繼人工智能攻陷圍棋，德州撲克也淪陷了

相對于圍棋，德州撲克的非完美信息給了人工智能更大的壓力。

繼AlphaGo披著“Master”在中韓圍棋界大獲全勝后，德州撲克也不幸淪陷，只不過這次的主角并不是AlphaGo。

近日，來自加拿大Alberta大學、捷克Charles大學、布拉格捷克理工大學的10位研究員在arXiv網站（一個收集物理學、數學、計算機科學與生物學論文預印本的網站）上傳了一篇題為《DeepStack：無限注德撲的專業級人工智能玩家》的論文，介紹了一種能在一對一無限注德州撲克中擊敗人類玩家的新算法“DeepStack”。

在圍棋等棋類游戲中，玩家能夠獲得的確定性信息是對稱的，而德州撲克不同，這是一種包含了欺騙、推測的非完美信息游戲。在德州撲克的游戲中，玩家只能掌握自己手上的牌，通過推理非對稱的信息，從而與對手進行博弈。而這里就是該論文的意義所在，論文中提到“DeepStack是一種通用算法，可用于一大類非完整信息的序列博弈 ”。

不同于過去研究人員所采用的一種壓縮型的策略，這個加拿大和捷克的合作團隊在開發新算法“DeepStack”過程中更注重培養人工智能出牌時的“直覺”。在運用深度學習，反復自我博弈之后，“DeepStack”學會了在每一個具體情境出現時進行推理，這種做法非常接近于人類玩家的習慣。

去年年末，該團隊邀請了33名專業撲克選手與“DeepStack”進行了44852次博弈。在最后的結果中，DeepStack成為了首個在一對一無限注德撲中戰勝人類玩家的人工智能，并且平均勝率達到了492mbb/g（milli-big-blinds per game，用于衡量撲克玩家表現的指數，一般職業玩家認為50mbb/g是個門檻，750mbb/g就是對手每局都棄牌的贏率）。

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