人工智能现在可以在扑克牌桌上占据主导地位，而 Facebook 掌握着所有的牌

如果你曾经把生活中的竞争情况想象成一场象棋比赛，那么你可能会认为扑克是一个更好的比喻。象棋只是一场双人比赛，每个玩家都可以访问相同的信息——这被称为“完美信息”游戏。但现实生活通常并非如此。考虑一个常见但复杂的场景：一家公司正在试图雇佣某人，但他们不知道潜在员工正在接受哪些其他公司的面试，也不知道他们还有哪些其他工作机会。这更像是扑克而不是象棋。面试者会隐藏自己的牌，甚至可以虚张声势地炫耀自己的牌力。

类似情况推动了人工智能研究。计算机科学家希望他们的算法能够在具有多个隐藏变量的场景中取得成功。出于这种考虑，Facebook 的一个部门 FAIR（Facebook AI 研究）和卡内基梅隆大学创建了一种在扑克游戏中“超人”的人工智能。而类似这样的技术可能产生的影响远远超出了游戏桌的虚拟感觉。

FAIR 的研究科学家诺姆·布朗 (Noam Brown) 在描述他们的人工智能扑克高手时说道：“它是世界上六人无限注德州扑克游戏中最优秀的玩家。”

软件在国际象棋、跳棋、围棋等游戏中已经非常擅长击败其他人。虽然人工智能已经可以在双人扑克游戏中获胜，但这里的突破是，名为 Pluribus 的新人工智能系统可以在多人游戏中占据主导地位。描述 Pluribus 的研究今天发表在《科学》杂志上。

和人类一样，如果手牌很弱，AI 也会虚张声势。“它专注于采用一种不可预测的策略，”布朗说。“AI 知道，如果它只在手牌好的时候下注，那么对手就会知道弃牌。”

人工智能并不认为虚张声势是谎言，而是一种让对手弃牌的策略，即使自己手牌很弱。“同样重要的是，机器人能够认识到，当对手下注时，自己手牌可能并不强，”他补充道，这意味着机器人也许应该跟注。

机器人不会根据它观察到的人类行为改变自己的技巧——它只是坚持“固定策略”。为了测试它，Facebook 让人工智能与 15 名专业扑克玩家对战，这些玩家在 12 天内与机器人对战了数千手牌。“对手无法找到适应机器人的有效方法，”布朗说。“他们无法找到可以利用和利用的弱点。”为了学习如何变得如此优秀，人工智能与自己的复制品对战了八天。

“我是最早测试该机器人的玩家之一，所以我能看到它的早期版本，”职业扑克玩家达伦·埃利亚斯 (Darren Elias) 在 Facebook 提供的一份声明中表示。“这个机器人在几周内就从一个可以被击败的平庸玩家变成了可以与世界上最优秀的玩家竞争的玩家。”另一位玩家杰森·莱斯 (Jason Les) 表示：“尽管我尽了最大努力，但我还是没能找到利用它的方法。”

人工智能能够驾驭所有这些变量，这让它有望扩展到更实际的场景中。“如果我们想在现实世界中部署人工智能，它必须应对世界的这些方面，”布朗说。“我们正朝着这个方向迈出一大步。”

卡内基梅隆大学计算机科学教授、新研究的资深作者 Tuomas Sandholm 表示，自 1970 年以来，扑克一直是人工智能界不完全信息游戏（其中某些信息对其他人隐藏的竞赛）领域的主要基准。“很明显，很多现实世界的应用程序——不是全部，但很多——都不是双人零和游戏，”他说。

想象一下多方谈判或拍卖的场景，其中一个无与伦比的扑克式机器人将成为部署它的一方的关键资产。

布朗表示，如果人类想要在现实世界中使用这样的人工智能机器人，那么人类无法在扑克算法中发现弱点这一事实至关重要。“当你大规模部署人工智能系统时，如果其中存在弱点，那么就会有人找到这些弱点，”他说，“你必须拥有一个无法被利用的人工智能。”