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　　雷锋网按✿✿：亚洲首度德州扑克人机大战——“冷扑大师 V.S. 中国龙之队” 巅峰表演赛已经在海南生态软件园传奇智力运动馆开始✿✿，获胜方将获得 200 万人民币奖励✿✿。面对来势迅猛的人工智能✿✿，人类能够守住冠军的宝座呢？

　　比赛首日上半场✿✿，中国龙之队顺利按进度完成 3600 手牌✿✿，冷扑大师暂时领先中国龙之队 14145 筹码沉香豌番外✿✿。因为每人单副手牌重置后的筹码量就有 20000✿✿，所以目前的差距非常小✿✿。

　　冷扑大师和中国龙之队的介绍详见雷锋网报道✿✿：亚洲首度德州扑克人机对战即将开赌✿✿！附李开复演讲全文

　　看了上面的介绍我们知道✿✿，所谓的 “冷扑大师” 其实就是今年 1 月 30 日在匹兹堡战胜 4 位顶尖人类玩家的 Libratus✿✿。那么同是人机对战✿✿，这次的看点在哪里呢？

　　昨天的发布会上✿✿，从主办方公开的龙之队资料看✿✿，很多队员都有深厚的计算机专业背景✿✿。比如✿✿：杜悦✿✿、许朝军✿✿、张淮都曾就读于清华的计算机系✿✿。用李开复的话说就是✿✿：

　　匹兹堡之战中被击败的职业棋手确实都是德扑的顶尖职业牌手✿✿，但他们并不懂计算机原理沉香豌番外✿✿，而此次龙之队都是学霸✿✿，全部拥有计算机领域的从业经验✿✿，会让比赛还保留悬念✿✿。

　　据悉✿✿，4 月 6 日至 10 日期间✿✿，表演赛将以转播形式邀请多位爱好扑克的名人✿✿，远程在各大直播平台展开系列精彩点评✿✿，海泉基金创始人胡海泉✿✿、著名专栏作家王小山✿✿、360 人工智能研究院院长颜水成✿✿、乐视云 CEO 吴亚洲微扑克官方网站✿✿、追梦者基金创始人朱波✿✿、英诺基金创始人李竹等将担任专家评论员✿✿。

　　同时✿✿，据主办方介绍✿✿，在 4 月 10 日赛事最后一天晚间✿✿，将有包括李开复在内的 36 位来自科技圈✿✿、投资圈✿✿、媒体圈的名人大咖组成六支战队来挑战冷扑大师✿✿。

　　德州扑克一张台面至少 2 人✿✿，最多 22 人微扑克官方网站✿✿，一般有 2-10 个玩家参与✿✿。目前冷扑大师还无法参与多人的牌局✿✿，这多少让人感觉不那么刺激和热闹✿✿。

　　每个人类玩家同时打两手牌✿✿，比赛采用复式发牌✿✿，也就是说 A 队人类拿到的手牌✿✿，是 B 队电脑的手牌✿✿，A 队电脑的手牌是 B 队人类的手牌✿✿。而且是随机分配到某个牌手✿✿，并非一一对应✿✿。

　　据雷锋网了解✿✿，冷扑大师采用完全数学的模型和算法✿✿，后台的计算机群计算量很大✿✿，所以人类同时打两手牌时间上也是来得及的✿✿。

　　在每一局开始✿✿，牌手和 AI 均有 20000 的筹码微扑克官方网站✿✿，小盲注 100✿✿，大盲注 200✿✿。一局打完之后✿✿，无论结果如何✿✿，下一局双方的筹码都要重置回 20000✿✿。

　　目前冷扑大师还不能在双方不同筹码的情况下与人类比赛✿✿，因为这在模型的建立上要更加复杂✿✿，而这无疑是降低了人机对抗时 AI 的难度✿✿。

　　2016 年 3 月✿✿，自从 AlphaGo 以 4:1 的成绩战胜职业九段李世乭以后微扑克官方网站✿✿，围棋 AI 的厉害为大众所熟知✿✿。不论是在专业的学术期刊还是社交网络✿✿，人们都展开了深入和广泛的讨论✿✿。但是对于德州扑克 AI✿✿，大众还所知甚少✿✿。那么德州扑克 AI 与围棋 AI 有何不同？

　　AlphaGo 是用大量的棋谱和自对弈做训练✿✿，而 Libratus 则是用随机生成的牌局（随机产生公共牌✿✿、底池筹码✿✿、玩家拿牌概率）和尝试性的动作带来的结果（在随机生成的输入情况下模拟玩家跟牌后的结果）作为训练数据✿✿。

　　“一对一无限注德州扑克” 就是两个人玩的赌博游戏✿✿，因为事先会给每位玩家分发 2 张底牌✿✿，所以对方的 “底牌信息” 你是不知道的✿✿，对于计算机来说✿✿，就是在处理一种 “非完整信息博弈”✿✿。而 AlphaGo 玩围棋✿✿，对弈双方的信息是完整的✿✿、对称的✿✿，并没有隐藏的信息✿✿。

　　一方面是因为对于同样的客观状态✿✿，各个玩家看到的信息不同✿✿，因此增加了每个玩家状态空间的数目和决策的难度✿✿；

　　另一方面即使在同样的状态下✿✿，解非对称信息游戏所需要的内存也要比解对称信息要多得多✿✿，这个主要是对于对称信息博弈来说✿✿，只要记得当前局面并且向下推演找到比较好的策略就可以了✿✿；但对非对称信息博弈✿✿，只记得当前（不完整的）局面是不够的✿✿，即使盘面上的情况相同✿✿，但对手之前的各种招法会导致事实上局面不同✿✿，只有把它们全都罗列出来进行分析✿✿，才能保证想出的应对策略不被别人利用✿✿。

　　同时✿✿，非对称信息博弈的实用价值更大些✿✿。因为非对称信息博弈的应用范围非常广泛✿✿，涵括我们每天遇到的所有决策✿✿，上至国家战略✿✿，下至日常琐事✿✿，全都可以以同样的方法建模✿✿。

　　据田渊栋近期在 AI 科技评论上所做的分享✿✿，CMU 的 Libratus✿✿，也就是现在的冷扑大师有三个特点✿✿：

　　一是没有使用深度学习沉香豌番外✿✿，而是用到了 End-game solver沉香豌番外✿✿。因为德扑一局时间比较短✿✿，几个回合就结束了✿✿，所以可以从下往上构建游戏树✿✿。这样的好处是✿✿，最下面节点游戏树的状态是比较容易算出来的✿✿，用这个反过来指导设计上面的游戏树✿✿。

　　二是像 AlphaGo 一样也采用了蒙特卡罗方法✿✿，标准的 CFR（Counterfactual Regret Minimization）在每次迭代的时候✿✿，要把整个游戏树都搜一遍✿✿，这个对于稍微复杂一点的游戏来说是不可接受的微扑克官方网站✿✿。因为是指数级的复杂度✿✿，所以用蒙特卡罗方法✿✿，每次选一些节点去更新它上面的策略✿✿。

　　第三✿✿，一般来说我们在做游戏的时候往往会想到 怎么去利用对方的弱点✿✿，但其实不是这样的✿✿。更好的方法是✿✿，我尽量让别人发现我的弱点✿✿，然后据此我可以去改进它✿✿，变得越来越强✿✿。用术语来讲✿✿，就是去算一下对手的最优应对（Best response）✿✿，让对手来利用你的弱点✿✿，然后用这个反过来提高自己的水平✿✿。

　　经过 AlphaGo 和 Libratus 分别在围棋和德扑领域几次三番对人类顶尖玩家形成碾压✿✿，也许很多人已经对人类获胜不报期望✿✿。本次赛前发布会上✿✿，龙之队队长杜悦告诉媒体✿✿，这次他们仅有 10% 的获胜希望✿✿。

　　其实或许不必如此悲观✿✿，Libratus 在两个月前的匹兹堡人机对抗中并非赢的一帆风顺✿✿，甚至还被人类玩家发现了破绽✿✿。这点或许我们可以从近期著名扑克牌杂志 Card Player 对 Libratus 的创始成员 Brown 博士的专访中窥见一二✿✿。此前雷锋网已将专访进行翻译✿✿，《德州扑克算法幕后研发者 CMU 博士 Brown 专访✿✿：AI 如何打败顶级人类牌手？》（点击阅读原文查看）✿✿。

　　在人类玩家紧追比分✿✿，对战进入白热化的时候✿✿，你是不是在想对手可能已经找到了 Libratus 的弱点✿✿，还是说仍旧很有信心？

　　第一周比赛快要结束时✿✿，双方几乎打成平局✿✿。人类选手也在第一周对 Libratus 会如何调整打法✿✿、它的强项在哪里等做出了一系列推测✿✿。他们没有和我详谈他们认为战局将会如何发展✿✿，但从我听到的来看沉香豌番外✿✿，他们应该是想从数据中寻找 Libratus 的套路✿✿，分析它的弱点和优势✿✿。所以✿✿，大体上我不怎么担心✿✿。他们认为 AI 在一些方面有缺陷✿✿，但实际上并没有✿✿。

　　比如✿✿，在有一天的比赛中✿✿，他们 80% 都是再加注（ three-betting ）✿✿，因为从数据来看✿✿，他们认为 AI 对特定的三倍打法（ three-bet size）不太擅长✿✿。但我不认为那是缺陷✿✿，只是他们的数据中存在噪音✿✿。他们在比赛进程中获得的数据导致他们得出了这样的结论✿✿。

　　但他们确实看到了里面存在的一些问题✿✿。比如 Libratus 对特定的开局下注的大小对应不好✿✿。比赛前我们认为这不是什么大问题✿✿，但事实证明✿✿，这个弱点很要命✿✿。好在 AI 还留有一手——趁当天晚上对手睡觉的时候✿✿，AI 就开始连续不断地进行训练✿✿，弥补自己的不足以防止对手以后再次利用这一缺陷✿✿。所以你看到✿✿，从第二周局势就开始转变了✿✿。

　　虽然 Brown 博士在采访中一开始回应 Libratus 没有弱点✿✿，但是后来又改口说 Libratus 对特定的开局下注的大小对应不好是个很要命的弱点✿✿。而就像前面介绍的✿✿，这次龙之队的成员大多为拥有计算机专业背景的学霸沉香豌番外✿✿，但愿他们能够及早发现 “冷扑大师” 的弱点并善加利用沉香豌番外✿✿，这多少将给我们增添几分人类获胜的希望✿✿。

　　从比赛规则的制定中可以看出✿✿，不管是要求 1V1 的单挑✿✿，还是单局手牌后的筹码重置✿✿，人类玩家都需要对 AI “迁就” 很多✿✿。所以即便是 “冷扑大师” 取得本次人机大赛的胜利✿✿，也不能说人工智能在德州扑克上完全战胜了人类✿✿。但是对于 “非完整信息博弈” 的人工智能研究课题而言✿✿，冷扑大师的胜利将有重大的意义✿✿。当然✿✿，比赛才刚刚开始✿✿，大奖花落谁家尚未可知✿✿，让我们拭目以待✿✿。