人工智能在多人德州扑克中击败世界顶级玩家

美国卡内基 – 梅隆大学于7月11日宣布，该校和脸书公司合作所开发的人工智能Pluribus，在六人桌德州扑克比赛里击败了多名世界顶尖选手，这成为了机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑，新华社华盛顿7月11日电（记者周舟）。

11日，美国《科学》杂志在线发表了相关论文，该论文显示，Pluribus与13名德州扑克高手进行了六人桌比赛，这场比赛是1万手不限注对局，每次比赛中，机器对阵5名人类选手，最终机器取得了胜利。

有一种六人桌比赛形式不同，是5个Pluribus与1名人类选手进行对局，结果在这场比赛里，机器在5000手对局中，先是击败了德州扑克世界冠军达伦·伊莱亚斯，而后又击败了克里斯·弗格森。

于比赛期间，Pluribus会致使自身变得难以被预测，举例说来，常规的打法乃是在牌处于最佳状态之际进行押注，然而这般做法很快就会被对手看穿德信竞技，所以它会“动点小脑筋”，不依照常规来出牌，分析表明，它会做出一些大多数人类玩家都会觉得不佳的决策，此情况在客观层面也令对手感到迷惑 。

某研究领域的相关人员明确指出，当把让机器进行国际象棋以及围棋的活动与之相比较时，德州扑克所带来的挑战显得更为巨大。在德州扑克的比赛进程当中，每一方参与者均无法确切知晓对手手中所持有的牌，并且对手还有可能于押注这个行为环节当中进行虚张声势的操作，所以在此种情形下所做出的决策仅仅能够依据不完全的信息来进行，而这种状况与真实世界里所面对的问题是更为接近的。

图奥马斯·桑德霍尔姆是卡内基 – 梅隆大学教授，他表示，此前人工智能于“战略性推理”方面所取得的成就，仅仅局限在二人游戏上。而此次，人工智能在复杂游戏之中战胜了5名人类选手，这将会为人工智能解决真实世界问题提供全新的可能性。

有人介绍说，在二人的游戏当中，机器所采用的策略是达成博弈论里的“纳什均衡”，也就是要保证结果最少是平局，而且只要对手出现失误从而打破了均衡，机器便能够取得胜利，然而这样的策略并不适用于多人游戏，所以机器没办法保证平局，必须持续地去争取先手的机会才能够最终赢得胜利，研究人员针对此设计了一种全新的“有限前瞻搜索”算法，使得机器能够做出一个平衡的整体决策。

2017年，有一款人工智能，它是由卡内基 – 梅隆大学开发的，名为Libratus，它曾在一场为12万手的一对一形式的不限注德州扑克比赛当中，分别战胜了4名人类选手。