问耕 发自 LZYY
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
昨天下午，量子位在中关村举办了一个技术沙龙，邀请创新工场AI工程院技术VP李天放、联想智慧医疗CEO林林等，从技术和实战的角度，对德州扑克人机大战进行解读。
嘉宾介绍
李天放
创新工场AI工程院技术负责人，课程格子的创始人，前微软工程师，以及著名大数据公司Palantir早期成员。德州扑克职业玩家。
以下是李天放对德州扑克AI的技术解读：
文字版本整理如下：
AI算法和博弈论，这两个交叉点还是有一点难度的。
先从博弈论开始。
大家需要对GTO/纳什平衡有一个初期的理解。在德州扑克，翻硬币，剪刀石头布这类游戏里面，纳什平衡点的定义是：如果双方都在用一个比较好的战略，任何一方做出调整结果都会更糟糕，也就是存在一个平衡点，使得两个人都不能再进步。
相比于石头剪刀布，一对一的德州扑克，是一个复杂度非常高的博弈。如何找到德州扑克的GTO和纳什平衡点？这是此类AI算法的核心。
CounterFactual Regret Minimization(CFR，反事实遗憾最小化)，这是一个类似强化学习的算法，但是更高效。让AI之间对战德扑，采用随机的策略，然后每局过后看看在什么地方后悔了，然后尝试不同的战略，再在决策点上复盘。
这个算法与人类学习德州类似：累积经验、评判自己的选择，但需要注意的是，这里正确的“后悔点”非常重要。德州扑克有很强的随机性，所以很容易陷入错误的学习方式。
算法很简单，问题是无限德州的空间太大了，复杂度是10的160次方。有几种解决方案：合并简化 CFR(Claudico)，CFR “直觉”(DeepStack)，CFR End Game Solver RL(Libratus)。
总结一下：
· CFR类似于强化学习。权重调整基于概率。
· AI的战略和学习方式和职业牌手相似，但是更准确。
上述内容视频版本，请前往量子位微信公众号(ID：QbitAI)查看。
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