人工智能扑克：统计与机器学习 人工智能的进步

随着在线扑克室的引入，扑克走向数字化，扑克机器人的想法应运而生。早在 20 世纪 80 年代，就有人尝试过电脑扑克玩家，但在线扑克提供了新的机遇。在数字环境中，如果您有一个可以独立玩牌的扑克机器人，并击败人类对手，您就可以赢钱，而且根本没人知道他们在玩机器人。

从 Libratus 到 Pluribus 的人工智能扑克

这些早期的机器人根本没有使用我们今天所知的人工智能，而是依靠专用硬件和硬编码规则系统来 “玩 “游戏。结果并不令人振奋，任何有一定在线扑克游戏经验的人类玩家都能轻松击败它们。然而，研究人员坚持不懈，随着人工智能的发展，这项技术很快被采用，成为在线扑克游戏自动化的一种方式。

起初，这仍局限于基于硬件的解决方案，其中最先进的 Libratus 最终能够定期击败普通人类玩家。但是，随着人工智能技术的突飞猛进，最大的飞跃出现了，从基于硬件的算法到基于软件的算法，这些算法可以很容易地应用到人工智能扑克机器人中。

与需要专用硬件的 Libratus 不同，Pluribus 使用标准计算机（唯一的主要要求是 128 GB 内存），与一整桌的职业扑克玩家对战。五个人类，一个扑克机器人，Pluribus 赢了。人工智能突然可以击败所有级别的玩家，而且还能稳操胜券。

适应多人赢现金的棋牌游戏动态

然而，在这个变化多端的扑克世界里，即使是强大的 Pluribus 人工智能扑克机器人也不是最终的答案。与其他五位玩家进行锦标赛扑克游戏与在在线扑克室进行现金游戏是截然不同的扑克体验。特别是，现金游戏允许玩家随时增加筹码，因此，随着筹码量的变化，游戏策略也会发生显著变化。

在在线扑克现金游戏中，人工智能系统不能依靠反映所有玩家资源平等的基线概率，而是要面对不断变化的方法，这就要求玩家和人工智能扑克机器人实时适应特定牌局或游戏中的情况。Libratus 和 Pluribus 等人工智能解决方案需要新的策略，才能在无上限德州扑克等游戏中表现出色。

因此，机器学习系统必须具备反应思维能力，以克服对手的行为变化，而这正是人工智能扑克机器人成功的关键所在。

扑克中的统计方法

多年来，统计数据一直是扑克分析不可或缺的一部分，顶级玩家通过概率计算来了解每轮可能出现的结果。虚拟扑克助手虽然在技术上不是机器人，但也越来越受欢迎，它可以在在线扑克游戏中实时在屏幕上提供玩家的统计数据和潜在结果。

统计在扑克中最有名的应用可能就是所谓的预期值或 EV。这个概念是计算每一手牌的潜力，包括输和赢，让您做出下注、加注或弃牌的正确选择。

将 EV 与其他数据相结合，可以让扑克机器人人工智能采用所谓的博弈论最优（GTO）策略。GTO 的理念是让您在每一手牌中的表现都最大化。这意味着在最大限度地利用获胜机会的同时，最大限度地减少损失。能够保持 GTO 策略的扑克人工智能是自动扑克游戏的终极目标。

处理不完整信息和虚张声势

但是，即使有了 GTO 战略，有一个领域的统计数据也不是唯一的答案。扑克是一种信息不完全的游戏，也就是说，你不知道其他玩家有什么牌。这正是扑克游戏的挑战所在，也是人工智能研究人员喜欢用它来开发系统的原因。

这些未知信息会在游戏的另一个方面成倍增加。玩家不必做出合乎逻辑的反应。一手差牌可以通过虚张声势变成一手好牌，但你也不知道玩家什么时候在虚张声势。这是玩家（包括扑克人工智能）所不具备的两个大量信息。这才是扑克游戏在统计数据之外的真正挑战，也是玩家的技能决定胜负的关键所在。这也是扑克人工智能最难掌握的方面。

Pluribus 可以做到这一点，它采用了一种虚张声势检测算法，试图根据玩家策略的变化和之前的虚张声势历史数据来识别玩家何时在虚张声势。这被证明是比较成功的，加上它自己的虚张声势程序，为游戏提供了一种更人性化的方法。随着扑克人工智能的不断进步，这一领域还有很大的改进空间。

算法在现实世界中的应用

如今的扑克人工智能算法出现在许多工具中。机器人本身提供自动游戏，并能同时在多个账户上运行。这意味着可以同时玩多个牌桌，即使是小额赌注游戏，也能为操作者提供月收入。由于无需人工输入，这类机器人越来越受到那些想通过在线扑克赚钱的人的欢迎。

但这还不是全部，使用人工智能算法的虚拟扑克助手提供类似的实时游戏分析，但不是自己玩游戏，而是帮助您更有效地玩游戏。分析和建议会显示在屏幕上，因此与机器人不同，您可以自己玩每一手牌，但拥有相同的分析结构，帮助您在游戏中做出最有效的策略选择。

最后，人工智能驱动的培训解决方案利用人工智能的性能优势，帮助玩家学习和理解最佳方法方案。无论是学习游戏的新玩家，还是希望完善游戏特定方面的职业玩家，这些人工智能驱动的培训工具都是机器学习和人工智能影响扑克的另一种方式。

扑克中的机器学习

因此，我们可以看到，机器学习过程是开发一系列帮助玩家学习并在在线扑克中获胜的工具不可或缺的一部分。随着机器学习的发展，正如多年来的发展一样，它将帮助扑克机器人提高性能，在策略选择方面提供更多的细微差别，并更好地识别和实施虚张声势。

众多研究人员使用扑克进行人工智能和机器学习开发是有原因的。它提供了需要真正的适应性和理解力才能掌握的挑战，随着机器学习的进步，使用它的工具也在进步。

结论

机器学习和人工智能算法对在线扑克产生了巨大影响。从早期的机器人到能够击败职业玩家，机器学习技术和人工智能算法的进步见证了扑克机器人和其他类似工具在功能上的飞跃。

如今，机器人可以自主进行游戏，不需要任何专用硬件，可以同时进行多桌游戏，同时还能取得胜利。然而，这并不意味着它们已经达到了顶峰。从完善未知信息和虚张声势的方法，到更像人类的行为以躲避机器人检测系统，人工智能的进步仍有许多方法可以改善扑克体验。

常见问题：

扑克中使用哪些统计方法？

有几种，但最常见的是 EV 或期望值，它是评估任何特定牌局潜力的一种方法。总的来说，统计玩法试图实现游戏的最优策略，即最大限度地减少输牌，最大限度地增加赢牌。

机器学习如何帮助制定更有效的扑克策略？

通过更好地理解游戏策略的细微差别，尤其是游戏中统计分析无法提供所有答案的未知方面，特别是玩家的虚张声势和隐藏的牌面因素。

哪些机器学习算法对分析扑克游戏情况最有效？

Pluribus 是目前最有效的算法，能够同时击败多个职业玩家。

统计和机器学习技术能否帮助经验不足的球员提高比赛水平？

是的。无论是在专用培训工具中，还是作为虚拟扑克助手，都能帮助玩家在游戏中更清楚地了解策略和操作。

随着在线扑克室的引入，扑克走向数字化，扑克机器人的想法应运而生。早在 20 世纪 80 年代，就有人尝试过电脑扑克玩家，但在线扑克提供了新的机遇。在数字环境中，如果您有一个可以独立玩牌的扑克机器人，并击败人类对手，您就可以赢钱，而且根本没人知道他们在玩机器人。

从 Libratus 到 Pluribus 的人工智能扑克

这些早期的机器人根本没有使用我们今天所知的人工智能，而是依靠专用硬件和硬编码规则系统来 “玩 “游戏。结果并不令人振奋，任何有一定在线扑克游戏经验的人类玩家都能轻松击败它们。然而，研究人员坚持不懈，随着人工智能的发展，这项技术很快被采用，成为在线扑克游戏自动化的一种方式。

起初，这仍局限于基于硬件的解决方案，其中最先进的 Libratus 最终能够定期击败普通人类玩家。但是，随着人工智能技术的突飞猛进，最大的飞跃出现了，从基于硬件的算法到基于软件的算法，这些算法可以很容易地应用到人工智能扑克机器人中。

与需要专用硬件的 Libratus 不同，Pluribus 使用标准计算机（唯一的主要要求是 128 GB 内存），与一整桌的职业扑克玩家对战。五个人类，一个扑克机器人，Pluribus 赢了。人工智能突然可以击败所有级别的玩家，而且还能稳操胜券。

适应多人赢现金的棋牌游戏动态

然而，在这个变化多端的扑克世界里，即使是强大的 Pluribus 人工智能扑克机器人也不是最终的答案。与其他五位玩家进行锦标赛扑克游戏与在在线扑克室进行现金游戏是截然不同的扑克体验。特别是，现金游戏允许玩家随时增加筹码，因此，随着筹码量的变化，游戏策略也会发生显著变化。

在在线扑克现金游戏中，人工智能系统不能依靠反映所有玩家资源平等的基线概率，而是要面对不断变化的方法，这就要求玩家和人工智能扑克机器人实时适应特定牌局或游戏中的情况。Libratus 和 Pluribus 等人工智能解决方案需要新的策略，才能在无上限德州扑克等游戏中表现出色。

因此，机器学习系统必须具备反应思维能力，以克服对手的行为变化，而这正是人工智能扑克机器人成功的关键所在。

扑克中的统计方法

多年来，统计数据一直是扑克分析不可或缺的一部分，顶级玩家通过概率计算来了解每轮可能出现的结果。虚拟扑克助手虽然在技术上不是机器人，但也越来越受欢迎，它可以在在线扑克游戏中实时在屏幕上提供玩家的统计数据和潜在结果。

统计在扑克中最有名的应用可能就是所谓的预期值或 EV。这个概念是计算每一手牌的潜力，包括输和赢，让您做出下注、加注或弃牌的正确选择。

将 EV 与其他数据相结合，可以让扑克机器人人工智能采用所谓的博弈论最优（GTO）策略。GTO 的理念是让您在每一手牌中的表现都最大化。这意味着在最大限度地利用获胜机会的同时，最大限度地减少损失。能够保持 GTO 策略的扑克人工智能是自动扑克游戏的终极目标。

处理不完整信息和虚张声势

但是，即使有了 GTO 战略，有一个领域的统计数据也不是唯一的答案。扑克是一种信息不完全的游戏，也就是说，你不知道其他玩家有什么牌。这正是扑克游戏的挑战所在，也是人工智能研究人员喜欢用它来开发系统的原因。

这些未知信息会在游戏的另一个方面成倍增加。玩家不必做出合乎逻辑的反应。一手差牌可以通过虚张声势变成一手好牌，但你也不知道玩家什么时候在虚张声势。这是玩家（包括扑克人工智能）所不具备的两个大量信息。这才是扑克游戏在统计数据之外的真正挑战，也是玩家的技能决定胜负的关键所在。这也是扑克人工智能最难掌握的方面。

Pluribus 可以做到这一点，它采用了一种虚张声势检测算法，试图根据玩家策略的变化和之前的虚张声势历史数据来识别玩家何时在虚张声势。这被证明是比较成功的，加上它自己的虚张声势程序，为游戏提供了一种更人性化的方法。随着扑克人工智能的不断进步，这一领域还有很大的改进空间。

算法在现实世界中的应用

如今的扑克人工智能算法出现在许多工具中。机器人本身提供自动游戏，并能同时在多个账户上运行。这意味着可以同时玩多个牌桌，即使是小额赌注游戏，也能为操作者提供月收入。由于无需人工输入，这类机器人越来越受到那些想通过在线扑克赚钱的人的欢迎。

但这还不是全部，使用人工智能算法的虚拟扑克助手提供类似的实时游戏分析，但不是自己玩游戏，而是帮助您更有效地玩游戏。分析和建议会显示在屏幕上，因此与机器人不同，您可以自己玩每一手牌，但拥有相同的分析结构，帮助您在游戏中做出最有效的策略选择。

最后，人工智能驱动的培训解决方案利用人工智能的性能优势，帮助玩家学习和理解最佳方法方案。无论是学习游戏的新玩家，还是希望完善游戏特定方面的职业玩家，这些人工智能驱动的培训工具都是机器学习和人工智能影响扑克的另一种方式。

扑克中的机器学习

因此，我们可以看到，机器学习过程是开发一系列帮助玩家学习并在在线扑克中获胜的工具不可或缺的一部分。随着机器学习的发展，正如多年来的发展一样，它将帮助扑克机器人提高性能，在策略选择方面提供更多的细微差别，并更好地识别和实施虚张声势。

众多研究人员使用扑克进行人工智能和机器学习开发是有原因的。它提供了需要真正的适应性和理解力才能掌握的挑战，随着机器学习的进步，使用它的工具也在进步。

结论

机器学习和人工智能算法对在线扑克产生了巨大影响。从早期的机器人到能够击败职业玩家，机器学习技术和人工智能算法的进步见证了扑克机器人和其他类似工具在功能上的飞跃。

如今，机器人可以自主进行游戏，不需要任何专用硬件，可以同时进行多桌游戏，同时还能取得胜利。然而，这并不意味着它们已经达到了顶峰。从完善未知信息和虚张声势的方法，到更像人类的行为以躲避机器人检测系统，人工智能的进步仍有许多方法可以改善扑克体验。

常见问题

扑克中使用哪些统计方法？

有几种，但最常见的是 EV 或期望值，它是评估任何特定牌局潜力的一种方法。总的来说，统计玩法试图实现游戏的最优策略，即最大限度地减少输牌，最大限度地增加赢牌。

机器学习如何帮助制定更有效的扑克策略？

通过更好地理解游戏策略的细微差别，尤其是游戏中统计分析无法提供所有答案的未知方面，特别是玩家的虚张声势和隐藏的牌面因素。

哪些机器学习算法对分析扑克游戏情况最有效？

Pluribus 是目前最有效的算法，能够同时击败多个职业玩家。

统计和机器学习技术能否帮助经验不足的球员提高比赛水平？

是的。无论是在专用培训工具中，还是作为虚拟扑克助手，都能帮助玩家在游戏中更清楚地了解策略和操作。