德州扑克起手牌强弱颠覆认知，你知道哪些是麻烦牌吗？
2026年1月23日
德州扑克必弃牌指南，新手掌握让你在牌局中稳赢不输
2026年1月23日拥有人类身份的玩者，对具备人工智能特性的玩家Libratus所施展的策略技艺展开解说，视频出自Youtube，具体时刻为00:50 。
一场针对德州扑克领域的人机较量，如同“华山论剑”般重要的比拼，正在美国匹兹堡名为大河赌场，也即里弗斯赌场，也就是Rivers Casino之中紧张进行着。
有一场比赛，它被称作“Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante”（人脑大战电脑：升级版），在当地时间1月11日的时候开幕了，并且会一直持续到1月30日。Jason Lee、Dong Kim、Daniel McAulay和Jimmy Chou这四名顶尖人类扑克玩家，与一个名为Libratus的人工智能，会在一对一无限注德扑比赛中展开角逐，这场比赛总共12万手，他们将 competitively contend/rival for the championship honor and a $200,000 prize.（角逐冠军荣誉和20万美元的奖金）。
到1月23日的时候，这一天是第九比赛日，此时Libratus凭借49240手牌，实现了筹码领先幅度达到459154美元的情况。然而，不管比赛最终的结果到底是怎样的一种状况，被称作“第一个战胜人类德扑选手的AI”这个名号，都肯定没有它的资格。
人机“华山论剑”，AI半程领先
托马斯·桑德霍姆（Tuomas Sandholm）以及诺姆·布朗（Noam Brown）是Libratus的开发者，其中，托马斯·桑德霍姆是美国卡内基梅隆大学计算机系教授，诺姆·布朗是其研究生，桑德霍姆是博弈论和人工智能领域的专家，他觉得在人工智能的攻势下，人类还能长期坚守扑克阵地，这是非常了不起的 。
此次并非桑德霍姆头一回带着他的AI大将参与德州扑克的人机大战，2016年4月24日至5月7日，地点同样是匹兹堡的大河赌场，桑德霍姆团队所开发的人工智能Claudico，于连续两周的无限注德州扑克比赛里逐一与四名处在世界前十的顶尖扑克选手，也就是Doug Polk、Dong Kim、Bjorn Li以及Jason Les单挑80000回合，Claudico最终排名第四。最后显现的排名次序为：位于榜首的Bjorn Li总共获取了529033美元，排名第二的Doug Polk赢得金额为213671美元，处于第三名位置的Dong Kim所赢得款项是70491美元，然而Jason Les是以80482美元的差距位列在AI之后 。
2015年7月，时间更早，桑德霍姆的人工智能Tartanian，在计算机无限注德州扑克比赛里，技压全场 。
此回上场之 Libratus，必定较去年失利之 Claudico“功力更深厚”。桑德霍姆为此所做之改进，主要是运用了一种新型的平衡近似办法，以及在后期牌局里分析可能结果的几种新型办法。
当下，赛程已然过半 ，Libratus较四位人类职业玩家,领先了46万美元筹码 ，虽说还不能讲稳操胜券 ，可至少也是颇有胜算 。
本可成为第一个战胜人类扑克选手的AI，月初惨遭截胡
桑德霍姆针对这场德扑范畴人机的“华山论剑”进行造势已经许久了，原本意图大力宣扬 Libratus 成为史上首个能够在对战中战胜人类玩家的德扑领域人工智能，可是呢，在此月初这一崇高荣誉偏偏又不幸遭遇“程咬金半路杀出劫财式”的“截胡”情况出现了。
一月初，有十位来自加拿大以及捷克的科学家，在预印本网站arXiv上，上传了一篇论文，这篇论文题目是《DeepStack：无限注德州扑克的专业级人工智能玩家》，此论文介绍了一种新算法DeepStack，该算法能够在一对一无限注德州扑克里击败人类玩家，DeepStack具备出牌时的“直觉”，在运用深度学习，并且反复进行自我博弈以后，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”，也就是针对当下情境时对自身牌面份额大小的感受，进而实施对应的决策。由于桑德霍姆早就把他的比赛日程表公布于众了，业内普遍觉得加拿大与捷克的这个团队赶在比赛开启之前上传论文，是故意“截胡”。
那个团队，邀请了来自十七个国家的三十三名专业扑克选手，去挑战DeepStack，在二零一六年十一月七日至十二月十二日这段时间里头，总共进行了四万四千八百五十二次较量。DeepStack变成了首个在一对一无限注德扑当中战胜人类玩家的人工智能，而且平均胜率达到了四百九十二mbb/g（milli-big-blinds per game，一般职业玩家觉得五十mbb/g是个门槛）。 ，。
虽Libratus没能拥有“历史第一个”这一头衔，不过桑德霍姆觉得Libratus所面对的对手比Deepstack强很多，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？
将人类玩游戏玩不过人工智能这件事，早就不是什么新鲜的事情了。在2016年3月的时候，阿尔法狗把世界冠军李世石给挑落了，自那之后，人类在棋类这个领域，已经是全面地沦陷了。那么，为什么扑克会在棋类之后也沦陷呢，人工智能攻克扑克所具有的特别意义又到底在哪里呢。
这主要是由于，在之前的20年时间里，被人工智能攻克的西洋双陆棋、跳棋、国际象棋以及围棋，均属于“完美信息”游戏，所有玩家于游戏里能够获取的确定性信息是对称的。人工智能掌握这些游戏的难易程度，主要由游戏中所需做出的决策点，也就是decision points的数量来决定，而这又决定了计算机所需的计算量。围棋是上述几种棋类中，决策点数量最多的，所以也是最后才被人工智能掌握的。一盘围棋游戏大约包含有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，现实世界存在诸多赌注、一些带有欺瞒性质的战术，并且关乎你会去思索他人会认定你将会做何事”。德州扑克乃是这样一种更贴近现实世界的游戏，玩家仅能掌控自己手中的牌，借由这种信息不对称的状况与对手展开博弈。
所以德信竞技，尽管一对一无限注德扑游戏存有10的160次方个要做决策的点，数量比围棋少，然而它对于人工智能进行推理的能力反倒提出了更高的要求。
《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）作出这样的评价，要是Libratus最终赢得这场赛事，那会是人工智能的一件大盛事。人工智能以前被证实非常难以摹仿人类在扑克游戏里头运动的推理以及智力。扑克与跳棋、国际象棋还有围棋存在本质上的差别，原因在于扑克是一种“不完美信息”的游戏，在整个游戏过程中，对手手里的牌面始终是未知的。所以，依据所有对手有可能的路径进而给出最为理想的出牌策略，这是一项极度复杂的运算，而在无限注德扑局里，对方能够在原则范围之内加任意数额的注，这毫无疑问又极大地增加了挑战性。
那些从事AI开发工作的人们，运用博弈论以及战略决策理论，于存在诸多不确定性的情景之中，寻觅到最佳策略，也就是所谓的“均衡”。由于情境里面涵盖了太多的可能性，这些开发者们或多或少都得采用一些近似的手法。
吴恩达，也就是百度首席科学家，他讲了这样的话，“扑克属于人工智能极难攻克的那类游戏其中之一吧。每一步不存在所谓最优的解决方式，人工智能得采用随机生成各种可能性的策略，只有这样，当它进行类似欺诈吓唬之举的时候，对方才会没办法确切判断清楚。”。
使用虚张声势这种方式，也就是在德扑游戏里被称作诈唬（bluff）的，它可是德州扑克一种极经典的策略，它能特别形象地展现出扑克游戏所拥有的“心理博弈”这个特征，这个特征是指当手上所拥有的牌力度不够大的时候，却依旧要做出那种虚张声势的加注行为，目的是要把对手给吓退。为了能够达成良好的诈唬效果，玩家所采用的下注策略必须得拥有足够的随机性，这样做是为了防止遭受对手把自己的套路给摸清。那些总是进行诈唬的人以及从来都不进行诈唬的人，都算不上是一个优秀的德扑玩家。
如同肯尼·罗杰斯歌词所表述的那般，“一位赌徒得明白何时该跟牌，何时该弃牌”。在这次人机大战里，几位人类玩家已然发觉Libratus极为擅长诈唬伎俩且不会被诈唬。
有这样一种情况，《麻省理工科技评论》提及了相关内容，也就是存在一种技术，那是用于开发更聪明的德扑机器人的技术，此技术将会有许多实际用处。在此之前，还曾出现另一种情况，有类似于博弈论的理论，它被运用在了干扰攻击领域，也被运用在了网络安全方面，并且在出租车自动驾驶范畴以及机器人规划的研究范畴有所应用，对这些范畴加以研究时，都涉及到了不完美信息情境里的决策制定 。
即便此次Libratus取得胜利，然而人类在牌桌旁依旧会占有一个位置，因为Libratus以及它所代表的人工智能技术，当前还没办法去应对多人无限注德扑比赛。
