人工智能研究最近取得的突破，引發(fā)了關(guān)于機器人是否會給網(wǎng)絡(luò)博彩業(yè)構(gòu)成威脅的質(zhì)疑。

全球4名頂尖職業(yè)撲克玩家歷經(jīng)20天的鏖戰(zhàn)，還是在美國匹茲堡的大河賭場（Rivers Casino）以失敗收場。

比賽期間，他們會在上午11點前出現(xiàn)，身著運動褲和時尚的運動鞋，在電腦屏幕前坐下來。

在夜晚返回酒店之前，他們每天都需要玩1500手無限制德州撲克。這經(jīng)常意味著他們需要打牌至晚上10點以后。

在一整天的時間里，星巴克咖啡和礦泉水就放在這幾位牌手的鍵盤旁邊，腳下則放著快餐袋。

當(dāng)這些撲克玩家每一次做出動作時，這些動作都會被傳輸?shù)轿挥?英里之外的卡耐基梅隆大學(xué)的一臺計算機服務(wù)器。通過這臺服務(wù)器，信號將被再傳輸12英里，至位于門羅維爾郊區(qū)匹茲堡超級計算機中心上運行的一款名為“Libratus”的軟件。

Libratus同時玩8手牌–與每位選手同時玩兩手牌。它從容不迫的做出決定，緩慢的速度讓對手賈森·賴斯（Jason Les）幾近瘋狂。“它讓時間變得更長，”賴斯說。“等待不應(yīng)該影響我，但有時你會喜歡‘好吧，這是要結(jié)束了嗎？’”

當(dāng)然，Libratus永遠不需要休息。在其它方面，它也不同于人類玩家。當(dāng)投入更多的賭注時，人們傾向于思考更長的時間。Libratus在投入的籌碼較少時玩的非常慢，因為手中有更多的籌碼，它必須考慮到所有的可能性。Libratus還會違反標準投注習(xí)慣，突然加大籌碼，不定時投入不規(guī)則數(shù)量的籌碼。

對于人類撲克玩家來說，這樣的行為是惱人的、魯莽的，從長期來看也是代價高昂的。但是作為撲克玩家，Libratus的主要貢獻就是它的無人性。

當(dāng)為期20天的賽事在大河賭場結(jié)束時，職業(yè)撲克玩家合計輸了180萬美元。（事實上他們并不需要投入任何錢，這個數(shù)值只是在撲克比賽中用于計算得分。）

卡耐基梅隆大學(xué)負責(zé)開發(fā)Libratus的兩位計算機科學(xué)家圖奧馬斯·桑德霍爾姆（Tuomas Sandholm）和諾姆·布朗（Noam Brown），對Libratus的獲勝感到非常激動，因為這是計算機在全球最知名的撲克游戲–無限制德州撲克中首次擊敗頂尖職業(yè)撲克玩家。

人工智能領(lǐng)域的專家經(jīng)常使用游戲，用于開發(fā)和測試他們的發(fā)明成果。計算機已在國際象棋、跳棋、雙陸棋和圍棋上擊敗了最好的人類棋手。因為機會的原因，以及玩家不知道他們的對手拿著什么樣的牌，撲克成為了一項獨特的挑戰(zhàn)。所謂的不完美信息游戲需要一絲人類智慧，類似于欺騙對手，并能夠察覺到被對手欺騙–這些都是電腦缺乏的。

《完美的賭注：科學(xué)和數(shù)學(xué)如何從賭博中獲得好運》一書的作者亞當(dāng)·庫哈爾斯基（Adam Kucharski）指出，“經(jīng)常能夠看到無限制德州撲克的巡回賽，它更像是一門藝術(shù)，而不像是一門科學(xué)。曾經(jīng)有一種想法認為，這個游戲在很長時間內(nèi)不會受到計算機的影響?！?/p>

但是這種想法在最近幾周變得土崩瓦解。上月初，阿爾伯塔大學(xué)的研究人員撰寫了一篇基于他們開發(fā)的人工智能DeepStack與職業(yè)撲克玩家對抗賽的論文。

在這場對抗賽中，DeepStack擊敗了11位職業(yè)撲克玩家。這篇論文介紹了DeepStack，這是一種用于撲克這樣的不完美信息環(huán)境的新算法。它結(jié)合了回歸推理來處理信息不對稱性，還結(jié)合了分解來把計算集中到相關(guān)的決策上，以及一種形式的關(guān)于任意牌的直覺–該直覺可以使用深度學(xué)習(xí)進行自我玩牌而自動學(xué)習(xí)。

有關(guān)DeepStack的表現(xiàn)是否優(yōu)于Libratus是一個有爭議的話題。桑德霍爾姆就表示，Libratus擊敗的職業(yè)撲克玩家要比DeepStack擊敗的玩家更優(yōu)秀。阿爾伯塔大學(xué)計算機項目負責(zé)人邁克爾·鮑林（Michael Bowling）承認了這一點。但他質(zhì)疑職業(yè)撲克玩家能否保持相同的巔峰狀態(tài)連續(xù)比賽近一個月時間，而且DeepStack的勝率是Libratus的三倍。

不過桑德霍爾姆和鮑林都認為，撲克人工智能僅僅是剛跨越了一道重要的門檻，對他們來說這與撲克本身無關(guān)。德州撲克僅是他們?yōu)樽约旱娜斯ぶ悄艹绦驅(qū)ふ覍毜耐緩街弧?/p>

通過游戲機器人學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗將被應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全等應(yīng)用程序當(dāng)中。桑德霍爾姆說，“這是人工智能社區(qū)早已設(shè)定的主要基準，這些算法并會單獨提供給撲克玩家。它們是通用的。”外表與比爾·蓋茨（Bill Gates）有幾分相似的的桑德霍爾姆，曾是全球最頂尖的帆板運動員之一。

DeepStack和Libratus玩的是一個不同版本的德州撲克比賽。計算機與單個對手對抗，而不是一組玩家。在每一手牌之后，籌碼都會重新統(tǒng)計，從而消除擁有更多籌碼的玩家能夠恐嚇較差玩家，迫使他們作出大賭注這種復(fù)雜的心理游戲。

全球領(lǐng)先的在線撲克平臺PokerStars發(fā)言人埃里克·霍爾雷瑟（Eric Hollreiser）表示，這種規(guī)則限制了人工智能向撲克界發(fā)起的威脅。“雖然人工智能能夠模擬參加撲克比賽，但是牌桌上發(fā)生的事情要比這些復(fù)雜的多?！?/p>

人工智能還在一些非受控環(huán)境中進行試驗。自科學(xué)家在實驗室開發(fā)人工智能技術(shù)以來，撲克機器人就一直在參與在線現(xiàn)金博彩游戲。它們傳統(tǒng)上一直參與低籌碼的比賽，且從未被認為是技藝精湛。

不過博彩業(yè)分析師克里斯·格羅夫（Chris Grove）表示，機器人已開始進入一些高籌碼的比賽。“如果你是在線撲克游戲運營商，機器人可能是你頭號關(guān)注的重點，而且它們可能會有非常高的勝率，”他說。

撲克產(chǎn)業(yè)與撲克學(xué)術(shù)界已悄然合作多年。雖然參與合作的所有人都未透露細節(jié)，但商用機器人的開發(fā)者和試圖擊敗他們的人都密切關(guān)注著最新的學(xué)術(shù)動態(tài)。鮑林的幾名學(xué)生在畢業(yè)后就前往在線撲克公司任職。至少有一人已在出售用于在線比賽的機器人。

“當(dāng)然，許多賭徒都在擔(dān)心，機器人為錢扼殺了網(wǎng)絡(luò)博彩業(yè)，因為人們擔(dān)心機器人變得太出色，從而影響到網(wǎng)絡(luò)博彩業(yè)的發(fā)展，”桑德霍爾姆說。“這可能會發(fā)生，但不是我關(guān)注的問題?！?/p>

在撲克俚語中，一個可以為玩家打牌的電腦程序被稱為“夢想機器”。在線論壇的參與者經(jīng)常會交換如何通過可以行為察覺到機器人玩家的存在，以及如果用自己的機器人獲勝的相關(guān)經(jīng)驗。

歸屬于加拿大游戲公司Amaya的PokerStars，雇傭了70人專門負責(zé)打擊此類欺詐行為。這些雇員會向玩家打電話，詢問他們在特定牌局中采用的戰(zhàn)術(shù)。PokerStars還向玩家發(fā)送電子郵件，要求他們使用360度全景攝像頭拍攝周圍的視頻，然后要求他們用手玩一個小時以上，且鍵盤完全在可視范圍之內(nèi)。

機器人在撲克比賽中并不需要非常熟練就能夠給他們的主人帶來利潤，這對整個在線博彩業(yè)而言都是非常危險的。程序可以通過戰(zhàn)勝普通玩家獲取到適度的利潤。不過英國在線游戲公司Gamesys首席撲克戰(zhàn)略官達斯·比林斯（Darse Billings）認為，夢想機器或?qū)W術(shù)人工智能使用了不同的技術(shù)，試圖解決

根本不同的挑戰(zhàn)。擊敗普通玩家不僅僅是擊敗精英玩家的簡化版本。這是一個完全獨立的問題。

比林斯比任何人都更了解兩個撲克世界。在上世紀90年代獲得計算機科學(xué)碩士學(xué)位的同時，他一直在研究撲克游戲，然后他成為了一名職業(yè)撲克牌手，并償還了自己的學(xué)生貸款。

幾年之后，他又重返校園與阿爾伯塔大學(xué)的計算機科學(xué)家喬納森·斯卡費爾（Jonathan Schaeffer）進行合作，后者以編寫完美的跳棋軟件而知名。在比林斯的勸說下，斯卡費爾把目光轉(zhuǎn)向了撲克。

從1989年開始，斯卡費爾和同事就致力于開發(fā)跳棋人工智能程序。通過研究5萬億億個跳棋位置，研究人員于2007年4月完成了切努克（Chinook）終極程序，它是無法被擊敗的–就算人類智力發(fā)揮到極限，也只能跟它打個平手。當(dāng)斯卡費爾開始奇努克計劃時，他的目標就是要戰(zhàn)勝跳棋世界冠軍。

1990年，他的程序首次獲得了與世界冠軍同場競技的機會。不過，直到1992年，人工智能程序始終沒有戰(zhàn)勝世界冠軍。一切在1994年發(fā)生了轉(zhuǎn)變。當(dāng)年，斯卡費爾設(shè)計的程序第一次戰(zhàn)勝了人類國際跳棋世界冠軍馬里恩·廷斯利，這一成就也被載入了吉尼斯世界紀錄。

斯卡費爾和同事創(chuàng)造切努克程序的目的，一是為了開發(fā)計算機的高級處理和存儲能力，同時也為了確定人工智能方法在西洋跳棋上的最佳表現(xiàn)。在一些頂尖棋手的幫助下，斯卡費爾利用啟發(fā)法將高手的經(jīng)驗編成計算機程序，從而使它能夠產(chǎn)生對在特定局勢下每一步棋成功和失敗的“認識”。在程序運行過程中，研究人員不斷對程序進行監(jiān)控、修正和更新。

通過每天高強度的計算（相當(dāng)于50臺個人電腦以200倍的峰值運算速度同時運行），斯卡費爾等人終于得到了最終的奇努克程序。

在阿爾伯塔大學(xué)的鮑林于2003年把納什均衡定律帶入撲克游戲一年之后，卡耐基梅隆大學(xué)的桑德霍爾姆在隨后一年也開始了撲克人工智能的研究，并采取了類似的做法。桑德霍爾姆和鮑林在2006年聯(lián)合創(chuàng)辦了計算機撲克大賽，并經(jīng)常性的與頂尖職業(yè)撲克玩家進行比賽。在比賽的同時，兩個學(xué)校的實驗室也會關(guān)注對方的最新研究成果。

在過去的幾年間，兩個學(xué)校的人工智能技術(shù)在游戲收尾階段的表現(xiàn)都有了突飛猛進的發(fā)展。

2015年1月，鮑林的團隊發(fā)表了一篇論文，已找到一對一限注德州撲克的秘訣，因為與無限制德州撲克相比，前者會限制玩家下注的籌碼。

桑德霍爾姆與開發(fā)撲克人工智能5年時間的博士生布朗，幾個月后在大河賭場舉辦了首屆“大腦對抗人工智能”（Brains vs. Artificial Intelligence）巡回賽。在當(dāng)時的賽事中，卡耐基梅隆大學(xué)推出的是由桑德霍爾姆開發(fā)的另外一款人工智能系統(tǒng)“Claudico”。當(dāng)時共有4名職業(yè)撲克玩家參加了比賽。

Claudico并未獲得最終勝利，且贏得的籌碼數(shù)量要少于3名職業(yè)撲克玩家。在超過8萬手牌局中，Claudico總共輸?shù)袅?3.2萬美元。桑德霍爾姆曾表示，自己開發(fā)的人工智能已同職業(yè)玩家實力相當(dāng)，至少有一位玩家在當(dāng)時的比賽中被擊敗。

桑德霍爾姆和布朗表示，他們開發(fā)的人工智能仍有需要改進的地方。Claudico在入局階段表現(xiàn)的非常出色，但在牌局快結(jié)束時會犯一些錯誤。它會在錯誤的時刻恐嚇對手，并在計算牌時出現(xiàn)一些錯誤。簡而言之，當(dāng)牌桌上有兩個K，而你手中有2個K時，對手就不會有K。Libratus在這些方面就得到了改進。此外，Libratus還會根據(jù)每天牌局中學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗不斷進行提升。

有關(guān)Libratus的細節(jié)將會在開發(fā)者最終發(fā)布的論文中對外披露。這種學(xué)術(shù)工作往往以各種方式滲透到現(xiàn)實世界撲克中。布朗表示，一年一度的電腦撲克大賽的參賽者也包括了玩現(xiàn)金游戲的玩家。鮑林則表示，他的研究論文在開發(fā)人工智能的社區(qū)中極受歡迎。他說：“有一群人在讀這些論文，并試圖理解它們。”

比林斯在2008年加入了撲克行業(yè)，也是為數(shù)不多在離開阿爾伯塔大學(xué)的研究項目后加入撲克行業(yè)的人。他們中的絕大多數(shù)人都被游戲平臺運營商聘用。理查德·吉布森（Richard Gibson）開創(chuàng)了自己的事業(yè)，開創(chuàng)了一家名為Robot Shark Gaming的游戲公司，專門為研究和玩戰(zhàn)略游戲開發(fā)人工智能程序。隨后，他又創(chuàng)辦了一家名為SportsBid的夢幻體育公司。

當(dāng)吉布森在2013年獲得博士學(xué)位時，一群職業(yè)玩家與他進行了接觸，付費要求為他們開發(fā)用于訓(xùn)練的軟件。吉布森只獲得了一位玩家的姓名，且未同任何人見面，直到現(xiàn)在他也不知道到底有多少當(dāng)時與他進行了接觸。他說，“即便是他們不再網(wǎng)絡(luò)博彩中使用軟件，這也是恥辱。”

吉布森開發(fā)了多個程序，稱他設(shè)計的軟件只能展示各種戰(zhàn)術(shù)的效果，但自己不會參與比賽。在最輝煌的一年中，吉布森因為這個項目賺了10萬美元，且客戶會根據(jù)運行軟件使用的計算能力另向他支付2萬至3萬美元。

匿名的職業(yè)牌手并不是吉布森的唯一客戶。他說，曾有人向他付費數(shù)萬美元，要求他用半年時間開發(fā)一款撲克機器人。他并沒有問如何使用這個機器人，但設(shè)計指向一個特定的應(yīng)用程序。“我的客戶想要一個獨立的東西，他們可以加載到他們的筆記本電腦，”他說。

“我想他們想讓它玩在線游戲?！?/p>

每天在大河賭場的比賽結(jié)束后，賴斯和其他幾名職業(yè)牌手都會查閱當(dāng)前的比賽數(shù)據(jù)，用來尋找Libratus的弱點。在賽事之初，他們每天睡醒后都會對獲得的新技巧感到樂觀?！捌渲羞@種做法能夠奏效，我們不斷的對這些弱點進行攻擊。但如今它們已完全消失了，”賴斯說。Libratus同樣也在進行調(diào)整。在結(jié)束白天的比賽后，Libratus晚上會進行“持續(xù)不斷的戰(zhàn)術(shù)改進?！钡搅送砩?，Libratus專注于戰(zhàn)略，使用了相當(dāng)于3330臺協(xié)同工作的Macbook的計算力。

當(dāng)然，DeepStack和Libratus都是在一對一的情況下?lián)魯×寺殬I(yè)選手，還無法被應(yīng)用到多人撲克比賽當(dāng)中，因為它們采用的均衡戰(zhàn)略將在多人游戲中變得支離破碎。幾年之前，鮑林曾進行過三個機器人進行比賽的試驗。其中兩個機器人使用了與他實驗室相似的技術(shù)，另一個被編程可魯莽的增加籌碼。到最后，最蠢的機器人只是輸?shù)袅艘恍〔糠只I碼，而另外兩個機器人則是一勝一負。

“這個確實非常困難。你如何推算出和你坐在同一個桌面上的是人類牌手，還是其他不出色的機器人？你必須得為此做好準備，”道林說。

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