不管你是否准备好，人工智能正以秋风扫落叶之势向人类发起各项挑战。

2017年年初，人工智能“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界各路顶尖高手，一周时间的最后，Alpha Go(阿尔法狗)脱下“Master”的马甲，宣布暂时闭关。他的最后一个对手、世界冠军古力留下两个字：绝望。

在棋坛一骑绝尘之后，网友们依然不服输：有本事就来跟我打麻将。而人工智能真的来了，虽然挑战的项目不是麻将，而是和麻将有相通之处的德州扑克。

人工智能转战德州扑克

首次战胜人类职业玩家

近日，加拿大和捷克几位科学家的一篇题为《DeepStack：无限注德扑的专业级人工智能玩家》的论文中，介绍了一种能在一对一无限注（任何人在任何时候可下任何数目筹码）德州扑克中击败人类玩家的新算法DeepStack。

该团队邀请了来自17个国家的33名专业扑克选手挑战DeepStack，进行了44852次较量。DeepStack成为了首个在一对一无限注德扑中战胜人类玩家的人工智能，并且平均胜率达到了492mbb/g（一般人类玩家到50 mbb/g就被认为拥有较大优势，750mbb/g 就是对手每局都弃牌的赢率）。

围棋被攻陷后，为何是德州扑克来承载人类应战的责任？

围棋对弈，双方的棋子都尽显在一方棋盘中，也就是“完整信息游戏”。阿尔法狗的胜利，实质上就是揭开了围棋玄而又玄的神秘面纱，证实了其计算的本质。

而德州扑克则是“非完整信息游戏”，信息不完全透明，玩家只看得到自己手中的牌，无法得知对手的牌，并在博弈过程中包含了欺骗、推测。简单来说，这是一个“人心不可测”的游戏。

你不仅要思考别人要做什么，思考自己做什么，甚至要思考别人会认为你做什么，进而推理出自己的下一步。这些尔虞我诈的战术更像是兵法。

在这篇论文中，多次出现一个词：“直觉”，也就是我们常说的“牌感”。DeepStack注重培养人工智能出牌时的“直觉”。在运用深度学习，反复自我博弈之后，DeepStack学会了在每一个具体情境出现时进行推理。

这非常接近人类玩家的“牌感”，即在当前情境下对个人牌面大小的感觉，并作出相应的决策。

那么，这次胜利能够说明人工智能已经拥有了人类的直觉和推理能力吗，能说人工智能已经读懂人心了吗？

德州扑克资深玩家：

震惊但表示怀疑

人工智能在德州扑克上战胜人类的消息一出，几位资深德州扑克玩家在震惊之余，也表示了怀疑。

曾在一档德州扑克的电视真人秀节目中获得冠军的教小瘦认为：“围棋、国际象棋等游戏理论上是个纯技术类游戏，因为机器在计算和统计上有着绝对的优势，所以在这个领域人工智能战胜人类是完全没问题的。但是德州扑克短期的对局中运气因素十分重要。除了运气之外，人类还存在着‘诈牌’这种独有的欺骗性的打法，而这种打法是人类才会具备的技巧，是一种情绪的反应，这一点人工智能是无法具备的。”

不过对于人工智能是否能够真的在德州扑克上战胜人类，教小瘦表示在超过一定手牌数的时候，人类就完全不是对手了。

“我们人类完全靠记忆记录对手逻辑思维顺序，还有打牌的模式套路，而人工智能会直接存档，把你每一手牌的牌和过程全部记录下来，客观上这一点人类就比较难做到。所以在一个较长手牌数的对局中，运气成分概率上被稀释，人工智能对于人类对扑克理解的数据收集后，人类就完全无法对抗了。”

另一位长年混迹德州圈的“莫小胖”同样也对人工智能所谓的“牌感”表示怀疑。他认为机器在“感”这个字上不可能达到人的境界，就算能赢也只是基于它强大的数据收集和计算能力上，在加上人会受到外界因素的干扰，会不可避免地出现失误。

莫小胖认为，在打德州扑克的过程中需要不断地对于场面变化进行判断和应对，这其中掺杂了情绪、心理、气势等一系列主观因素，人工智能的牌感是它对于比赛信息收集之后的一个数据化的结果。如果论文中所说的“牌感”真实存在，那么这个人工智能确实可以说是真的在这个领域打败人类了。

浙江大学人工智能研究所所长：

DeepStack仍然是基于大数据

DeepStack战胜人类职业玩家的消息登上各大媒体，浙江大学人工智能研究所所长、教授吴飞也第一时间下载了这篇论文。

“这次胜利肯定不是基于对对手表情心理的解读和推理，本质上还是基于大数据的学习与训练，是基于人类给它的一个样本，并不能说它已经具备了推理能力。”

李开复老师也是一位德州扑克玩家。他在知乎上关于“德州扑克有哪些技巧、经验或者原则”的回答排名第一：“很多人认为德州扑克要学好诈唬（高手惯用技巧）和读懂对方，但就算想成为诈唬专家，也要先学好统计。”。

但就像对于战胜国际象棋高手的超级计算机“深蓝”、战胜围棋高手的阿尔法狗是一种飞跃一样，战胜德州扑克职业玩家的DeepStack也是一种飞跃。“它的研究方向肯定是对的，人工智能的目标就是人类的直觉。”

爱因斯坦曾说过，人类真正有价值的东西就是直觉。吴飞教授解释道：“直觉能够产生创造力，而创造力是一种跳跃式思维，牛顿能从苹果掉下来联想到万有引力。”

从一件事情想到另一件事情，这是一个离散空间的思维跳跃，是人工智能在连续空间中无法推理出来的。你能用一个数学公式来证明出牛顿是如何想出万有引力的吗？并不能。

而吴飞教授也明确表示人工智能是无法解决这一问题的。“因为人类自己都无法提供一个知识库和常识规则来解释。鸟会飞，鸵鸟是鸟，但由此推理出来的‘鸵鸟会飞’却是错的。”

正是因为知识的不确定性，人类自己都无法穷尽推理的无穷可能，又如何能为人工智能提供一个数据库来让其学习呢？

所以，人工智能读懂人心？不可能。

不管你有没有准备好

人工智能的战书不会停止

其实在这篇论文几天前，美国卡内基梅隆大学已经发出预告：该校教授领导研发出的Libratus人工智能系统，将于当地时间1月11日，在宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers 赌场，与四个顶级职业玩家玩12万手的HUNL，并角逐20万美元的奖金。

与DeepStack没有公开对战现场不同，卡内基梅隆大学走的是当年阿尔法狗的路线，在华丽的赌场搞一场秀，与人类顶尖玩家对战，还有20万美金的噱头。

不论这次公开的“秀”是否会让人类再次“颜面扫地”，可以肯定的是，人工智能向人类下的战书只会越来越多。

过去的20年间，我们见证了人类的不断败北，比如西洋双陆棋、跳棋、国际象棋、Jeopardy 、Atari 电子游戏和围棋。德州扑克之后，人工智能又会盯住什么呢？