人工智能的下一个称霸领域：扑克？

短短十年间，人工智能先是战胜了国际象棋大师，如今又击败了韩国职业围棋九段，其不断提升的决策系统和学习能力令人震惊。它下一个大显神威的领域是什么呢？可能是扑克。

署名为卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员的田渊栋在发文称，AlphaGo的两个网络是13层的人工神经网络，其结构与谷歌图片搜索引擎识别图片的结构相似。这些层能够做分类和逻辑推理，经过过滤，13个连接的神经网络层产生对它们看到的局面进行判断。

有人因此心生恐惧，猜测人工智能会不会终有一天上演科幻大片上出现的统治人类。那么，拋开过于遥远的未来，就短期来看，AlphaGo这类人工智能的下一步是不是可以在任何博弈类游戏中打败人类呢？

全球最权威的自然科学综合类学术期刊之一Science发文称，也许，人类在扑克游戏中还能和人工智能多抵抗一会儿。

一位投身于人工智能扑克软件研发的前扑克专家说，虽然计算机在一些扑克玩法中已经接近采用数学上的最优策略了，但优秀的人类扑克玩家都拥有一个额外的技能：研究并利用对手的弱点的能力。而这种人类能力是偏离数学最优策略的，计算机无法做到这一点。

不过，从原则上说，这只是深层神经网络应该能够掌握的事情。这就是说，另一个人类游戏堡垒可能也将被人工智能攻破。

国际象棋大师卡斯帕罗夫在2010年发文指出了国际象棋和扑克的区别：

国际象棋是百分之百的信息博弈——两个玩家都会同时获知相同的数据信息——与计算机敏感的计算能力相比，玩扑克牌可以隐藏自己的牌，其中有很多变量和不确定性，概率、以假象迷惑对手的心理层面因素、风险管理等在扑克牌中十分关键。

似乎是扑克完全基于人类心理活动的方面令其在面对计算机时显得无懈可击。一台机器可以很容易地计算出每一手牌的可能性或者概率，但在面对低概率同时却是高赌注的时刻，机器人却并不占优势。

然而，人工智能总归是人类设计并制造出来的产物。据位于西雅图的人工智能公司旗下的一个研究所的负责人表示，AlphaGo的计算机技术并不广泛适用，“我们距离普遍人工智能还有很长的路要走。”