且反复进行自我博弈之后，DeepStack学会了在每一个具体情境出现之际进行推理。这极其贴近人类玩家的那种“牌感”，也就是在那个当前所碰到得情况下去对个人手中牌面大小产生的感觉，然后据此做出相应的决策。由于桑德霍姆早就已经就他自身的比赛时间表向天下昭告了，所以业界广泛觉得加拿大以及捷克的这个团队在比赛就要开始之前上传论文，是故意存心弄的“截胡”行为。
2016年11月7日，该团队邀请了来自17个国家的33名专业扑克选手挑战DeepStack，12月12日之时，此次挑战在这期间里共进行了44852次较量 ，DeepStack成为了首个在一对一无限注德扑中战胜人类玩家的人工智能，并且平均胜率达到了492mbb/g（milli-big-blinds per game，一般职业玩家认为50mbb/g是个门槛） 。
即便Libratus没能拥有“历史头一个”这个称谓，然而桑德霍姆觉得Libratus遭遇的对手比Deepstack厉害得多，并且交战的回合数量也更多，所以在数据方面更有显著性。
人类在扑克阵地上为何坚持得比围棋久？
并不是新鲜事的是，人类在玩游戏这件事上玩不过人工智能。自2016年3月阿尔法狗挑落世界冠军李世石之后，人类在棋类领域已经全面沦陷。那么，扑克为何会在棋类比赛之后沦陷，人工智能攻克扑克的特别意义又在何处呢。
这主要是由于，在之前的20年时间里，被人工智能攻破的西洋双陆棋、跳棋、国际象棋以及围棋，皆是“完美信息”类游戏，在这些游戏里，所有玩家能够获取的确定性信息是呈对称状态的。人工智能攻克这些游戏所面临的难度，主要是由游戏当中需要做出的决策点的数量来决定的，而这又决定了计算机所需付出的计算量。围棋在上述几种棋类里面，是决策点数量最多的，所以也是最后由人工智能掌握的。一盘围棋游戏大概包含有10的170次方个决策点。
计算机之父冯·诺依曼讲过，“现实世界并非如此，现实世界存有诸多赌注、一些带有欺骗性质的战术，还关联到你会去思索别人会觉得你将会做些什么。”德州扑克乃是这样一种更贴近现实世界的游戏，玩家仅能把控自己手中的牌，借由这种非对称的信息去和对手展开博弈。
所以，即便一对一无限注德扑游戏里有着10的160次方个决策要点，数量比围棋少，然而它却对人工智能的推理本领给出了更高的需求 。
《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）对此作出评价，称要是Libratus最终在这场赛事中取得胜利，那将会是人工智能领域的一件大盛事。人工智能在此之前已被证实非常难以去模仿人类在扑克游戏里所展现出的运动推理以及智力。扑克与跳棋、国际象棋、围棋存在本质上的差异，原因在于扑克是一种“不完美信息”的游戏德信竞技，在整个游戏过程当中，对手手中的牌面始终是未知的。于是，依据所有对手有可能出现的路径，进而给出最为理想的出牌策略，这是一项极为复杂的运算，并且在无限注德扑局里，对手能够在原则规定的范围内，添加任意额度的注，这毫无疑问又极大地增加了挑战性。
AI的那些开发者们，运用了博弈论以及战略决策理论，在那种充满不确定性的情景当中，去找到最佳策略，也就是所谓的“均衡”。由于情境里涉及了太多的可能性，所以开发者们或多或少都得采用一些近似的手法。
向以百度首席科学家身份为人所知的吴恩达（Andrew Ng）讲了这么一番话，其内容为，“扑克属于人工智能在攻克难度方面位居前列的游戏种类当中的一种。在每一步骤里不存在那种被称作最优解的情况，人工智能需要去采用具有随机性的策略，如此一来在它实施诈唬行为的时候对方才会处于难以判断准确的状态之中。”。
诈唬，也就是 bluff，是德州扑克里一种经典的策略，它形象地展现出扑克游戏的“心理博弈”特点，即当手上持有牌并非足够大时，却依旧故作声势地进行加注，目的在于吓退对手。为了达成良好的诈唬成效，玩家的下注策略得具备足够的随机性，以此免得被对手摸透套路。老是诈唬的人以及从不诈唬的人都算不上是优秀的德扑玩家。
如同肯尼·罗杰斯歌词里所说的那般，“一位赌徒得清楚何时应当跟牌，何时应该弃牌” 。并且在这次人机大战里，好些人类玩家已然发觉Libratus极擅长诈唬且不被诈唬啦。
《麻省理工科技评论》有所提及，那用于开发更为聪明的德扑机器人的技术存在着诸多实际用途，在此之前，博弈论被运用在了干扰攻击方面，博弈论被运用在了网络安全领域，博弈论被运用在了出租车自动驾驶范畴，博弈论被运用在了机器人规划的研究当中，而这些研究均涉及不完美信息情境里面的决策制定。
然而，纵使得胜的是Libratus这一回，人类在牌桌跟前依旧会占有一个位置，Libratus以及它所代表的人工智能方面的技术，还没办法去处理多人无限注德扑的竞赛 。
