人工智能专家：德州扑克AI与AlphaGo有啥不同

2015年创新工场CEO李开复(微博)获卡内基梅隆大学颁给荣誉博士毕业演讲前，与计算机学院院长Andrew Moore合影（中：李开复／右：Andrew Moore）

近日，一条关于“人机大战”的新闻刷遍了朋友圈。这次不是比赛围棋，而是德州扑克。

2017年4月6日至10日，由创新工场CEO李开复发起，邀请母校美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）知名的Libratus扑克机器人主创团队访问中国，于海南进行一场“冷扑大师v.s.中国龙之队—人工智能和顶尖牌手巅峰表演赛”，对阵由中国扑克高手杜悦带领的“中国龙之队”，这也是亚洲首度举办的人工智能与真人对打的扑克赛事。

在比赛前夕，腾讯科技也专访到卡内基梅隆大学计算机学院院长Andrew Moore，就冷扑大师的算法、应对德州扑克心理战、未来商业化等话题进行了交流。

冷扑大师的基础是大量的数学计算

众所周知，心理战是德州扑克相当重要的一部分，除去无法控制的运气，和累积经验下来的技术，剩下就是心理层面的，这也是德州有趣的地方。所以，通过对手的动作表情判断对手牌的强弱，是德州扑克相当重要的一种游戏技巧，而冷扑大师作为一个冷冰冰的人工智能系统，是如何应对人类棋手复杂的心理战呢？

对于腾讯科技的这个疑问，Andrew Moore表示，冷扑大师并没有用到任何心理战的机制，完全用的是大量的数学，实际算法并不是让机器学习所谓“诈和”的招数，而且是算出诈和的数量要在多少才是最为优化的，多一点还是少一点才能产生最高的胜率。

和AlphaGo有哪些不同？

作为知名的人工智能系统，冷扑大师免不了会与AlphaGo进行一番比较。Andrew Moore认为，其实扑克比围棋来说，游戏规则相对简单，但具有大量的隐藏信息。围棋没有隐藏信息，但是每一步必须进行很深、很广的搜索。在扑克上面，难处在于有非常多不同的诈和招数，程序必须每招去一一进行检查。扑克AI并没有用到神经网络和机器学习这两种技术，反倒是用了一种比较古典的线性规划。

助力谈判博弈或是商业化前景

任何一种技术，最终肯定是要服务人类、帮助企业盈利，关于冷扑大师的商业计划，Andrew Moore表示，他自己最喜欢的一个商业应用是在所谓的企业交易或者是企业谈判，未来货物的供需或者货物的交易，可以更快地用这种AI驱动的商业谈判算法来进行，甚至可以通过AI去摸清谈判对象的底线和谈判逻辑。

以下为腾讯科技整理的专访实录：

腾讯科技：打德州扑克很重要的一个因素是心理战，我想知道在心理战当中人工智能如何发挥作用的？

Andrew Moore：我们CMU学校所研发的人机扑克对战，背后并没有用到任何心理战的机制，完全用的是大量的数学。所以举扑克中的诈和，实际演算法里面并不是让机器学诈和的招数，而且是算出诈和的数量要在多少才是最为优化的，多一点诈和还是少一点诈和才能产生最高的胜率，背后还是数学。

腾讯科技：未来冷扑大师AI商业化的运作怎么样？除了通过打德州扑克验证了它处理不完美信息的能力，未来商业化最终的目的是什么？

Andrew Moore：我自己最喜欢的一个商业应用是在所谓的企业交易或者是企业谈判，未来货物的供需或者货物的交易，可以更快地用这种AI驱动的商业谈判算法来进行。

腾讯科技：是指在谈判过程当中根据大数据得出对方的底价，或者推敲对方议价的逻辑吗？

Andrew Moore：是的，这个过程当中的商业谈判就可以被自动化，AI会驱动自动化时代的到来。