如何看待人工智能攻破德州扑克
如何看待人工智能攻破德州扑克？
我自己很喜欢打德州扑克，经常参加德州扑克比赛。
在牌桌上，自我感觉是一名稳健型牌手，保持了还算不错的胜率。
围棋是一项讲究计算和形势判断能力的游戏。
而德州扑克就与此不同，它讲究的是在多人博弈中，避免人性贪婪、恋战等弱点，并将科学的概率统计与灵活的实战策略很好地配合起来。
人工智能已经在围棋领域取得历史性的突破，那么，在德州扑克的世界里，人工智能的表现又如何呢？
如前所述，在围棋、象棋等游戏中，人工智能可以和人类选手一样，在每一步决策前获得棋盘上的全部信息。
这种限定规则，随时可以获取全部信息的游戏，我们可以称之为「完整信息的博弈游戏」。
而在《星际争霸》或德州扑克中，人工智能和人类选手通常无法在特定时刻获得有关游戏的全部信息，比如，在德州扑克中，你无法知道对手的底牌是什么，你也不知道发牌员发出的下一张牌是什么，在这类「不完整信息的博弈游戏」里，人工智能必须像人一样，根据经验或概率统计知识，猜测对手底牌和下一张牌的可能性，然后再制定自己的应对策略。
显然，对于实现人工智能算法而言，不完整信息的博弈游戏在技术难度上要大得多。
就在哈萨比斯的团队借助《星际争霸》磨炼下一代人工智能算法的同时，卡内基-梅隆大学的研究者选择了德州扑克作为他们攻克此类问题的出发点。
来自卡内基-梅隆大学的托马斯·桑德霍姆（Tuomas Sandholm）教授与他的博士生诺姆·布朗（Noam Brown）最早开发了一款名为 Claudico 的德州扑克程序。
Claudico 是一个拉丁文单词，对应于德州扑克中的一种特别的策略——平跟（limping），指的是翻牌之前，选择跟大盲注而不加注的策略。
平跟这种策略，在人类德州扑克比赛中，使用的频率并不是很高，但据托马斯·桑德霍姆介绍，计算机通过学习发现，使用这种策略有许多好处。
值得注意的是，托马斯·桑德霍姆的团队在研发德州扑克程序时，主要不是向人类职业选手学习打牌技巧，而是让计算机通过自我训练，自己寻找最好的方法。
如何看待人工智能攻破德州扑克？
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