德州扑克AI策略：Pluribus如何用AI击败人类职业玩家

在人工智能（AI）领域，AI在策略型游戏中取得的突破一直备受瞩目。其中，由卡内基梅隆大学开发的Pluribus，在六人制无限注德州扑克中击败多位顶尖职业玩家，是AI技术在复杂策略游戏中取得的里程碑式成就。不同于以往的AI主要通过海量数据学习和模仿人类玩家，Pluribus采用了全新的策略，它不仅仅是模仿，而是通过自我对弈，探索出了超越人类直觉的创新玩法。这使得它在牌局中能够更好地平衡风险与收益，做出更优的决策。本文将深入探讨Pluribus的工作原理、核心技术及其在德州扑克中展现出的卓越策略。我们将详细分析Pluribus如何进行大规模的自我对弈学习，如何有效地进行状态抽象和行动选择，以及它所展现出的与传统人类策略不同的创新之处。通过本文，你将了解到Pluribus如何在复杂的扑克游戏中掌握优势，揭示AI在策略博弈领域的巨大潜力，以及对人类决策思维的启示，更好地了解AI技术前沿。

Pluribus击败人类玩家的关键点

• 自我对弈学习：Pluribus通过数百万次的自我对弈，不断优化其策略，超越了人类玩家的经验。
• 状态抽象技术：通过有效减少游戏状态的数量，Pluribus能够在有限的计算资源下处理复杂的决策问题。
• 行动选择算法：Pluribus采用高效的行动选择算法，在实时游戏中快速做出最优决策。
• 非传递性策略：Pluribus展现出与传统人类策略不同的非传递性玩法，使其更难以被预测。
• 平衡风险与收益：Pluribus能够在牌局中更好地平衡风险与收益，做出更优的决策，这是它战胜人类玩家的关键因素。

Pluribus：AI德州扑克大师

在人工智能（AI）与人类智慧的交锋中，德州扑克成为了一个引人注目的战场。Pluribus，一款由卡内基梅隆大学开发的AI程序，成功地在六人制无限注德州扑克中击败了多位顶尖职业玩家，震惊了整个扑克界。

这一成就不仅仅是一场胜利，更是AI在复杂策略游戏中取得的里程碑式突破。德州扑克以其高复杂性、信息不完全性和博弈性质，成为了检验AI策略能力的最佳平台。Pluribus的独特之处在于它并非简单地通过海量数据学习和模仿人类玩家，而是采用了一种全新的自我对弈策略。通过与自身的无数次博弈，Pluribus不断优化其策略，探索出超越人类直觉的创新玩法。它不仅学会了如何在牌桌上稳定发挥，更重要的是，它掌握了如何在复杂局面下有效地平衡风险与收益，从而做出更优的决策。这种自我学习和进化的能力，使得Pluribus能够不断适应对手的策略，并在牌局中始终保持优势。

Pluribus的成功，不仅为AI在策略博弈领域开辟了新的道路，也为人类决策思维带来了深刻的启示。它证明了AI不仅可以模仿人类的策略，更能够通过自我学习和创新，超越人类的直觉和经验，在复杂环境中做出更优的决策。Pluribus的故事，是AI挑战人类智慧、探索未知领域的精彩篇章，也预示着AI在未来将会在更多领域发挥重要作用。

AI德州扑克的挑战

德州扑克作为一种信息不完全、高复杂性的博弈游戏，对人工智能提出了多方面的挑战。以下是一些关键的挑战：

• 信息不完全性：在德州扑克中，玩家只能看到自己的手牌和公共牌，无法得知其他玩家的手牌。这意味着AI必须在信息不完全的情况下做出决策，需要进行概率计算、风险评估和心理博弈，这与围棋等完全信息游戏有很大不同。
• 高复杂性：即使牌局规则简单，但牌局的可能性数量庞大。这导致AI需要处理大量的游戏状态和决策选项，使得暴力搜索方法不可行。AI必须学会如何抽象和简化游戏状态，才能在有限的计算资源下做出决策。
• 欺骗与心理战：德州扑克不仅仅是数学和概率的游戏，更涉及到心理战和欺骗。玩家可以通过虚张声势（bluffing）来误导对手，从而赢得牌局。AI需要能够识别和利用对手的心理，同时也要能够有效地进行虚张声势。
• 对手适应性：人类玩家会不断调整自己的策略，以适应对手的玩法。AI需要具备适应对手策略的能力，才能在长期游戏中保持优势。这意味着AI需要能够学习对手的模式，并相应地调整自己的策略。
• 实时决策：在实际游戏中，玩家需要在有限的时间内做出决策。AI需要具备快速决策的能力，才能在实时游戏中有效竞争。这意味着AI需要采用高效的算法，能够在短时间内评估各种选项，并做出最优选择。

Pluribus在设计时充分考虑了以上挑战，通过采用自我对弈、状态抽象和行动选择等创新技术，成功地克服了这些难题，实现了在德州扑克中战胜人类顶尖玩家的目标。它的成功为AI在策略博弈领域的发展开辟了新的道路，也为我们理解人类决策思维提供了新的视角。

Pluribus的核心技术

自我对弈：Pluribus的学习引擎

自我对弈是Pluribus能够战胜人类玩家的关键技术之一。传统的游戏AI往往通过学习人类玩家的数据来提升自己的能力，但这存在一个问题：AI只能学到人类已知的策略，而无法超越人类的水平。

Pluribus采用了一种不同的方法：它通过与自身的无数次博弈来学习。在自我对弈的过程中，Pluribus会随机选择不同的策略进行尝试，并根据结果来调整自己的策略。这种方法使得Pluribus能够探索出人类玩家难以发现的创新策略，并不断提升自己的能力。

自我对弈的过程可以分为以下几个步骤：

• 策略初始化：Pluribus首先需要一个初始策略。这个初始策略可以是随机的，也可以是基于一些基本规则的。
• 自我博弈：Pluribus与自身进行无数次博弈。在每次博弈中，Pluribus会根据当前的策略来选择行动。由于是对弈，Pluribus需要同时扮演所有玩家的角色。
• 策略评估：在每次博弈结束后，Pluribus会评估每个策略的表现。表现好的策略会被保留下来，并用于后续的博弈；表现差的策略会被淘汰。
• 策略调整：Pluribus会根据策略评估的结果来调整自己的策略。调整的方法可以是简单的，例如选择表现最好的策略；也可以是复杂的，例如通过机器学习算法来优化策略。

通过不断地自我对弈和策略调整，Pluribus能够逐渐掌握德州扑克的精髓，并探索出超越人类直觉的创新玩法。这种自我学习和进化的能力，使得Pluribus能够在牌局中不断适应对手的策略，并始终保持优势。

状态抽象：简化复杂游戏

德州扑克是一种状态空间非常庞大的游戏。如果AI要对每个可能的游戏状态都进行评估，那么需要的计算资源将是天文数字。为了解决这个问题，Pluribus采用了状态抽象技术。

状态抽象是指将相似的游戏状态归为一类，从而减少需要处理的状态数量。例如，在德州扑克中，如果两个状态下玩家的手牌类型相同（例如，都是一对），那么就可以将这两个状态归为一类。这样，AI在决策时只需要考虑手牌类型，而不需要考虑具体的点数和花色。

Pluribus采用了一种叫做“簇”的状态抽象方法。这种方法将游戏状态空间划分成若干个簇，每个簇包含一组相似的状态。AI在决策时，首先确定当前状态属于哪个簇，然后根据该簇的代表性状态来选择行动。

状态抽象技术的优点是可以显著减少需要处理的状态数量，从而降低计算复杂度。但是，状态抽象也会带来信息损失，导致AI无法区分一些细微的状态差异。因此，状态抽象需要在计算复杂度和信息损失之间进行权衡。

Pluribus的状态抽象技术非常高效，它能够在保证决策质量的前提下，将状态数量减少到可以处理的范围。这使得Pluribus能够在有限的计算资源下，应对德州扑克这种复杂的游戏。

行动选择：实时最优决策

在德州扑克游戏中，玩家需要在有限的时间内做出决策。这意味着AI需要采用高效的算法，能够在短时间内评估各种选项，并做出最优选择。Pluribus采用了一种叫做“蒙特卡洛树搜索”（Monte Carlo Tree Search，MCTS）的算法来进行行动选择。

MCTS是一种基于随机模拟的搜索算法。它通过不断地模拟游戏过程来评估各种选项的价值。MCTS的基本思想是：如果一个选项在模拟中表现良好，那么它就更有可能是一个好的选择。

MCTS的过程可以分为以下几个步骤：

• 选择：从根节点开始，选择一个子节点。选择的标准是：既要探索未知的区域，又要利用已知的知识。
• 扩展：如果选择的节点不是叶子节点，那么就扩展该节点，创建一个或多个新的子节点。
• 模拟：从扩展的节点开始，模拟游戏过程，直到游戏结束。
• 回溯：将模拟的结果回溯到根节点，更新每个节点的价值。

通过不断地选择、扩展、模拟和回溯，MCTS能够逐渐构建一棵搜索树，并评估每个选项的价值。AI在决策时，会选择价值最高的选项。

Pluribus对MCTS进行了改进，使其更适合德州扑克游戏。例如，Pluribus采用了“策略偏置”技术，利用已知的策略信息来指导搜索过程，从而提高搜索效率。

Pluribus的行动选择算法非常高效，它能够在短时间内评估各种选项，并做出最优选择。这使得Pluribus能够在实时游戏中有效竞争。

Pluribus策略分析

Pluribus的非传递性策略

Pluribus最引人注目的特点之一是它所展现出的非传递性策略。在传统的德州扑克中，人类玩家往往会根据对手的类型和行为，采取相应的应对策略。例如，如果对手比较激进，那么就采取比较保守的策略；如果对手比较保守，那么就采取比较激进的策略。

但是，Pluribus并没有采用这种简单的策略。它会根据具体的情况，采取看似矛盾的行动。例如，在某些情况下，Pluribus可能会对激进的对手采取更激进的策略；而在另一些情况下，它可能会对激进的对手采取更保守的策略。这种看似矛盾的行动，使得Pluribus的策略更难以被预测，从而增加了对手的难度。

非传递性策略是Pluribus能够战胜人类玩家的关键因素之一。人类玩家往往会根据经验来判断对手的策略，并采取相应的应对措施。但是，由于Pluribus的策略是非传递性的，因此人类玩家很难找到有效的应对方法。

例如，在视频中的这个牌局中，Pluribus在翻牌前用7♦和A♠加注，P1玩家持有A♦J♣选择跟注，P3、P4、P6选择弃牌。翻牌圈发出10♠7♣4♦，Pluribus获得了7的一个暗三条，手牌并不算大。P1玩家随后check。转牌发出8♠，Pluribus继续check。河牌发出2♥，这时候P1选择all-in。Pluribus最终选择跟注。很多人类玩家应该不会选择用对7跟注到底，而Pluribus判断P1大概率在诈唬，直接跟注赢下比赛。这体现了Pluribus非传递性策略。

它不仅仅是一种技术，更是一种思维方式的转变。在未来，我们可以期待AI在更多领域展现出这种独特的智慧，为我们解决复杂问题提供新的思路和方法。

Pluribus的优缺点分析

优点

• 创新策略：Pluribus通过自我对弈学习，探索出超越人类直觉的创新策略。
• 高效决策：Pluribus采用高效的算法，能够在实时游戏中快速做出最优决策。
• 适应性强：Pluribus具备适应对手策略的能力，能够在长期游戏中保持优势。
• 风险平衡：Pluribus能够在牌局中更好地平衡风险与收益，做出更优的决策。

缺点

• 计算资源需求高：Pluribus的训练和运行需要大量的计算资源。
• 可解释性差：Pluribus的决策过程难以解释，这限制了它在其他领域的应用。
• 局限性：Pluribus只能在德州扑克游戏中发挥作用，无法直接应用于其他领域。

关于Pluribus的常见问题

Pluribus是如何学会玩德州扑克的？

Pluribus通过一种叫做自我对弈的方法来学习。它与自身进行数百万次的博弈，不断调整和优化自己的策略。Pluribus的独特之处在于它并非简单地通过海量数据学习和模仿人类玩家，而是采用了一种全新的自我对弈策略。通过与自身的无数次博弈，Pluribus不断优化其策略，探索出超越人类直觉的创新玩法。它不仅学会了如何在牌桌上稳定发挥，更重要的是，它掌握了如何在复杂局面下有效地平衡风险与收益，从而做出更优的决策。这种自我学习和进化的能力，使得Pluribus能够不断适应对手的策略，并在牌局中始终保持优势。Pluribus的成功，不仅为AI在策略博弈领域开辟了新的道路，也为人类决策思维带来了深刻的启示。

Pluribus和人类玩家相比，有什么优势？

Pluribus在以下几个方面具有优势：

• 不会疲劳：Pluribus可以连续不断地进行游戏，而不会感到疲劳。
• 没有情绪：Pluribus不会受到情绪的影响，能够始终保持冷静和理性。
• 记忆力强：Pluribus可以记住大量的游戏历史，从而更好地评估对手的策略。
• 计算能力强：Pluribus可以进行复杂的概率计算，从而做出更优的决策。

总而言之，Pluribus在计算能力、记忆力和策略优化方面都超越了人类玩家。

Pluribus会取代人类扑克玩家吗？

虽然Pluribus在德州扑克中取得了显著的成就，但它并不会取代人类扑克玩家。Pluribus只是一款AI程序，它的目标是探索AI在策略博弈领域的潜力。人类扑克玩家仍然具有独特的优势，例如创造力、直觉和心理战能力。此外，扑克不仅仅是一种游戏，更是一种社交活动。人类玩家可以享受与其他玩家互动的乐趣，而这是Pluribus无法提供的。

更多相关问题

AI在其他策略型游戏中有哪些应用？

AI在策略型游戏中的应用非常广泛，以下是一些例子：

• 围棋：AlphaGo是一款由Google DeepMind开发的AI程序，它在2016年击败了世界围棋冠军李世石，震惊了世界。AlphaGo的成功证明了AI在完全信息游戏中的强大能力。
• 星际争霸：AlphaStar是一款由Google DeepMind开发的AI程序，它在2019年击败了职业星际争霸玩家。AlphaStar的成功证明了AI在实时策略游戏中的潜力。
• Dota 2：OpenAI Five是一款由OpenAI开发的AI程序，它在2018年击败了世界顶级Dota 2战队。OpenAI Five的成功证明了AI在多人合作游戏中的潜力。

随着AI技术的不断发展，我们可以期待AI在更多策略型游戏中取得突破。