Polaris

Polaris 是由卡内基梅隆大学计算机科学系开发的限注德州扑克人工智能程序。它采用博弈论和机器学习技术，旨在通过近似纳什均衡策略来对抗人类对手。Polaris 在 2007 年和 2008 年的“人机大战”中与多位顶尖人类扑克选手进行了比赛，展示了 AI 在有限注德州扑克中的强大能力。

Polaris 的策略基于反事实遗憾最小化（CFR）算法，该算法通过自我对弈不断优化决策。与早期扑克 AI 不同，Polaris 能够处理不完整信息，并在限注游戏中实现接近最优的表现。在 2007 年的比赛中，Polaris 与人类选手进行了 4 人桌和 6 人桌的限注德州扑克比赛，最终以微弱劣势告负，但随后在 2008 年的比赛中击败了人类团队。

Polaris 的成功标志着 AI 在扑克领域的重要突破，为后续更复杂的无限注德州扑克 AI（如 Libratus 和 Pluribus）奠定了基础。尽管 Polaris 未参与正式锦标赛，但其在学术和扑克社区中具有重要影响力，常被引用于讨论 AI 与人类博弈的文献中。