德州扑克AI算法提升之路

2023-07-13 21:27:57 共 149 人浏览

德州扑克AI算法提升之路

本文介绍德州扑克AI算法提升之路，分为四个方面：基础算法、深度学习、强化学习以及多智能体技术。这些算法使得AI玩家在德州扑克中的胜率不断提升，甚至超越人类选手。文章通过对这些算法的阐述，可帮助读者了解AI在德州扑克上的胜算，也可为类似算法的研究提供借鉴。

一、基础算法

1、概念与优势

基础算法是德州扑克AI算法提升之路的重要一步。这种算法通常采用博弈树搜索的方式来选择最佳策略。具体来说，AI将扑克牌表述为数字，然后运用概率计算和数学模型来决定下一步要采取的策略。在德州扑克中，基础算法被用于预测对手的行为和系统支持牌（支持牌即指系统推荐你选择的牌）。基础算法的优势主要在于它具有可预测性和高度的随机性。

2、例子

DeepStack是一种基于基础算法的德州扑克AI，它通过构建一个浅层神经网络来确定行动。DeepStack的设计是为了在决策时考虑自己和对手的余牌和历史行动。在2017年的国际计算机游戏大赛中，DeepStack击败了多名人类专业选手。

3、挑战

基础算法的局限性在于运用博弈树搜索的方式来寻找最佳策略，而这种方法随着博弈树搜索逐渐庞大，会导致效率下降，从而产生更多的问题。这使得基础算法难以应对复杂的情况，例如：多道牌环节和多人游戏。

二、深度学习

1、概念与优势

深度学习是另一种德州扑克AI算法提升之路的重要一步。这种算法可以在不需要额外的规则或特征信息的情况下自我训练，从而提高AI的决策能力。深度学习通过学习大量的对局记录，来发掘复杂的牌型和策略，并且自主掌握新的技能。与基础算法相比，深度学习具有更高的可普适性和不可预测性。

2、例子

Cepheus是德州扑克AI中最先进的基于深度学习的算法之一。Cepheus采用了一种称为对抗搜索的技术，将对手动作视为AI本身的可控制部分，然后利用深度卷积神经网络编码Cepheus的策略，最终实现了几乎无法被击败的能力。不同于DeepStack，Cepheus使用绝对纠正策略，而不是估计策略。

3、挑战

深度学习的局限性在于需要大量的数据来训练。此外，对于特定的对手，深度学习的效率可能不高。这种算法需要超级计算机来进行模型训练，以获取最好的性能，这也使得它具有较高的成本。

三、强化学习

1、概念与优势

强化学习是德州扑克AI算法提升之路的一种新型算法，它具有自我学习和优化的能力。在强化学习中，AI不断地使用试错法来评估每种策略的优劣，并通过记忆来修正其决策。在与对手的多次交互中，AI与环境的互动越多，其正确性和稳定性也越高。

2、例子

Poker-CNN是一种基于深度强化学习的德州扑克AI。与传统算法不同，Poker-CNN在深度学习的基础上加入了强化学习的思想，通过每次游戏的结果得到奖励或惩罚，从而自我优化和学习。通过与众多人类专业选手进行对局测试，Poker-CNN的胜率高达0.58。

3、挑战

强化学习的局限性在于，它需要大量的时间来修正并提高决策策略。在德州扑克中，由于每次决策需要更多的时间和牌面分析，因此需要更多的演习次数才能达到理想的水平。此外，强化学习算法面临的另一个问题是随机性的问题，使得它很难在实际情况中达到最优策略。

四、多智能体技术

1、概念与优势

多智能体技术是在互动场景中应用AI算法的一种新兴技术。在德州扑克中，多智能体技术是一种利用不同的AI玩家来互相竞争和合作的方法。此方法通过使AI的胜者或失败者对数量有所变化，来实现相同的目的。在众多AI玩家中，每个玩家都会尝试与其他玩家进行合作，以赢得最多的筹码。

2、例子

Tartanian7是一种成功运用多智能体技术的德州扑克AI。Tartanian7的设计是在多个策略玩家之间以小盲注和大盲注组成参赛选手的方式运作。每个策略玩家都是一些规则或模型的组合，各自采用不同的策略来匹配其他策略玩家。在几次短时间内的测试之后，Tartanian7成功地击败了各国最佳专业德州扑克选手。

3、挑战

多智能体技术的局限性在于，德州扑克的互动场景需求非常高。在多人游戏情况下，需要人工智能选择正确的策略来匹配其他玩家。此外，多智能体技术的应用还受到有关AI玩家之间通信和互动的限制。