人工智能盯上德州扑克，人类玩家首次落败

你是否准备好，这暂且不论，于人类而言，人工智能正以秋风猛烈扫落叶那般的态势，朝着人类发起各种各样的挑战。

2017年年初的时候，人工智能“Master”凭借连胜60局这样的战绩，将世界围棋界里各路顶尖高手都给横扫了，在一周时间的末尾阶段，Alpha Go(阿尔法狗)把“Master”的马甲给脱了下来，宣称要暂时闭关。他最后一个对手、世界冠军古力留下了两个字：绝望。

在棋坛以绝对优势领先之后，，网友们依旧不认输，有着这样的想法：你若有能耐，那就来跟我进行麻将对决。然而，人工智能切实地到来了，虽说所挑战的项目并非麻将，不过是和麻将存在相通点的德州扑克。

人工智能转战德州扑克

首次战胜人类职业玩家

近日，一篇论文被发表了，它来自加拿大和捷克的几位科学家，题目是《DeepStack：无限注德扑的专业级人工智能玩家》，在这篇论文里，介绍了一种新算法，它叫作DeepStack，能在一对一无限注德州扑克中击败人类玩家，这里的无限注是指任何人在任何时候可下任何数目筹码。

那团队邀约了来自十七个国家的三十三名专业扑克选手去挑战DeepStack，展开了四万四千八百五十二次的较量。DeepStack成了首个于一对一无限注德扑里打败人类玩家的人工智能，而且平均胜率达到了每局四百九十二毫大盲注/局（一般人类玩家到五十毫大盲注/局就被视作拥有较大优势，七百五十毫大盲注/局就是对手每局都弃牌的赢率）。

围棋被攻陷后，为何是德州扑克来承载人类应战的责任？

棋手进行围棋对弈时，双方所执棋子全都完整呈现在同一块棋盘中，此即所谓的“完整信息游戏”。阿尔法狗取得胜利，实际上是将围棋那极为玄奥神秘的面纱给揭开了，从而证实了它计算的本质。

而德州扑克是那种“非完整信息游戏”，其信息不全然透明，玩家仅仅能看见自身手里的牌，没办法知晓对手的牌，并且在博弈进程中蕴含着欺骗、推测，简言之，这是个“人心难以揣测到底”的游戏。

你不但得琢磨别人将会去做些什么，思索自身要做些什么，甚至于得去考虑别人会认定你做了些什么，从而推断出自身接下来的行动。这般勾心斗角的策略愈发像是兵法了。

在这篇论文里头，有一个词多次出现，这个词是“直觉”，而“直觉”就是我们平常所说的“牌感”。DeepStack着重于培养人工智能出牌之际的“直觉”。通过运用深度学习，经过反复自我博弈，之后呢，DeepStack学会了在每一个具体情境出现的时候进行推理。

这极为贴近人类玩家的“牌感”，也就是于当下情境里，针对个人牌面大小所产生的感觉，而后据此做出相应的决策。

此次胜利如此这般，究竟能不能凭借它，说明拥有了直觉以及推理能力的人工智能已然具备人类的这些特质呢，又是否能够据此表述人工智能已然读懂人心了呢？

德州扑克资深玩家：

震惊但表示怀疑

德州扑克上人工智能战胜人类的消息传出，数位资深德州扑克玩家，于震惊之余德信竞技，亦表达了怀疑。

来自一档获得冠军的德州扑克电视真人秀节目的教小瘦讲道，围棋、国际象棋等游戏，理论意义上讲属于一个纯粹的技术类型活动，鉴于处于一种计算和统计方面存在绝对优势的状态，人工智能于这个领域战胜人类根本不存在任何问题。然而，德州扑克在短期的对局期间涉及运气的成分相当关键，除运气以外有‘诈牌’这种属于人类所独有的带有欺骗性质的打法，它作为源自人类的技巧是一种情绪的体现，人工智能必然无法拥有这种能力。

然而，关于人工智能能不能切实地在德州扑克这场博弈里击败人类，教小瘦声称，假如手牌数超出了特定数量，那么，人类就根本不再是匹敌者了。

我们人类依靠记忆去记录对手的逻辑思维顺序，还有打牌的模式套路，而人工智能能够直接进行存档，把你每一手牌的牌以及过程全部记录下来，客观来讲这一点人类是比较难以做到的。所以在一个手牌数较长的对局当中，运气成分在概率上被稀释，人工智能在对人类对于扑克理解的数据收集之后，人类就完全没有办法去对抗了。

被称为“莫小胖”的另一位家伙，年复一年在德州圈里混，他也同样对人工智能那所谓的“牌感”持有怀疑态度。他觉得，机器在“感”这一方面，根本不可能抵达人的那种境界。就算机器能够赢，那也仅仅是依托它超强的数据收集以及计算能力罢了。而且，人会遭受外界因素的干扰，进而不可避免地出现失误。

莫小胖觉得，打德州扑克时，要持续针对场面变化做出判断与应对，这里面掺和着情绪、心理、气势等各种主观因素，人工智能的牌感是其收集比赛信息后的数据化成果。要是论文里讲的“牌感”确实存在，那这个人工智能真能说是在该领域战胜人类了。

浙江大学人工智能研究所所长：

DeepStack仍然是基于大数据

那关于DeepStack战胜人类职业玩家这样一个事儿的消息，登上了各个大的媒体，浙江大学人工智能研究所所长、身为教授的吴飞，也在第一时间下载了这篇论文。

这次胜利决然不是凭借对对手表情心理的剖析进而进行的推断，从实质上而言是依存于大数据的研习以及训练，是依赖人类给予它的一个示例，根本不能讲它已然拥有了推理的本事。

李开复老师同样是一名德州扑克玩家，他在知乎上针对“德州扑克有哪些技巧、经验或者原则”方面的一项回答位居榜首，其内容为“好多人觉得德州扑克去学好诈唬（这可是高手常用的技巧）以及读懂对方就行，然而哪怕是想要成为诈唬方面的专家，那也得先把统计学好。”。

然而，如同战胜国际象棋高手的超级计算机“深蓝”那般，如同战胜围棋高手的阿尔法狗是一种飞跃一样，战胜德州扑克职业玩家的DeepStack同样是一种飞跃。“它的研究方向无疑是正确的，人工智能的目标即为人类的直觉。”。

爱因斯坦曾那般讲过，人类真正具有价值的事物是直觉，吴飞教授作出这样的解释：“直觉能够引发创造力，创造力属于一种跳跃式思维，牛顿可从苹果掉落联想到万有引力。”。

从一件事能联想到另一件事，这属于离散空间里那种特有的思序跨越，而这是人工智能于接续范围内难以推导得出的，你能不能借助一条数学公式去证实牛顿当初是怎样推敲知晓万有引力内容的呢？不行吧。

然而，吴飞教授清晰地表明，人工智能没有办法解决这一个问题。原因在于，人类自己不能够提供一个知识库还有常识规则用以解释。鸟具备会飞的特性，鸵鸟属于鸟的范畴，可是依据此推断出来的“鸵鸟会飞”却是错误的。

知识存在不确定性，人自己很难完成推理的所有可能，那怎么能给人工智能提供数据库让它据此学习呢？

所以，人工智能读懂人心？不可能。

不管你有没有准备好

人工智能的战书不会停止

事实上，在这篇论文问世的几天之前，美国的卡内基梅隆大学已然发布了预告，该校教授带领开展研发工作而产生的Libratus人工智能系统，将会在当地时间1月11日，于宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers赌场，跟四个顶级职业玩家玩12万手的HUNL，还要去角逐20万美元的奖金。

并不是像DeepStack那样没有公开的对战现场，卡内基梅隆大学所采取的是当年阿尔法狗走过的路线，要在华丽的赌场之中搞一场展示的活动，与人类领域里顶尖的玩家展开对战，而且还有20万美金这样吸引眼球的噱头。

不管此次公开的那场“展示”是不是会致使人类再度“难堪无奈”，能够确定的是，人工智能给人类发出的挑战书只会愈发增多。

在过去的20年当中，我们目睹了人类持续的挫败，像西洋双陆棋，像跳棋，像国际象棋，像Jeopardy，像Atari电子游戏，还像围棋。在德州扑克之后，人工智能又会将目光投向哪里，是其他领域，还是别的什么，亦或是有着属于它的独特选择？