美國《科學》雜誌11日線上發表的相關論文顯示，Pluribus與13名德州撲克高手進行了1萬手不限注對局的六人桌比賽，每次比賽中由機器對5名人類選手，結果機器取得勝利。
在另外一種形式的六人桌比賽中，由5個Pluribus與1名人類選手對局，結果機器分別在5000手對局中先後擊敗了德州撲克世界冠軍達倫·伊萊亞斯和克裡斯·弗格森。
在比賽中，Pluribus會讓自己變得難以預測。例如常規打法是在牌最好的時候押注，但這很快會被對手識破，因此它會"耍點心眼"，不按常理出牌。分析顯示，它會做出一些多數人類玩家都認為不好的決策，這在客觀上也迷惑了對手。
研究人員指出，與讓機器下國際象棋和圍棋相比，德州撲克的挑戰更大。德州撲克比賽中每方都不知道對手的牌，對手還可能在押注時虛張聲勢，因此決策只能基於不完全資訊，這與真實世界中的問題更接近。
卡內基-梅隆大學教授圖奧馬斯·桑德霍爾姆說，此前人工智慧在"戰略性推理"方面取得的成就僅限於二人遊戲，此次在複雜遊戲中戰勝5名人類選手，將為人工智慧解決真實世界問題提供新的可能性。
據介紹，在二人遊戲中，機器的策略是實現博弈論中的"納什均衡"，即確保結果至少是平局，而只要對手犯錯打破均衡，機器就能獲勝。但這一策略不適用於多人遊戲，因此機器不能保平，必須不斷爭取先手才能最終獲勝。研究人員為此設計了一種新的"有限前瞻搜索"演算法，讓機器能做出一個平衡的整體決策。
2017年，卡內基-梅隆大學開發的人工智慧Libratus曾在12萬手一對一不限注德州撲克比賽中分別戰勝4名人類選手。
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