【编者按】本周晚些时候，由卡耐基梅隆大学(CMU) 开发 的“Libratus” 人工智能 (AI)系统将开始一场新的挑战：试图在一对一、无限制投注的“无限注德州扑克”(No-Limit
Texas Hold’em)比赛中挑战人类顶级职业玩家，获胜者将获得20万美元的奖金。
卡耐基梅隆大学研究人员表示，希望Libratus最终能够赢得比赛，这样他们就可以首次向全世界宣布：人工智能又攻克了德州扑克，首次战胜人类冠军。但同时，卡耐基梅隆大学的竞争对手又表示不服。
加拿大阿尔伯塔大学、捷克布拉格查理大学和捷克理工大学的研究者近日联合发表论文称，其所研发的人工智能系统已经在德州扑克比赛中达到了专家级水平。因此，他们的人工智能系统才是第一个战胜人类的。
需要指出的是，该论文尚未经过“同行评议”，因此目前尚不可尽信。但基于这支团队的历史成就，他们声称的结果绝非空穴来风。
2008年，几乎由同一批研究人员组成的一个团队开发了出了一套系统，首次在有投注限制的“有限注德州扑克”(Limit Texas
Hold’em)比赛中战胜人类高手。2015年，该团队又完成了对该系统的升级，并称已接近完美。
阿尔伯塔大学研究人员在论文中称，他们开发的这套系统使用了一种名为“DeepStack”的通用算法，近期在“一对一无限注德州扑克”(Heads-up
No-Limit Texas Hold’em)比赛中战胜了人类。
2016年11月7日至12月12日，DeepStack共与33位人类选手在 互联网 上进行了44852手较量。比赛结果显示，DeepStack的平均赢率为492mbb/g。DeepStack团队称，一般人类玩家到50mbb/g就被认为拥有较大优势，而750mbb/g就是对手每局都弃牌的赢率。
但是，帮助卡耐基梅隆大学设计Libratus人工智能系统的托马斯·桑德霍姆(Tuomas
Sandholm)教授称：“DeepStack并未战胜顶尖高手，因此还不能说它已经战胜了人类。”
桑德霍姆还称：“我们两年前已经达到他们的水平了，但那不是我们的目标。我们的目标从来就不是‘专家级’，而是‘超人水平’，就像‘深蓝’和‘沃森’那样。”
到目前为止，无论是在“有限注德州扑克”，还是“无限注德州扑克”比赛中，人工智能系统只能应对“一对一”的比赛。而在多人(五人或更多)同时比赛中，其复杂性仍是人工智能目前所难以应付的。但不管怎样，这些比赛结果表明，至少有两套人工智能系统又要创造新的里程碑。
DeepStack研究人员称，德州扑克是一种典型的非完整信息 游戏 ，因为你不知道竞争对手的牌，也不知道下一手牌是什么。因此，对于人工智能而言，其复杂性要超过象棋。而DeepStack是一种可用于一个很大类别的序列非完整信息博弈的通用算法，它所取得的成绩表明，人工智能系统已经精通非完整信息游戏。
与 云顶老虎机一定要卡? ( 微博 )的AlphaGo一样，Libratus和DeepStack并不试图解决整个比赛的所有问题，因为这需要考虑到太多的可能性。相反，这两套人工智能系统利用深度学习来培养一种直觉。DeepStack研究人员称：“在比赛之前，DeepStack不会计算和存储完整的战略，而是使用一种快速的‘近似估算’法，我们称之为‘直觉’。”
如果人工智能这一次能在德州扑克比赛中能战胜人类高手，则意味着研究人员可以利用这套 技术 来解决日常生活中的一些实际问题，尤其是涉及到非完整信息的一些问题，如商务谈判。在谈判中，双方都会隐藏一些信息。
参与Libratus研发的卡耐基梅隆大学博士生诺姆·布朗(Noam
Brown)称：“在现实世界中，信息不可能像棋盘上的棋子那样整洁有序，总有一些重要信息被丢失或隐藏，而人工智能需要有能力来处理这个问题。”
