据AI科技评论宣布。
为了彻底揭开人机大战的奥秘，地平线大牛讲堂有幸约请到 UEC 曾经的打入决赛的军队 ——Facebook围棋 AI 程序 DarkForest 的首席工程师及第一作者田渊栋博士为我们一探究竟，本文由奕欣和亚萌整理，并由田老师做了审核和编辑，特此感谢。
高朋先容
田渊栋，Facebook 人工智能研究院研究员，Facebook 围棋 AI 程序 DarkForest 首席工程师及第一作者，卡耐基梅隆大学机器人研究所博士，曾担当 Google 无人驾驶团队软件工程师，并得到国际打算机视觉大会（ICCV）马尔奖名誉提名。
德州扑克
接下来我们讲一下德州扑克。首先我们要确认，这是“一对一无限注德州扑克”游戏（Heads-up no-limit Texas Hold‘em）。“一对一”意思便是我和你两个人的零和游戏，我输钱你赢钱、我赢钱你输钱，并不是很多人在一张牌桌上有人当庄家的那种。多人游戏要难很 多，紧张是现在用的办法在多人游戏下不能担保效果，然后状态空间也变大很多。
“无限注”便是你每次下注的时候不一定是之前的整数倍，可以是任意数。那么有限注德扑便是每次下注的时候，是成倍数地下，“有限 注”的问题已经在两三年以前就办理了，当时是发了一篇Science文章。那篇文章实在本该当会跟AlphaGO一样受到很大瞩目，但是不知道为什么，当 时并没有。
有两个很牛的扑克AI，这两个都是用的同样的框架，叫作Counterfactual Regret Minimization（CFR），简言之是把游戏中碰着的可不雅观测状态（叫作信息集Information Set）都罗列出来，然后对付每个可不雅观测状态，通过最小化最大仇恨值的办法，找到对应的策略。然后反复迭代。
一个是CMU的Libratus，它打了20天的比赛，赢了4个最牛的扑克玩家。（AI科技评论网按：在2017年1月，Libratus玩了12万手一对一不限注的德州扑克。到比赛结束时，人工智能领先人类选手共约177万美元的筹码。）
其余一个叫DeepStack（AI科技评论按：加拿大阿尔伯塔大学、捷克布拉格查理大学和捷克理工大学演习的AI系统与11位职业扑克手进行了3000场无限注德州扑克比赛，胜率高达10/11），他们在网上也打过一些大型职业比赛。
CMU Poker bot
先容内容
CMU Poker bot没有用深度学习。他们用到了End-game solver，由于德扑一局韶光比较短，可能就几个回合就结束了，以是你可以从下往上构建游戏树。这样的好处是，最下面节点游戏树的状态是比较随意马虎算出来 的，用这个反过来辅导设计上面的游戏树。其余他也用了蒙特卡罗方法，标准的CFR在每次迭代的时候，要把全体游戏树都搜一遍，这个对付轻微繁芜一点的游戏 来说是不可接管的，由于是指数级的繁芜度，以是用蒙特卡罗方法，每次选一些节点去更新它上面的策略。还有一点便是，一样平常来说我们在做游戏的时候每每会想到 怎么去利用对方的弱点，但实在不是这样的。更好的方法是，我只管即便让别人创造我的弱点，然后据此我可以去改进它，变得越来越强。用术语来讲，便是去算一下对 手的最优应对（Best response），让对手来利用你的弱点，然后用这个反过来提高自己的水平。
阿尔伯塔大学的DeepStack
我们看到DeepStack的基本流程是AlphaGo和国象的某种稠浊版本，即有限深度的搜索，加上用值网络估值。详细来说，从当前状态出发向前看三 四层的子树，在最底一层用值网络估算一下值（谁好谁坏），然后用常日的CFR去求解这棵子树的的最优策略。对付值网络来说，每个人有两张手牌，52选2， 就有1326种情形，但每种情形都有概率，以这个作为输入。输入同时也包括当时的筹码数和公共牌。输出的是在每种手牌情形下，估计的值函数 （counterfactual value）会是多少。
据新浪科技，今年4月Libratus（冷扑）很可能将来打中国，与中国的德州扑克牌手进行一场人机大战。
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