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由卡耐基梅隆大学教授Tuomas Sandholm和他的学生Noam Brown共同研发的扑克人工智能（AI）Libratus，在无限注德州单挑游戏中大胜四位顶尖人类选手。与Libratus交手12万手牌后，四位人类选手全部水下，总共输掉了170万筹码，也就是1.7万个大盲注，每百手亏损近14个大盲注。Brown表示，Libratus还有很大的改进空间，他预测下一代AI将轻松打爆Libratus，甚至可以达到每百手50个大盲注的赢利。
最近接受CardPlayer采访时，Brown谈到了刚刚过去的人机大战，以及扑克AI未来的发展。
采访内容如下：
CardPlayer（CP）：你对这次AI大胜人类的结果感到惊讶吗？
Noam Brown（NB）：是的，挺惊讶。它对上之前的版本Claudico，可以每百手赢利10到12个大盲注，比人类在2015年对上Claudico时要赢得多，所以我觉得Libratus会有微弱的优势。它的表现真的很了不起。
CP：所以你并不觉得Libratus对上人类时可以每百手赢利14个大盲注？
NB：第一次人机大战时，人类选手其实胜之不武，因为他们当时找到了Claudico的弱点，并一直在利用，比如不断加注Claudico的平跟，这是他们最终获胜的主要原因。而Libratus并不会利用对手的弱点，但它还是可以每百手赢Claudico 10到12个大盲注，所以这表明Libratus其实在单挑游戏中比人类强不少。
CP：人类某个阶段差点就完成了反超，你当时有没有觉得Libratus的弱点被找到了？
NB：是的，第一周比赛快结束时，人类确实有反超的迹象，当时他们都在猜测Libratus的打法，进行数据分析，试图找出可以利用的漏洞，不过没有告诉我分析结果，但从其它渠道听到的有关他们得出的结论，我认为大部分不靠谱。比如，有一天，他们拿80%的牌3-Bet，因为通过数据分析，发现AI在面对特定3-Bet尺寸时很弱，我不觉得这是一个弱点，是数据让他们产生了错觉。但他们有些分析是准确的，比如，他们注意到AI在面对特定翻牌前加注尺寸时表现不佳，我们研发的时候认为这些都不是什么大问题，结果在实战中确实可以被对手利用，不过幸运的是，当人类选手晚上睡觉时，AI可以一直学习，并迅速填补这些漏洞，这就是Libratus第二周会变得更强的原因。
CP：每个session后都会对AI的策略进行调整，这很重要？是不是这样才公平？因为毕竟人类选手赛后也会在一起讨论。
NB：这里有很多误解。并不是我们对AI进行调整，我们并不会告诉它更多的4-Bet或弃牌，事实上，人类会在翻牌前或翻牌进行不同尺寸的下注，我们事先已经为AI植入了很多下注尺寸，所以它知道怎么应对2倍、2.5倍或3倍的翻牌前加注，但如果人类加注2.75倍，AI就会把它近似为3倍。到了晚上，AI会基于算法自己模拟对手下注2.75倍时该如何行动。这种算法的关键就在于，它可以帮助AI不断地适应人类的打法。Libratus并不会向他们猜测的那样利用对手的弱点，它只是单纯地学习如何更好地应对人类选手各种尺寸的下注。
CP：那是不是对AI来说，转牌和河牌怎么行动不那么重要了？
NB：转牌和河牌阶段，AI通常要花些时间才行动。它真的需要时间来验算，不过还是有很多人没有注意到，针对人类选手在转牌或河牌的每次下注，AI都会花时间来验算自己的策略，而且都是在打牌过程中实时计算的。
CP：Claudico没有这种实时计算的能力吗？还是有，但不够完美？
NB：Claudico确实可以在河牌实时计算，但功能很弱。首先，它不会考虑阻断牌，当它手中有As，而公共牌有三张黑桃时，他的策略会和手中有Ac，公共牌有三张黑桃时一样。其次，Claudico不会验算。我认为验算能力是Libratus这次大胜的关键所在。还有，我们让它在转牌就拥有了这种能力。
CP：Libratus何时会完美使用GTO？
NB：没有人知道AI什么时候会学会GTO，我们其实有办法做到，但费用太高了，不过下一步应该会尝试，我预测完美使用GTO的 AI对上Libratus，可以每百手赢利15个大盲注，这是我的粗略估算，当然也可能是5个或50个。
CP：哇，扑克AI还有这么大的提升空间？
NB：很难说。以前的扑克AI最大的弱点是在转牌和河牌不考虑阻断牌，这在高级别的游戏中很重要，但Libratus没有这个问题，这是Libratus和Claudico相比最大的进步之处。目前，在处理阻断牌方面已经没有提升空间了，但也许在下注尺寸方面作出改进后，可以提升15%左右的优势。
CP：很多人说Libratus在转牌和河牌非常激进，经常超底池下注。你认为AI的这种打法是完美的吗？
NB：超底池下注确实让我们很惊讶，我们并没有用人类的数据来训练Libratus，它从来没有看过一手人类的牌局，它在使用独一无二、自认为的最佳策略，和人类认为的最佳策略不一样。而大的超底池下注正是它的策略之一，还有反主动下注，这真的难以置信。之前laudico也会这样，经常在底池很小的情况下全押，我认为这是不对的，没有达到平衡，但Libratus做到了平衡，这是它成功的关键。
CP：很多人关心AI对线上扑克未来的发展意味着什么。
NB：我至少可以向人们保证，我们没有让Libratus打线上，也没有计划这样做。当然，我们不能阻止其他人使用我们的技术发明机器人。我不会过多的猜测AI会怎样影响线上扑克，因为我也不是很清楚，我知道扑克机器人已经在被使用了，各大扑克室也在想办法清除它们，我不知道最终哪边会获胜。
CP：随着比赛的进行，筹码量减少了或增加了怎么办？这对结果有影响吗？AI可以玩500到1000个大盲注的深筹码吗？
NB：200个大盲注被选择是因为这个筹码量被用在每年的机器人扑克大赛中，AI研究者们每年都会拿自己的作品和其他人比赛。200大盲注的深度其实对AI来说是一个挑战，因为筹码越深，选择更多，难度也越大。以我的理解，200个大盲注也是人类玩家每次打牌的最大买入量，所以这是一个很合适的尺寸，对大家都公平。如果是100个大盲注，AI可以很好的应对，也有可能表现更好。问题是如果增加到500或1000个大盲注会怎样，说实话，我认为情况会一样。并不是因为这对AI来说变得简单，而是对人类选手来说变得更困难，我并不认为有人经常玩500或1000个大盲注这么深的现金游戏。在这个筹码深度，像AI经常做出的超底池下注变得更重要，我不知道人类选手有没有胆量这么做。
CP：AI现在可以战胜多人游戏了吗？
NB：已经有团队在研究三人桌了，一般而言，Libratus的技术在应对多人游戏时效果也会不错，但问题不在技术，而在如何评估结果。因为三人局中，即使你完美的使用GTO策略，但还是输钱的，因为另两位对手可能打伙牌。所以如果举办一场AI和五位人类选手参加的比赛，最后会很难评估AI是不是比人类更优秀。这就是为什么人机大战都是单挑游戏，在单挑游戏中，比赛的结果更有意义。我认为六人桌游戏目前超出了Libratus或类似AI的能力。不过机器人扑克大赛最近增加了六人桌游戏，所以现在针对六人桌的研究正在进行，我认为很快会出成果。如果对Libratus做点小改进，它在未来两年内就可以在六人桌游戏中打败人类。当面对多个对手的时候，我们不清楚使用GTO策略，或专注于剥削弱玩家，哪个更好。我们和扑克玩家们讨论过这件事，还没得出结论。人类选手在利用对手漏洞，和剥削弱玩家方面还是比AI有优势。
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