人工智能的下一個稱霸領域：撲克？

短短十年間，人工智能先是戰勝了國際象棋大師，如今又擊敗了韓國職業圍棋九段，其不斷提升的決策系統和學習能力令人震驚。它下一個大顯神威的領域是什么呢？可能是撲克。

署名為卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員的田淵棟在發文稱，AlphaGo的兩個網絡是13層的人工神經網絡，其結構與谷歌圖片搜索引擎識別圖片的結構相似。這些層能夠做分類和邏輯推理，經過過濾，13個連接的神經網絡層產生對它們看到的局面進行判斷。

有人因此心生恐懼，猜測人工智能會不會終有一天上演科幻大片上出現的統治人類。那么，拋開過于遙遠的未來，就短期來看，AlphaGo這類人工智能的下一步是不是可以在任何博弈類游戲中打敗人類呢？

全球最權威的自然科學綜合類學術期刊之一Science發文稱，也許，人類在撲克游戲中還能和人工智能多抵抗一會兒。

一位投身于人工智能撲克軟件研發的前撲克專家說，雖然計算機在一些撲克玩法中已經接近采用數學上的最優策略了，但優秀的人類撲克玩家都擁有一個額外的技能：研究并利用對手的弱點的能力。而這種人類能力是偏離數學最優策略的，計算機無法做到這一點。

不過，從原則上說，這只是深層神經網絡應該能夠掌握的事情。這就是說，另一個人類游戲堡壘可能也將被人工智能攻破。

國際象棋大師卡斯帕羅夫在2010年發文指出了國際象棋和撲克的區別：

國際象棋是百分之百的信息博弈——兩個玩家都會同時獲知相同的數據信息——與計算機敏感的計算能力相比，玩撲克牌可以隱藏自己的牌，其中有很多變量和不確定性，概率、以假象迷惑對手的心理層面因素、風險管理等在撲克牌中十分關鍵。

似乎是撲克完全基于人類心理活動的方面令其在面對計算機時顯得無懈可擊。一臺機器可以很容易地計算出每一手牌的可能性或者概率，但在面對低概率同時卻是高賭注的時刻，機器人卻并不占優勢。

然而，人工智能總歸是人類設計并制造出來的產物。據位于西雅圖的人工智能公司旗下的一個研究所的負責人表示，AlphaGo的計算機技術并不廣泛適用，“我們距離普遍人工智能還有很長的路要走。”