鳳凰科技訊（作者/王玄璇）4月10日， “冷撲大師V.S.中國龍之隊——人機撲克巔峰表演賽”落下帷幕。經(jīng)過五天賽事，冷撲大師最終以792,327總記分牌的戰(zhàn)績獲勝，200萬獎勵歸屬冷撲大師。
五天下來冷撲大師累計贏得792,327記分牌數(shù)，平均22.0每百手損失大盲。
此次人機撲克大戰(zhàn)巔峰表演賽的發(fā)起人、創(chuàng)新工場CEO、人工智能工程院院長李開復(fù)表示：“透過冷撲大師和龍之隊表演賽的對戰(zhàn)結(jié)果，人機對戰(zhàn)基本沒有懸念了，據(jù)聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰(zhàn)，其實已經(jīng)不再具有科學(xué)意義了。”
圍棋和德州撲克代表了AI處理人機對弈的兩種信息模式——完美信息和不完美信息。在博弈論中，完美信息指后參與者可觀察到前參與者的行為。不完美信息指參與者做選擇的時候不知道其他參與者的選擇。
冷撲大師背后是由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Tuomas Sandholm教授發(fā)明的人工智能Libratus，和AlphaGo不同，Libratus不需要提前背會大量棋譜，也不局限于在公開的完美信息場景中進行運算，而是從零開始，基于撲克游戲規(guī)則針對游戲中對手劣勢進行自我學(xué)習(xí)，并通過博弈論來衡量和選取最優(yōu)策略。
AlphaGo也通過和自己下棋來學(xué)習(xí)，但在此之前會分析人類玩家的棋譜學(xué)習(xí)，再和自己下棋來提高棋藝。
在此次比賽和1月匹茲堡的兩次德?lián)淙藱C對戰(zhàn)中，Libratus和冷撲大師在三個主要技術(shù)模塊中都使用了新的算法：包括比賽前采用近于納什均衡策略的計算（Nash Equilibrium strategies）、每手牌中運用終結(jié)解決方案（Endgame Solving）、以及根據(jù)對手能被識別和利用的漏洞，持續(xù)優(yōu)化戰(zhàn)略打得更為趨近平衡。
這也是冷撲大師在后程越來越兇悍，讓人類玩家難以抵擋的原因之一。在五天的巔峰表演賽中，冷撲大師和中國龍之隊雙方共完成了36,000手牌，每天鏖戰(zhàn)10個小時。
比賽首日中國龍之隊與冷撲大師的積分差距為65,137記分牌，第二日人類落入低谷，差距347,565記分牌、第三日差距233,874記分牌、第四日人機大幅拉近為98,408記分牌、完賽日47,343記分牌，五天下來冷撲大師累計贏得792,327記分牌數(shù)，平均22.0每百手損失大盲。
積分差距
中國龍之隊隊長杜悅在談到五天的比賽感想時表示，“人工智能在對戰(zhàn)時不會受到情感、心理、體能等因素影響，且強大運算能力遠超人類大腦，不得不承認冷撲大師很多手牌打得令人拍案叫絕”。
對此，創(chuàng)新工場李開復(fù)博士說，人工智能發(fā)展勢不可擋。“我認為，未來的人工智能領(lǐng)域不再是幾個小伙伴就可以打天下的時代了，而是需要頂尖的人工智能科學(xué)家、海量數(shù)據(jù)、強大的運算能力、以及清晰行業(yè)應(yīng)用幾大閉環(huán)。”
李開復(fù)表示，希望冷撲大師對戰(zhàn)龍之隊這場人工智能的里程碑事件將推動人們對于人工智能的認知，人機撲克對戰(zhàn)中，我們看到了在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，而類似的場景在真實世界中比比皆是。人工智能已經(jīng)不再只和AlphaGo對標(biāo)，人工智能已從不完美信息的處理，進步到對不完美信息海量信息運算，并具備了推理和學(xué)習(xí)能力。
他強調(diào)，“我期待下一個更加高明的AI大師級應(yīng)用登場，而我更愿意相信，這些應(yīng)用會來自優(yōu)秀的年輕創(chuàng)業(yè)者，而不是諸如BAT等的科技巨頭黑洞”。
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