四个天下上最专业的扑克选手，将要寻衅被开拓者称为史诗级对战人工智能系统，以理解机器是否可以赢过人类。
匹茨堡卡内基梅隆打算机科学教授 Tuomas Sandholm 说：“很早以前AI研究中，打败顶级人类选手便是这一领域进展的主要丈量手段。”他还说：“1997年搞定了国际象棋，2009年搞定了 Jeopardy！
，去年搞定了围棋。”
然而扑克，是一种完备不同的更繁芜的寻衅。
Sandholm 说：“扑克比起那些游戏困难得多，机器须要根据不完全的信息作出极其繁芜的决策，还有各种矫揉造作、强扮慢打法和其它计谋。”
被称为“人脑 vs 人工智能：跟不跟 ” 的赛事将于1月11日在匹茨堡的 Rivers 赌场启幕。比赛期间，职业扑克手 Jason Les， Dong Kim， Daniel McAulay 和 Jimmy Chou 将在20天的韶光和打算机程序玩120000手一对一不限注的德州扑克。
非完备信息博弈
遐想到前几天 DeepMind 人工智能系统 Master 全胜顶尖围棋手，那么对 AI 来说到底围棋更难还是德州扑克更难呢？新智元为此采访了海内非完备机器博弈领域专家王轩，王老师表示：围棋和繁芜的非完备信息博弈问题比较，难度要小，机器（在棋牌类游戏上）全面打败人类不会像想象的那么快。DeepMind 和谷歌选择围棋做打破口，一是由于围棋较难，另一个缘故原由是知道的人多，群众根本好，但并不是最难的机器博弈问题。德州扑克有很多种玩法，机器博弈的难度会随着玩家个数和规则的增加难度加大。
王轩还对结果预测：“卡内基梅隆在这方面很强，有可能机器赢。”
谈到这次人机对战的由来，王轩说：“本来德州扑克是学术界研究非完备机器博弈的平台，每年都有国际比赛，加拿大的阿尔伯塔大学有个课题组在这方面也很强，DeepMind团队里的那个技能卖力人 Silver 便是从这个组出来的。他们没想到研究这么多年，成果独领风骚，却让DeepMind 抢了风头，心有不甘，我想他们才弄了这次德州扑克的人机比赛。”
双人限注的德州扑克理论上办理了，文章也发到《Science》上，但实际中却有很多变数，他们为此弄了个CFR算法，有点繁芜。
这个 AI 更难对付
卡内基梅隆的研究者开拓的 AI 系统叫 Libratus。
Dong Kim 是四位职业扑克选手之一，他们将在20天的扑克比赛中对战CMU 人工智能。图片是他2015年参与第一次人机对战。
职业选手竞争20万美元的奖金。乃至如果 AI 系统赢了，会根据人类选腕表示给他们分发这笔奖金。
Rivers 赌场的总经理 Craig Clark 说：“我们很愉快能和卡内基梅隆大学打算机科学系一起主理这次人机大战。上一次人类是胜利者，但是新的 AI 来自最好的打算机科学大学，这点可能是打算机的上风。看看到底是人还是机器占上风，这将会非常故意思。”
职业选手 Phil Galfond 曾在锦标赛赢得超过230万美元并且创立了扑克演习网站 Runitonce.com，他说：“只管有的业余扑克迷大概不知道，但是Les, Kim, McAulay 和 Chou 是天下上最好的一对一不限注德州扑克选手。” 不像电视上的多人扑克比赛，专业的一对一不限注德州扑克常日是网上玩。
他还说：“你最爱的扑克选手险些肯定不会和这些人下高注，否则一定会输得很惨。他们个中任何一个都显然能打败我。”
这是卡内基梅隆第二次做 AI 系统寻衅天下级扑克玩家。
2015年的时候，CMU启动的第一次人脑 vs AI 的比赛。这次赛事，CMU用了叫 Claudico 的系统，也是 Sandholm 开拓的。
第一次寻衅中， Claudico 没有赢得比赛，比三位职业选手（共四位职业选手）的筹码少。
然而，CMU 辩称在第一次人机扑克对战的80000手牌，在统计意义上不敷以明确认定人类或者打算机的上风。
这便是为什么在接下来的比赛中，Sandholm 和职业扑克选手把手数增加了50%。
比赛中的一位职业选手Les 说：“我很愉快能看到最新的 AI 是什么样的。我本以为 Claudico 很难对付。在第一次比赛之后的20个月内，Sandholm 博士和他的团队又有了新的资源和想法，我猜这个 AI 更难对付。”
虽然他认为机器这次会玩的更好，但是 Les 也认为人类选手改进了这项游戏。
Les 说：“从人类的角度，最近20个月以来扑克变得更难了。”他阐明职业选手采纳了公开的游戏理论工具，这也提高了他们的水平。
根据 Sandholm 所说，新的程序Libratus，是重新创建的，用了新的想法，比其它扑克机器人有更多打算能力。
Sandholm 和他的博士生 Noam Brown 做这个新项目，他说他们用了匹茨堡超级打算中央的 Bridges 超级打算机来打算他们希望会赢的策略。
Sandholm 说 :”我们不设定策略，我们写算法去打算策略。”
Sandholm 说：“我们猖獗地推动超级打算机进步。”花了将近1500万核小时打算以创建 Libratus，而 Claudico 花了200到300万核小时。这一打算过程还会在比赛中持续增长。
Libratus 是一个拉丁名字，代表着平衡和强大。选这个名字是由于程序算法采取了新的技能以达到博弈理论学家称为纳什平衡的状态。以卡内基梅隆校友也是诺贝尔奖得主约翰·福布斯·纳什命名的理论，纳什均衡是一对策略（双方每人一个），即当对方不改变策略的时候，没有一个选手能从改变策略中收益。
Libratus 个中一个新技能是更快速的达到均衡的方法。它能识别哪些路径打不出好牌。逐渐地，算法开始忽略这些不好的路径。
Sandholm 说：“我们创造这样不仅更快，答案也更好。”
Claudico 常用的策略是limping，这是一个扑克术语指跟注混进去看看，而不是加注或者放弃。而 Libratus 偶尔也会这样。
其余一个改变是结局的策略。去年比赛时，职业选手创造 Claudico 会高一些太明显的很随意马虎被揭破的小计谋。不像 Claudico 那么依赖结局， Libratus 会用 Bridges 打算机实时打算新的结局办理方法和算法。
一对一（两个选手）不限注的德州扑克是一个极度繁芜的游戏，有10的160次方（1后面160个0）信息集——每个凑集都根据出牌方的理解有不同的路径。这个巨大的信息集比全体宇宙的原子数还多。
AI 必须在不知道所有牌的情形下做出决策，并创造对手的计谋。根据不限注规则，选手可能赌或者增加任意数量的筹码。
办理这样不完全的和误导性信息的问题可以运用到现实天下各个领域，例如商业、军事、网络安全和医疗。算法不是只用于扑克，还可以运用到无数信息不完全的决策场景。
PSC 高等研究总监 Nick Nystrom 说：“把 AI 延伸到现实天下的决策中，在这些细节未知和对手不断修正策略的场景，比有着完备信息或者问答系统要难得多。这才是真正有趣的点。”
2016年2月，Sandholm 和 Brown 较早时候开拓的一个 AI 赢得了年度打算机德州扑克一对一不限注的冠军。
一对一的限注游戏更大略，大概有10的13次方的信息集，由卡内基梅隆校友 Michael Bowling 带领的Alberta 大学的打算机扑克团队已经近似最优地办理了。
为了确保比赛结果不是归于运气，四个职业选手会双双重复比赛——每组的选手 A 会收到跟打算机一样的牌来跟选手B 对战，反之亦然。每对的一个选手会在赌场大厅打牌，而它的对手被隔离在其余的房间。
资料来源：
http://www.computerworld.com/article/3154745/artificial-intelligence/man-vs-ai-machine-in-texas-holdem-matchup.html
https://www.cs.cmu.edu/news/upping-ante-top-poker-pros-face-vs-artificial-intelligence-0
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