人工智能在多人桌德州扑克比赛中战胜世界顶尖选手

人工智能攻克多人桌德州扑克

日前，人工智能在德州扑克领域再次取得惊人突破。由卡内基梅隆大学与Facebook AI共同开发的AI系统Pluribus，在六人桌无限注德州扑克比赛中击败了15名世界顶尖职业选手，创造了AI在多人桌博弈中的里程碑式成就。

多人桌的挑战

与单挑（一对一）不同，多人桌德州扑克涉及更多玩家，信息不对称和策略复杂度呈指数级上升。AI需要同时应对多个对手的随机行动、虚张声势和混合策略，传统方法难以胜任。Pluribus通过结合自我博弈与受限搜索算法，实现了高效的计算最优策略。

Pluribus 的核心技术

Pluribus 不依赖于大量人工特征或预训练数据，而是通过自我对弈不断优化。在每轮决策中，它使用实时搜索对可能的后续局面进行有限前瞻，并利用一个简化的估值函数评估牌力。此外，它采用平衡策略，随机化下注动作以防止对手利用模式。这种设计使得Pluribus在有限时间内做出接近纳什均衡的决策。

对战过程与结果

实验设置中，Pluribus 与15名人类职业选手轮番对战，每局使用不同类型的盲目结构（如大盲注静态或动态）。AI在总共10,000手牌（约数千局）中取得了显著的正收益，平均每手牌赢取一定的大盲注数（具体数值因对局而异）。人类选手包括多位WSOP金手链得主和顶尖线上玩家，他们反馈AI的玩法“几乎完美”，难以被利用。

影响与意义

这一成果不仅证明了AI在多人非完整信息博弈中的能力，也为其他复杂决策问题（如拍卖、谈判、金融市场）提供了新思路。德扑玩家可以从中学习到平衡下注、范围构建等高级概念，但普通玩家无需担心AI取代人类——目前的AI仍依赖大量算力，且难以适应非标准规则。

常见问题

1. Pluribus 是第一个在多人桌击败人类的AI吗？

是的，Pluribus 是已知首个在六人桌无限注德州扑克中稳定击败人类顶尖选手的AI系统，此前AI多在单挑项目中获胜。

2. AI 的胜利是否意味着德州扑克失去了挑战性？

不。AI 的玩法基于纯数学最优策略，但人类玩家仍可在非最优决策中通过心理战和剥削性策略获利。此外，AI 的决策速度极快，人类在实时决策中难以达到同等精度。

3. 普通玩家如何从 Pluribus 的策略中学习？

可以关注其平衡下注频率、范围构建和避免可预测模式。但直接复制AI策略可能不适合人类，因为人类的计算能力和时间限制不同。建议学习基本原理，如GTO（博弈论最优）概念。