相對於圍棋，德州撲克的非完美資訊給了人工智慧更大的壓力。
繼alphago披著「master」在中韓圍棋界大獲全勝後，德州撲克也不幸淪陷，只不過這次的主角並不是alphago。
近日，來自加拿大alberta大學、捷克charles大學、布拉格捷克理工大學的10位研究員在arxiv**（乙個收集物理學、數學、電腦科學與生物學**預印本的**）上傳了一篇題為《deepstack：無限注德撲的專業級人工智慧玩家》的**，介紹了一種能在一對一無限注德州撲克中擊敗人類玩家的新演算法「deepstack」。
在圍棋等棋類遊戲中，玩家能夠獲得的確定性資訊是對稱的，而德州撲克不同，這是一種包含了欺騙、推測的非完美資訊遊戲。在德州撲克的遊戲中，玩家只能掌握自己手上的牌，通過推理非對稱的資訊，從而與對手進行博弈。而這裡就是該**的意義所在，**中提到「deepstack是一種通用演算法，可用於一大類非完整資訊的序列博弈 」。
不同於過去研究人員所採用的一種壓縮型的策略，這個加拿大和捷克的合作團隊在開發新演算法「deepstack」過程中更注重培養人工智慧出牌時的「直覺」。在運用深度學習，反覆自我博弈之後，「deepstack」學會了在每乙個具體情境出現時進行推理，這種做法非常接近於人類玩家的習慣。
去年年末，該團隊邀請了33名專業撲克選手與「deepstack」進行了44852次博弈。在最後的結果中，deepstack成為了首個在一對一無限注德撲中戰勝人類玩家的人工智慧，並且平均勝率達到了492mbb/g（milli-big-blinds per game，用於衡量撲克玩家表現的指數，一般職業玩家認為50mbb/g是個門檻，750mbb/g就是對手每局都棄牌的贏率）。
2017-01-11 10:55
韓璐
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