Cepheus

Cepheus 是由加拿大阿尔伯塔大学计算机科学系的研究团队（包括 Michael Bowling、Neil Burch 等人）开发的扑克人工智能。它专为单挑限注德州扑克（Heads-Up Limit Texas Hold'em）设计，并于 2015 年 1 月被宣布为“本质上被解决”的游戏——即其策略已接近纳什均衡，使得任何对手都无法在长期中获得显著优势。

Cepheus 的算法基于反事实遗憾最小化（Counterfactual Regret Minimization, CFR）技术。研究团队通过大规模分布式计算，让 Cepheus 进行了相当于数十亿手牌的训练，最终收敛到一个近似最优策略。该策略以决策树形式存储，包含约 4×10^12 个决策点，但通过抽象和压缩技术，实际运行时可实时计算。

Cepheus 并非直接与人类玩家对战的商业产品，而是作为研究工具公开。其策略被发布为在线版本，允许任何人挑战。尽管 Cepheus 在限注单挑中表现极强，但它并不适用于其他扑克变体（如无限注德州扑克或多桌锦标赛）。

Cepheus 的诞生标志着人工智能在不完全信息博弈领域的重大突破，与 DeepBlue（国际象棋）和 AlphaGo（围棋）齐名。它证明了在特定简化扑克形式中，计算机可以超越人类直觉，通过数学计算找到近乎完美的策略。然而，由于现实扑克中涉及心理战、诈唬频率调整等因素，Cepheus 的策略有时显得“机械”，但长期来看，其决策误差极小。

Cepheus 的公开版本允许玩家以“人类”身份与之对弈，许多扑克爱好者借此学习单挑限注策略。尽管它从未参加真实赛事，但其影响力深远，后续 AI（如 Libratus、Pluribus）均受其启发。