托马斯·桑德霍姆教授解释说：“在有两名玩家的零和游戏中，如果有一人不遵从纳什均衡的策略，那么两名玩家获得的收益都将受损，但我们的系统不会这样。在此类游戏中，以纳什均衡的方式思考是最安全的。遵从规律的玩家将合理地获得收益，同时在任何地方都不会被对手利用。”

这一次，比赛规则和2015年那次基本一致，比赛时间从13天延长到20天，仍基于无限制投注的规则，Libratus轮流与人类高手一对一比赛。人类团队计算总分，与Libratus的总得分比较胜负关系。不同的是，升级后的Libratus程序就像围棋棋盘上威风八面的AlphaGo一样，一上来就对四名人类高手形成了全面压制。AI从比赛第一天就一路领先，第6天领先优势虽一度缩小，但从第7天后，人类就再也没有机会缩小巨大的差距了。最终，Libratus领先的筹码数量达到惊人的176.6万美元！在德州扑克领域的人机大战中，人工智能完美胜出！

那么，从Libratus大败人类高手的德州扑克对局中，我们能看到哪些人工智能的发展规律呢？

根据我对Libratus对局的观察，Libratus所使用技术策略非常成功。AI利用增强学习技术，从自我对局中学习最优的扑克玩法，而避免从人类的既定模式中学习经验，这是非常重要的一点。当然，目前Libratus的算法还只适用于无限制投注的一对一比赛。如果将比赛扩展到更常见的多人制比赛，Libratus面对的挑战会更大一些，还需要进行策略上的升级与调整。

计算机在德州扑克领域取得的成功，让包括我在内的人工智能研究者都非常振奋，这主要有以下两个原因：

·和围棋不同，在德州扑克的牌桌上，人工智能与人类选手一样，都只能看到部分信息。这种情况下，没有所谓的唯一的、最佳的打法。

·Libratus基本是从零开始学习德州扑克策略，且主要依靠自我对局来学习。这对利用人工智能解决更为广泛的现实问题意义重大。

那些担心人工智能威胁的悲观主义者可能会从Libratus的胜利中看到更为现实的风险。比如，机器曾在比赛中用大赌注和新策略吓退、蒙骗过最精明的人类牌手，这些方法也许会被精明的商人用于人类的商业谈判。一旦这些人工智能算法被犯罪组织利用，是否会出现灾难性的后果？担心出现超人工智能的人还会进一步追问，一旦机器有了自我意识，机器是否会像德州扑克牌桌上的AI算法一样，用各种策略诱骗、恐吓人类呢？

乐观主义者则更多地看到Libratus的算法本身对于人工智能帮助人类解决实际问题的巨大价值。如果机器能够在自我学习中不断完善对于一种特定策略的掌握程度，能够在不熟悉或缺乏全部信息的环境中不断试错并积累经验，那么，机器显然可以胜任更多的人类工作。比如，机器可以帮助人类制订更为复杂的医疗计划，可以在人类感到难以决策的领域，比如商业活动、城市规划、经济调控甚至战争指挥等，充当人类的“参谋”。也许，未来每个人都可以依靠强大的计算机和人工智能程序，成为运筹帷幄、决胜千里的战略家。