近日，由Facebook人工智能实验室和卡耐基梅隆大学研究人员设计的一款程序在一系列六人无限制德州扑克比赛中击败了全球顶尖选手。
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在12天时间里，这个名为Pluribus的人工智能系统在不同环境中与12名专业选手对决。在一种情况下，人工智能面对5名人类选手。在另一种场景中，5个版本的人工智能与一名人类选手对决（在这种情况下计算机没有相互配合）。研究人员表示，Pluribus平均每手都能赢5美元，而每小时能赢1000美元，这是“决定性的胜利”。
这已经不是AI第一次在棋牌领域叱咤风云了。来看看谷歌开发的智能机器人AlphaGO战绩如何：
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2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；
2016年末2017年初，该程序在中国棋类 站上以“大师”（Master）为注册账 与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
围棋界公认AlphaGO围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings 站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。
为何谷歌和Facebook开发的AI（智能机器人）这么热衷于棋牌领域，难道是开发人员好这口？
其实不然，一方面是因为棋牌自古以来就被认为是人类智力活动的象征，模拟人类活动的AI自然要以此为目标。
另外一方面，棋类也很适合作为新的AI算法的标杆（Benchmark）。棋类游戏的规则简洁明了，输赢都在盘面，适合计算机来求解。理论上只要在计算能力和算法上有新的突破，任何新的棋类游戏都有可能得到攻克。
科学家甚至对AI挑战不同棋牌的难度分了级：
跳棋、五子棋丨难度指数：★
在这种相对简单的棋类游戏中，人类已经不存在战胜AI的可能。
麻将丨难度指数：★★★
麻将的搜索复杂程度远远小于围棋和德州扑克，但是由于（一般）是四人博弈，其对技术的要求和二人零和博弈（例如一对一德州扑克）很不相同。
中国象棋、国际象棋丨难度指数：★★★
象棋的空间复杂度较高，暴力求解的方法并不可行。但是相对而言容易找到适合的价值函数。1997年“深蓝”第一次战胜了人类国际象棋冠军。其后，电脑象棋程序甚至可以在PC上运行并击败顶级人类选手。
德州扑克丨难度指数：★★★★
德州扑克的搜索复杂度是10的160次方，和国际围棋接近。博弈中主要采用“纳什均衡”原理——在一个特定时刻，寻找相对于其他参与人的最优反应。
围棋丨难度指数：★★★★
围棋的空间复杂度高，据估计围棋的决策点大概有10的170次方之多。找到合适的策略和价值函数一直是围棋AI的核心问题。
星际争霸，我的世界丨难度指数：★★★★★
星际争霸和我的世界这类游戏的复杂程度不仅在信息的不对称，更在于其更加开放的游戏规则。谷歌旗下DeepMind开发的人工智能AIphaStar在《星际争霸2》（Starcraft II）中击败了两位人类职业玩家，这是AI领域的新里程碑。
AI在各种棋牌游戏和人类对战，其意义不在于输赢本身，而是通过娱乐性的比拼让人们更加了解AI和认知AI。我们也期盼着棋牌类AI的成功和突破能够启发AI在其他方面的研究和应用，并能将创新应用到更多行业和领域。
最后问一句：和AI打游戏比赛是不是可以直接理解成外挂？
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