撲克 AI 有什麼特色？

自從 AlphaGo 打敗韓國職業棋手李世乭以來，AI 應用於各種遊戲的可能性便不斷地被熱烈討論。目前 AI 應用於撲克的發展雖不如圍棋那麼成熟，但是也有 AI 機器人曾打敗職業撲克玩家；究竟 AI 機器人應用在撲克上有甚麼挑戰以及特別之處，會在下面和大家分享喔~

隨機性是 AI 撲克的最大挑戰

撲克與一般棋類遊戲的最大差異就在於資訊不透明，若將同樣的 AI 系統套用至撲克上，AI 很容易只根據自己的手牌好壞而採取固定模式的策略，導致思路被對手識破。因此，AI 應用於撲克的最大挑戰在於隨機性，除了要能在應對相似的手牌時保持隨機性，也要能在下注時表現出隨機性。

(圖/ 隨機性是AI撲克的最大挑戰。截自BBC)

納許均衡讓撲克 AI 克服隨機性的挑戰

這個挑戰在 2017 年的時候被卡內基梅隆大學的 Tuomas Sandholm 教授和他的研究團隊所克服，他們依照納許均衡的理論算出牌局中的「均衡點」，讓 AI 能評估該以多少機率來蓋牌、跟注或是加多少注等等的策略，從而打造出學會「隨機」出牌的撲克 AI: Libratus。

他們蒐集過去職業玩家的表現並和 Libratus 進行比較，發現 Libratus 的隨機性能夠達到高於職業平均玩家的水準，讓對手無法透過變更玩牌策略來提升勝率。他們在 2017 年的時候讓 Libratus 與四名職業玩家分別比賽，Libratus 都取得勝利，顯示了目前撲克 AI 的實力已然不可小覷。

(圖/ 撲克 AI 已有擊敗職業玩家的實力。截自KDnuggets)

撲克 AI 擊敗頂尖玩家指日可待

大家也許會擔心，如果在網路上遇到這種撲克 AI，將大幅影響遊戲的公平性；但實際上遊戲平台一般都會禁止使用撲克 AI 進行遊戲，而且這種 AI 撲克仍然是有一些規律可以被我們所觀察到的，例如每天在相同的時間上線、未通過真人驗證或是出牌時間固定等等，可以透過這些特徵來避開不公平的遊戲狀況發生。

另外，撲克 AI 的發展其實還有一段路要走，雖然 Libratus 有能力擊敗職業玩家，但這僅限於單挑且固定的遊戲模式；如果更改了規則、或是換成多人德州撲克，那複雜度就會再提升，目前這方面的機器人尚處於研發階段。儘管成熟的撲克 AI 還沒有出現在我們的眼前，但相信在近幾年數據流量的提升下，必定會加速這些挑戰被克服的速度，也許撲克 AI 擊敗頂尖撲克玩家像是 Phil Ivey、Daniel Negreanu 等人的時間已經離我們不遠了！