最近，在宾夕法尼亚州匹兹堡的 River 赌场中， 4 名世界上的顶级德州扑克牌手与卡耐基梅隆大学开发的 Libratus 人工智能系统进行了一场激烈的比赛。

最终 Libratus 打败了人类棋手取得了胜利。

比赛一共持续了 20 天，每天早上 11 点前，四位棋手开始坐在电脑屏幕前与由 Libratus 控制的电脑系统展开“决斗”， 每天至少要打出 1500 次手牌，直到晚上 10 点以后才结束，整场比赛后，他们一共打出了 12 万次手牌。

在德州扑克的游戏规则中：每个玩家有 2 张牌作为“底牌”，同时还有 5 张公共牌。

玩家用自己的 2 张底牌和 5 张公共牌结合在一起，选出 5 张牌，不论手中的牌使用几张（可以不用手中的底牌），凑成最大的成牌，跟其他玩家比大小。

但在围棋当中，对垒双方所有信息都是公开、对称的，这让人工智能不能再采取和 AlphaGo 一样的学习策略 —— 使用深度学习分析人类玩家的 3000 万份棋谱来学习下围棋的技能，再通过自己和自己下棋来改进技能。

计算机在德州扑克中需要处理的是 “非完整信息的博弈”。

根据 Wired 的报道，卡耐基梅隆大学采用了一套叫做 Counterfactual regret minimization （ 反事实的遗憾最小化）算法。

它会先让 Libratus 反复地进行自我博弈，随机玩上几亿手扑克，达到挑战顶尖扑克玩家的高度。

来源：好奇心日报

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