人工智能击败顶级德州扑克玩家 赢177万美元

卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中，打败4名世界顶级德州扑克玩家，这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。

在国际象棋之后，机器人相继在Jeopardy和围棋游戏上打败人类，人类唯一领先的，就是扑克了。

在一次长达20天的德州扑克大赛上，卡内基梅隆大学开发的人工智能系统打败了4名世界顶级的专业德扑玩家，赢得1,766,250美元筹码。

这据称是人类与机器不断角力道路上的一个新里程碑，人工智能首次以大赌注策略击败了它的人类对手。

卡内基梅隆大学的计算机教授图奥马斯·桑德霍姆（Tuomas Sandholm）称，扑克是人类防守智能机器在游戏领域节节胜利的“最后一道防线”。机器打败人类的首例，要追溯到20年前国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）被

旗下的DeepMind，在英国赞助下开发出最顶尖的人工智能系统，去年开发的一款程序赢了围棋比赛，这被称为是对思维延伸策略游戏的终极测试。

但是，扑克检测的是不同的脑部区域，因为它涉及利用不完整信息做战略决策，而这也更贴近现实世界。

“这也不仅仅是扑克。我们开发的算法…可以处理任何不完整信息的情况，并依此做出最好的策略，” 桑德霍姆先生说，他和博士生诺姆·布朗（Noam Brown）共同开发了这个系统。

这个技术可以应用在各个领域与人类竞争，比如商业谈判、军事战略和大型银行使用的高频交易系统，他说。

这个叫做Libratus的人工智能系统，每天10小时连续三周玩扑克中最有挑战性的不限注德州扑克。它起初的表现让人类觉得有希望最终获胜。但是，系统逐渐补救了战术中的漏洞，最终如桑德霍姆描述为“系统大举获胜，结果很显著”。

“比赛到一半的时候，我们真的以为要赢了，”其中一位专业玩家丹尼尔· 麦考利(Daniel McAulay)说。“我们真的有机会打败它。”

卡内基梅隆大学团队每晚用超级电脑来分析白天的比赛，提高系统性能。系统检测自身在每轮比赛中的弱点，每天补救三个最明显的失误，而不是试图学习对手的制胜战术。

这个方法最终使其出其不意用大赌注智胜它的对手，桑德霍姆称之为系统相对人类“心理承受能力”的优势。

相对其它玩扑克的程序，Libratus最主要的提高在于电脑在接近游戏最后时的玩法。先前的系统从头至尾使用单一战术，但是Libratus使用额外的反馈回路来实时回应对桌的人类。

“我们用了所有能想到的办法，它实在是太强大了，”另一位扑克玩家杰森·莱斯（Jason Les）说。“它每天的出现都让我们士气低落，最后输的这么惨。我以为我们最后的筹码会非常接近。”

桑德霍姆说，几乎可以肯定要单独成立一家新的创业公司，用Libratus背后的技术来开发商业用途。他已经研究了27年的谈判策略。他早先开发过的一款程序被2/3的美国器官移植中心使用来决定哪位病人可以得到新肾的移植。