本文介紹德州撲克AI算法提升之路，分為四個方面：基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)以及多智能體技術(shù)。這些算法使得AI玩家在德州撲克中的勝率不斷提升，甚至超越人類選手。文章通過對這些算法的闡述，可幫助讀者了解AI在德州撲克上的勝算，也可為類似算法的研究提供借鑒。

一、基礎(chǔ)算法

1、概念與優(yōu)勢

基礎(chǔ)算法是德州撲克AI算法提升之路的重要一步。這種算法通常采用博弈樹搜索的方式來選擇最佳策略。具體來說，AI將撲克牌表述為數(shù)字，然后運用概率計算和數(shù)學(xué)模型來決定下一步要采取的策略。在德州撲克中，基礎(chǔ)算法被用于預(yù)測對手的行為和系統(tǒng)支持牌（支持牌即指系統(tǒng)推薦你選擇的牌）?；A(chǔ)算法的優(yōu)勢主要在于它具有可預(yù)測性和高度的隨機性。

2、例子

DeepStack是一種基于基礎(chǔ)算法的德州撲克AI，它通過構(gòu)建一個淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定行動。DeepStack的設(shè)計是為了在決策時考慮自己和對手的余牌和歷史行動。在2017年的國際計算機游戲大賽中，DeepStack擊敗了多名人類專業(yè)選手。

3、挑戰(zhàn)

基礎(chǔ)算法的局限性在于運用博弈樹搜索的方式來尋找最佳策略，而這種方法隨著博弈樹搜索逐漸龐大，會導(dǎo)致效率下降，從而產(chǎn)生更多的問題。這使得基礎(chǔ)算法難以應(yīng)對復(fù)雜的情況，例如：多道牌環(huán)節(jié)和多人游戲。

二、深度學(xué)習(xí)

1、概念與優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)是另一種德州撲克AI算法提升之路的重要一步。這種算法可以在不需要額外的規(guī)則或特征信息的情況下自我訓(xùn)練，從而提高AI的決策能力。深度學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)大量的對局記錄，來發(fā)掘復(fù)雜的牌型和策略，并且自主掌握新的技能。與基礎(chǔ)算法相比，深度學(xué)習(xí)具有更高的可普適性和不可預(yù)測性。

2、例子

Cepheus是德州撲克AI中最先進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的算法之一。Cepheus采用了一種稱為對抗搜索的技術(shù)，將對手動作視為AI本身的可控制部分，然后利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼Cepheus的策略，最終實現(xiàn)了幾乎無法被擊敗的能力。不同于DeepStack，Cepheus使用絕對糾正策略，而不是估計策略。

3、挑戰(zhàn)

深度學(xué)習(xí)的局限性在于需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。此外，對于特定的對手，深度學(xué)習(xí)的效率可能不高。這種算法需要超級計算機來進(jìn)行模型訓(xùn)練，以獲取最好的性能，這也使得它具有較高的成本。

三、強化學(xué)習(xí)

1、概念與優(yōu)勢

強化學(xué)習(xí)是德州撲克AI算法提升之路的一種新型算法，它具有自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力。在強化學(xué)習(xí)中，AI不斷地使用試錯法來評估每種策略的優(yōu)劣，并通過記憶來修正其決策。在與對手的多次交互中，AI與環(huán)境的互動越多，其正確性和穩(wěn)定性也越高。

2、例子

Poker-CNN是一種基于深度強化學(xué)習(xí)的德州撲克AI。與傳統(tǒng)算法不同，Poker-CNN在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上加入了強化學(xué)習(xí)的思想，通過每次游戲的結(jié)果得到獎勵或懲罰，從而自我優(yōu)化和學(xué)習(xí)。通過與眾多人類專業(yè)選手進(jìn)行對局測試，Poker-CNN的勝率高達(dá)0.58。

3、挑戰(zhàn)

強化學(xué)習(xí)的局限性在于，它需要大量的時間來修正并提高決策策略。在德州撲克中，由于每次決策需要更多的時間和牌面分析，因此需要更多的演習(xí)次數(shù)才能達(dá)到理想的水平。此外，強化學(xué)習(xí)算法面臨的另一個問題是隨機性的問題，使得它很難在實際情況中達(dá)到最優(yōu)策略。

四、多智能體技術(shù)

1、概念與優(yōu)勢

多智能體技術(shù)是在互動場景中應(yīng)用AI算法的一種新興技術(shù)。在德州撲克中，多智能體技術(shù)是一種利用不同的AI玩家來互相競爭和合作的方法。此方法通過使AI的勝者或失敗者對數(shù)量有所變化，來實現(xiàn)相同的目的。在眾多AI玩家中，每個玩家都會嘗試與其他玩家進(jìn)行合作，以贏得最多的籌碼。

2、例子

Tartanian7是一種成功運用多智能體技術(shù)的德州撲克AI。Tartanian7的設(shè)計是在多個策略玩家之間以小盲注和大盲注組成參賽選手的方式運作。每個策略玩家都是一些規(guī)則或模型的組合，各自采用不同的策略來匹配其他策略玩家。在幾次短時間內(nèi)的測試之后，Tartanian7成功地?fù)魯×烁鲊罴褜I(yè)德州撲克選手。

3、挑戰(zhàn)

多智能體技術(shù)的局限性在于，德州撲克的互動場景需求非常高。在多人游戲情況下，需要人工智能選擇正確的策略來匹配其他玩家。此外，多智能體技術(shù)的應(yīng)用還受到有關(guān)AI玩家之間通信和互動的限制。

五、總結(jié)

本文介紹了德州撲克AI算法提升之路。從基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)以及多智能體技術(shù)四個方面闡述了AI算法在德州撲克中的應(yīng)用和局限性。雖然現(xiàn)在的AI在德州撲克中的勝率已經(jīng)超過了人類選手，但仍有很多挑戰(zhàn)和待解決的問題。