本文介紹德州撲克AI算法提升之路，分為四個(gè)方面：基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)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(guò)對(duì)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(shì)

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(shù)搜索的方式來(lái)選擇最佳策略。具體來(lái)說(shuō)，AI將撲克牌表述為數(shù)字，然后運(yùn)用概率計(jì)算和數(shù)學(xué)模型來(lái)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(cè)對(duì)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(shì)主要在于它具有可預(yù)測(cè)性和高度的隨機(jī)性。

2、例子

DeepStack是一種基于基礎(chǔ)算法的德州撲克AI，它通過(guò)構(gòu)建一個(gè)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定行動(dòng)。DeepStack的設(shè)計(jì)是為了在決策時(shí)考慮自己和對(duì)手的余牌和歷史行動(dòng)。在2017年的國(guó)際計(jì)算機(jī)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(yùn)用博弈樹(shù)搜索的方式來(lái)尋找最佳策略，而這種方法隨著博弈樹(shù)搜索逐漸龐大，會(huì)導(dǎo)致效率下降，從而產(chǎn)生更多的問(wèn)題。這使得基礎(chǔ)算法難以應(yīng)對(duì)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(shì)

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(guò)學(xué)習(xí)大量的對(duì)局記錄，來(lái)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(cè)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(duì)抗搜索的技術(shù)，將對(duì)手動(dòng)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(shí)現(xiàn)了幾乎無(wú)法被擊敗的能力。不同于DeepStack，Cepheus使用絕對(duì)糾正策略，而不是估計(jì)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(lái)訓(xùn)練。此外，對(duì)于特定的對(duì)手，深度學(xué)習(xí)的效率可能不高。這種算法需要超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)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(qiáng)化學(xué)習(xí)

1、概念與優(yōu)勢(shì)

強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)中，AI不斷地使用試錯(cuò)法來(lái)評(píng)估每種策略的優(yōu)劣，并通過(guò)記憶來(lái)修正其決策。在與對(duì)手的多次交互中，AI與環(huán)境的互動(dòng)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(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)的思想，通過(guò)每次游戲的結(jié)果得到獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而自我優(yōu)化和學(xué)習(xí)。通過(guò)與眾多人類專業(yè)選手進(jìn)行對(duì)局測(cè)試，Poker-CNN的勝率高達(dá)0.58。

3、挑戰(zhàn)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的局限性在于，它需要大量的時(shí)間來(lái)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(shí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)算法面臨的另一個(gè)問(wèn)題是隨機(jī)性的問(wèn)題，使得它很難在實(shí)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(shì)

多智能體技術(shù)是在互動(dòng)場(chǎng)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(lái)互相競(jìng)爭(zhēng)和合作的方法。此方法通過(guò)使AI的勝者或失敗者對(duì)數(shù)量有所變化，來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的目的。在眾多AI玩家中，每個(gè)玩家都會(huì)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(yùn)用多智能體技術(shù)的德州撲克AI。Tartanian7的設(shè)計(jì)是在多個(gè)策略玩家之間以小盲注和大盲注組成參賽選手的方式運(yùn)作。每個(gè)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(lái)匹配其他策略玩家。在幾次短時(shí)間內(nèi)的測(cè)試之后，Tartanian7成功地?fù)魯×烁鲊?guó)最佳專業(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(dòng)場(chǎng)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(lái)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(dòng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)以及多智能體技術(shù)四個(gè)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(guò)了人類選手，但仍有很多挑戰(zhàn)和待解決的問(wèn)題。