在備受矚目的德州撲克人機大戰(zhàn)中，四位職業(yè)牌手與美國卡耐基梅隆大學開發(fā)的人工智能系統(tǒng)Libratus進行了激烈對抗。在前三輪比賽失利后，四位職業(yè)牌手在第四天和第六天的比賽中獲得大勝。Libratus原本領(lǐng)先193,000美元，第六輪比賽后，Libratus已經(jīng)僅僅領(lǐng)先51,000美元。

“我們花了一段時間學習，以理解正在發(fā)生的事情。”參賽的職業(yè)牌手之一詹森·萊斯（Jason Les）在一封電子郵件中寫道。

但是，Libratus隨后再次獲得壓倒性勝利。到第10天結(jié)束時，Libratus已經(jīng)領(lǐng)先677,000美元，這似乎已經(jīng)是不可逆轉(zhuǎn)的領(lǐng)先優(yōu)勢了。

怎么會這樣？簡單地說，機器人在學習。

“我們不能詳細談?wù)揕ibratus的技術(shù)，直到比賽結(jié)束為止。”Libratus的開發(fā)者之一托馬斯·桑德霍爾姆（Tuomas Sandholm）在一封電子郵件中寫道。“但是，我可以告訴大家，Libratus的算法一直在超級計算機上運行，所以超級計算機每天都在輸出改進的策略。”

今年1月底，Libratus可能會在下一場比賽中再次擊敗人類。到目前為止，機器人還沒有在無限制德州撲克團體賽中擊敗過人類，但這一天也許不會太遠了。

Libratus是卡耐基梅隆大學的托馬斯·桑德霍爾姆和諾姆·布朗（Noam Brown）開發(fā)的。他們以前開發(fā)的機器人Claudico在2015年的德州撲克比賽中沒能擊敗職業(yè)牌手。

人工智能撲克機器人的研發(fā)具有重要意義。首先，它是一種教導人工智能系統(tǒng)處理不完整信息的方式。在現(xiàn)實世界中，——例如在談判中，人們經(jīng)常需要處理不完整信息。

“在現(xiàn)實世界中，所有的相關(guān)信息通常不像棋盤上的棋子那樣明顯。” 諾姆·布朗在一封電子郵件中寫道，“有些重要的信息會丟失或隱藏，人工智能需要能夠處理這樣的信息。”

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