中科院研究的德州AI横扫德扑顶级人类，吊打海外AI

中科大微软联手打造“双重大脑”AI，6人德州扑克迎来第一位机器霸主

一、为什么德扑是AI的「珠穆朗玛峰」？

德州扑克（简称德扑）被誉为AI领域的「珠穆朗玛峰」，原因在于它的高度复杂性和现实意义。以下是几个关键点：

完美信息 vs 非完美信息

与围棋（AlphaGo的战场）这种所有信息透明的「完美信息游戏」不同，德扑是一款「非完美信息游戏」。玩家需要面对隐藏的底牌和对手的虚张声势，在信息不对称中做出决策。这种特性让德扑更接近真实世界的场景，比如商业谈判或金融博弈。

六人桌无限注的复杂度

在六人桌无限注德州扑克中，每位玩家每回合的策略选择超过围棋的可能。尽管围棋的静态复杂度更高，但德扑需要实时计算动态博弈，挑战性极强。

职业玩家的噩梦

即使是顶级人类玩家，经过数十年训练，仍难以完全克服「情绪波动」和「读牌误差」。这使得德扑成为AI验证自身能力的绝佳舞台。

关键矛盾：

传统AI依赖「暴力穷举」无法应对如此庞大的计算量，而通过「规则简化」又容易被人类识破套路。如何在复杂性和实用性间找到平衡，成为AI攻克德扑的最大难题。

二、AlphaHoldem的「三重革命」

中国科学院开发的AlphaHoldem通过三大技术突破，彻底改变了德扑AI的格局：

1. 首创「双重蒙特卡洛树」架构（颠覆性创新）

传统AI的局限：

传统方法使用单棵蒙特卡洛树搜索（MCTS），强行合并隐藏信息，导致策略失真；通常通过抽象简化牌面（比如将KQ视为“强牌”），牺牲了精度。

AlphaHoldem的突破：

采用「公共树+私有树」的双轨并行架构。公共树处理明牌和下注历史，私有树绑定每位玩家的底牌，精准计算每张牌的胜率。

效果：

这种“双脑协同”让AI在诈唬和价值下注之间达到完美平衡。人类玩家难以分辨AI的策略是机械计算，还是狡猾如“老狐狸”。

2. 零人类数据·纯自我博弈（学习方式革新）

训练过程：

从随机出牌开始，AlphaHoldem每天进行500万局自我对战，相当于人类顶级玩家1辈子的牌局量。

强化学习迭代：

通过淘汰失败策略、保留反脆弱策略，不断优化自身，完全不依赖人类数据。

独特优势：

摒弃人类经验后，AI避免了人类常见的偏见（如过度保守），甚至发现了反直觉的策略。

案例：

AI可能在持有小对子且胜率较低时激进加注，诱导对手弃牌。人类玩家或许觉得这是“疯狂”行为，但数学证明这是长期盈利的策略。

3. 150倍效率碾压美国前冠军AI（性能暴力突破）

AlphaHoldem在性能上大幅超越美国AI系统，如CMU的Pluribus和DeepStack：

换算：AlphaHoldem每100手牌从人类玩家手中赢走1500美元，而职业赛顶级玩家的平均赢率仅为5bb/100手，效率高达150倍。

三、为什么说这是「中国AI的高光时刻」？

AlphaHoldem的成功不仅是技术突破，更是中国AI崛起的象征：

中科大主导核心算法

双重MCTS架构由中国科学技术大学团队设计，打破了西方主导的反事实遗憾最小化（CFR）框架，展现了中国在AI领域的原创能力。

低成本颠覆高壁垒领域

德扑AI长期被CMU、Facebook等机构垄断，而AlphaHoldem仅用1%的算力就实现了超越，证明了中国团队的高效创新能力。

落地场景远超扑克

AlphaHoldem的技术不仅限于游戏，还能在以下领域大放异彩：

金融交易：在信息不对称的市场中模拟对手行为。

网络安全攻防：识别黑客攻击中的虚招与实招。

商业谈判：生成多轮竞价中的最优策略。

四、争议：AI会「杀死」德州扑克吗？

AlphaHoldem的出现引发了激烈争论：

反对派观点

职业选手Daniel Negreanu认为：“一旦AI策略开源，玩家只需学习最优解，德扑将退化为数学考试，失去乐趣。”

支持派观点

开发者团队表示：“人类将更专注于心理战和动态调整，就像AlphaGo之后围棋热度不降反升。”

笔者观点

AI不是德扑的终结者，而是「策略显微镜」。它揭示了德扑的本质——在信息残缺中进行概率决策的艺术。人类玩家反而将迎来黄金时代：通过AI训练快速提升技能，专注于人性博弈的层面。

结语：超越扑克的启示“AlphaHoldem的胜利，属于所有在不确定中寻找确定性的探索者。

当未来某日，你在谈判桌上识破对手的虚张声势，在股市波动中冷静加仓——

或许正受益于今天，一群科学家教AI打扑克时发现的真理。”

参考资料：

论文：《Dual MCTS: An Efficient Monte Carlo Tree Search Framework for Non-Perfect Information Games》（AAAI 2024）

实测数据：中科大实验室对战Phil Ivey策略库的胜率报告

对比实验：AlphaHoldem vs Pluribus 10万手牌统计