AI能打赢世界冠军，打牌却成‘外行’，桥牌与德州扑克咋回事？

在1994年，有一个名为Chinook的人工智能，它于跳棋世锦赛里把人类给击败了。

在1996年的时候，IBM公司的“深蓝”，第一次成功击败了国际象棋领域的世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

2007年，有研究人员来自阿尔伯塔大学，他们构建了一个跳棋计算机程序，这个程序是无法被击败的。

2011年德信竞技，有一个名为Watson的AI，它在一档智力问答节目当中击败了人类对手 ，。

2013年，DeepMind同Atari展开较量，并且取得了胜利。

2016 年，AlphaGo 击败了围棋大师李世石。

AlphaGo和李世石的对战。

AI愈发凸显强劲态势，于这般桌面游戏范畴内，人类好像皆难以成为AI的抗衡者。当我们对AI的发展历程予以追溯之际，会发觉，于人工智能范畴里达成突破的灵感自身源自桌面游戏即跳棋 。

机器学习是AI里的一种算法，该算法能使计算机自行学习，而非依赖人类手动编码的方案来变得更“聪明”。上世纪50年代，Arthur Samuel在对跳棋游戏的研究里阐释了机器学习。他指出，有两种办法可让计算机在无人工干预时变得更好，其一：死记硬背，其二：开创性的泛化学习。这种方式能让程序自行知晓该走到何处，还能复盘之前的游戏回合。

没用多长时间，Arthur Samuel 在 IBM 那儿设计出了一个跳棋游戏程序，这个程序能够轻易打败新手玩家。之后，同样是出自 IBM这一方的也设计出了会玩国际象棋的AI 。

由Arthur Samuel进行展示的，它的西洋跳棋程序。参考资料。

之后，当我们提及AI时，能发现它在诸多游戏方面已然远超优秀的人类棋手。然而，在2019年，AI有过一次失败，并且失败缘由着实颇具“智障”意味。

那时，DeepMind 尝试运用 AI 去对决一款名为 Hanabi 的卡牌游戏，其中该游戏有着包含 5 种花色的牌组，此牌组用于 2 至 5 人进行合作游戏，在这场牌局里，玩家没办法看到自身持有的牌，仅仅能够看到他人的牌，借助推理以及一些合作行为，玩家必须把各种不同花色的牌依照一定的顺序排列妥当。

就是这款名为花火的纸牌，难住了AI。图源：wiki

看上去，这属于一款蛮简易的游戏，八岁及以上的玩家皆能够玩，并且游戏的时长是不会多于三十分钟呀。游戏的关键之处在于沟通，在于开展推理，在于跟其他人进行配合呢。

然而，人类世界里那简单的游戏，给了AI一处小小的震撼，麻省理工学院林肯实验室的研究人员，运用了先进的AI模型去玩这个游戏，结果发觉，AI的表现并不佳。

这项游戏是需要合作的，然而当人跟 AI 一同进行合作游戏之时，人发觉，AI 究竟是怎么一回事呀！及至都已到了能让人产生讨厌之感的地步了呢！在这场游戏里面，AI 是这般的不可靠，是这般的不可预测，所以人们就对它丧失掉了信任感。即便他们合作所取得的成绩还算不错，可是玩家依旧会感觉到消极的 。

于各类纸牌游戏当中，AI的表现向来都比不上棋类的那般出色。在2017年的时候，科学家才促使AI Libratus于德州扑克竞赛里战胜了人类，且到了2022年，AI达成的里程碑便是：战胜了桥牌冠军。

一些人持有这样的看法，纸牌游戏存在着一个迥异于其他的点，那就是它极具人性化。著名的桥牌选手沃伦·巴菲特讲过这样的话：“打桥牌如同经营一家企业。这是关乎狩猎、追逐、关乎细微差别、关乎欺骗、关乎奖励、关乎危险、更是关乎合作的游戏。”。

AI 需要更像人，才能玩好纸牌游戏。图源：Pixabay

2022年，AI能够打败人类桥牌玩家，其关键突破之处在于使AI的学习方式更趋近于人类，即让AI去学习一种具备解释功能的能力，这种能力能够阐释一种决策是怎样被做出的，而Hanabi表面看似简单，实际上所要求的恰恰是去推理以及解释其他玩家的意图。