Libratus扑克机器人如何碾压人类顶尖玩家？

Libratus 是由卡内基梅隆大学的 Tuomas Sandholm 教授和他的学生 Noam Brown（现就职于 Meta AI）开发的一款人工智能程序，它在 2025 年 1 月与四名世界顶级扑克玩家进行了一场为期 20 天的“人机大战”，并以绝对优势获胜，被认为是人工智能发展史上的一个重要突破。

下面我将从几个方面为你全面解析 Libratus：

核心成就：碾压人类顶尖玩家

• 对手：四位职业扑克玩家，包括 Jason Les, Dong Kim, Daniel McAulay 和 Chino Rheem，他们都是经验丰富、战绩斐然的顶尖高手。
• 比赛形式：无限注德州扑克，比赛形式为“6-max”（6人桌），这比常见的2人 Heads-Up 比赛复杂得多，因为玩家需要考虑更多对手的策略和动态。
• 赛果：在经过 120,000 手牌的较量后，Libratus 以 1,776,000 美元的巨额筹码领先人类方，这不仅仅是小胜，而是压倒性的胜利。
• 历史意义：这场比赛的胜利比之前 AlphaGo 击败李世石更具某种象征意义，围棋是“信息完全公开”的博弈（双方都能看到棋盘上所有棋子），而扑克是“信息不完全”的博弈（玩家不知道对手的底牌），还涉及“虚张声势”（Bluffing）和“心理战”，Libratus 的胜利标志着 AI 在处理不确定性、隐藏信息和策略性欺骗方面达到了新的高度。

核心技术：为什么 Libratus 如此强大？

Libratus 的强大之处在于其独特的算法架构，它解决了传统博弈论 AI 在复杂扑克游戏中面临的“计算爆炸”问题，其核心技术可以概括为以下几点：

a. 算法基础：纳什均衡

• 概念：纳什均衡是一种博弈论中的策略组合，即在给定其他参与者策略的情况下，没有任何一个参与者可以通过单方面改变策略来获得更好的收益，在扑克这种“零和博弈”（一方的收益等于另一方的损失）中，如果双方都采用纳什均衡策略，那么长期来看，谁也无法获得优势。
• Libratus 的目标：Libratus 的目标不是去“计算”出完整的纳什均衡策略（这在扑克这种复杂游戏中是不可能的），而是“逼近”一个有效的纳什均衡策略，使其在面对任何人类对手时都能保持不败，甚至盈利。

b. 关键创新：解耦与抽象

这是 Libratus 最核心的突破，传统的 AI 在每个决策点都需要重新计算整个博弈树，计算量巨大，Libratus 巧妙地将决策过程分解。

• 策略解耦

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 传统方法：在每一个行动点（翻牌后下注 10 美元），AI 都需要计算从该点开始到游戏结束的所有可能性。
  • Libratus 方法：它将策略分为两个阶段：
    1. 策略计算：在比赛开始前或长时间休息期间，Libratus 在强大的超级计算机上预先计算出一个强大的“基础策略”，这个策略覆盖了几乎所有可能的公共牌组合和自己的手牌范围。
    2. 策略执行：在比赛中，当轮到 AI 行动时，它只需调用这个预计算好的策略，并根据当前局面（公共牌、底池大小等）快速做出决策，而无需进行实时、复杂的全局计算，这极大地提高了决策速度。
• 2. 博弈论抽象
  • 问题：真实的扑克游戏中，可能的下注金额是无限的（比如你可以下注 1 美元、1.01 美元、1.02 美元...），这导致博弈树变得无限庞大，无法计算。
  • Libratus 方法：它将无限的下注金额“抽象”或“映射”到一个有限的下注选项集合中，它可能会将所有下注金额归类为“小注”、“中注”、“大注”等几个级别。
  • 好处：这使得在抽象后的、规模更小的博弈树上计算纳什均衡成为可能。
  • 挑战：抽象后的策略如何应用到真实的、无限的下注游戏中？Libratus 的解决方案是使用“策略修复”（Strategy Repair）。

c. 核心技术：策略修复

这是 Libratus 最具革命性的部分，解决了抽象化带来的信息损失问题。

• 工作原理：
  1. 在比赛期间,当 Libratus 需要做出一个在抽象化模型中没有对应选项的真实决策时（一个非标准的下注额），它会分析对手的历史行动。
  2. 它会识别出对手在哪些具体的、非抽象化的下注点上表现出了“弱点”（即偏离了最优策略）。
  3. Libratus 会微调自己的策略，在这些特定的、真实的下注点上“惩罚”对手，它会在这些点上采用一种新的、经过优化的策略，专门针对对手暴露出的漏洞进行剥削。
  4. 这个过程是实时的，意味着 Libratus 在比赛中不断学习和进化，变得越来越“懂”它的对手。

策略修复就像一个动态的“漏洞修补器”，让 Libratus 不仅能使用一个通用的、强大的基础策略，还能在比赛中针对性地攻击对手的特定弱点。

与其他 AI 的对比

意义与影响

1. AI 领域：Libratus 证明了 AI 在处理不确定性、不完全信息和复杂策略互动方面的巨大潜力，其“解耦+抽象+修复”的思想对其他领域（如网络安全、军事策略、商业谈判）都有启发意义。
2. 扑克界：彻底改变了职业扑克玩家对游戏的认知，玩家们开始更多地利用 AI 工具进行训练，学习更优的“GTO”（Game Theory Optimal，博弈论最优）策略，而不是仅仅依赖经验和读人。
3. 技术转化：Libratus 的技术被 Tuomas Sandholm 教授创立的公司 Strategy Robot 商业化，应用于国防安全领域，帮助制定更优的防御和资源分配策略。

Libratus 不仅仅是一个会打扑克的机器人，它是一个复杂的、能够进行策略性思考、学习和自我修正的 AI 系统。 它的成功并非依赖于计算能力的堆砌，而是源于其精妙的算法设计，特别是策略解耦和策略修复，使其能够在浩如烟海的扑克可能性中，高效地逼近最优策略，并实时发现并利用对手的漏洞，它标志着人工智能从“感知智能”向更深层次的“认知智能”迈出的重要一步。

标签： Libratus扑克机器人战胜人类 AI扑克机器人Libratus技术原理 Libratus扑克AI决策优势