稱霸撲克界後，人工智慧要佔領人類的創造性工作崗位了嗎？

撰文： Leonid Bershidsky

如今人工智慧已經能在撲克比賽這種不完全信息博弈中打敗職業牌手

在人工智慧的研究中，千萬別說不可能

當計算機在跳棋、國際象棋和圍棋比賽中戰勝人類時，我沒有太過擔憂。畢竟，人類打造出一台擁有已知比賽情境和龐大資料庫的強大電腦，只是時間早晚的問題。但如今人工智慧居然能在撲克比賽這種不完全信息博弈中打敗職業牌手，我們就必須思考這樣一個問題：人工智慧是否已經開始威脅人類創造性的工作崗位？

在比賽的複雜程度（即整個比賽過程中所有可能情形的總和）方面，無限注德州撲克並非人工智慧研究者的最大夢魘。象棋的遊戲樹有10120個結點，圍棋則有10170個。雙人不限注德州撲克的難度在兩者之間，有10160個可能的決策點。有些辦法可以使即時比賽的複雜程度變得可控，這通常需要忽略導致某個特定情形的步驟，以及降低未來決策的計算深度，這些方法已經得到成功實踐。

人工智慧在撲克比賽中所向披靡

但在撲克比賽中，不完全的信息增加了比賽的複雜程度。在2017年1月的一篇論文中，馬泰?莫拉維西克(Matej Moravcik)與他領導的加拿大和捷克的研究團隊，對自己開發的能打敗職業撲克玩家的軟體DeepStack做了如下描述：

在某一時刻的正確決策，取決於對方所掌握的私人信息的概率分布，而對手掌握了哪些私人信息，會通過他們先前的行為暴露出來。不過，對手的行為能否揭示出這些信息，則取決於他們對我們所掌握的私人信息的了解，以及我們的行為是否提供了這些信息的線索。

正是因為這種循環的推理，以至於無法對某個孤立的博弈情形進行判斷。而這種孤立的推理正是完全信息比賽中的本地搜索方法的核心。

換句話說，除非降低比賽的難度水平，否則很難把撲克比賽簡化為一個可分析的抽象過程。不過，這兩個相互競爭的團隊最近似乎解決了這個問題：除了莫拉維西克的團隊，還有一個團隊來自卡內基梅隆大學。後者尚未發表對其項目的介紹。不過，該團隊的成員提供了一些有關他們以往工作的線索。

DeepStack的開發者對這個軟體的描述，正在讓所有擔心被機器取代的人們感到不安。莫拉維西克和他的團隊寫道，DeepStack擁有「直覺」——即用「快速的粗略估計」代替精確計算的能力。這台機器通過對大量隨機撲克牌局情景的「訓練」，培養了這種能力。它的表現足夠優秀和穩定，打敗了來自17個國家的33名職業選手。

卡內基梅隆大學團隊的產品Libratus似乎基於不同的原則，它會在每個牌局的最後階段採用比初期階段更加精確的計算方法。它打敗了四位頂級的撲克玩家，令他們甘拜下風：這款軟體手法變幻莫測，所向披靡。它的技巧之一是不斷改變賭注的大小，從而使贏率最大化，即使是最優秀的人類選手也難以模仿。

現階段依舊難以代替人類

然而，對於人類來說的好消息是，即使是研究人員開發出了降低複雜程度的捷徑，打敗一位優秀的撲克牌手仍然需要大量的計算。曾經在圍棋比賽中打敗加里?卡斯帕羅夫(Gary Kasparov)的IBM機器人「深藍」(Deep Blue)，是一台擁有32個結點的高性能計算機。Libratus使用了超級電腦的600個運算結點，相當於3330台高配Macbook筆記本電腦。要創造一台能夠贏得高難度多人撲克比賽的人工智慧機器，可能需要更多巧妙的辦法。

IBM「深藍」超級計算機

在人工智慧的研究中，千萬別說不可能。

這個領域正飛速發展，目前的成就即使是在10年前甚至5年前都是難以想像的。但是可以看到，哪怕引入一點不確定性和信息不對稱，都會讓人工智慧的研究人員付出加倍的努力，且需要更多資源。撲克雖然很難打好，但是它有其明確的規則。

那麼在沒有規則的博弈中——比如商業談判，或者最極端的，敘利亞和平談判進程，則需要多麼強大的人工智慧，以及怎樣高深莫測的捷徑才能成功？人類已經習慣了應付隨時更改規則的局面。現有的人工智慧——以及短期之內可以被開發出來的機器——都無法接近於我們處理不確定性和不完全信息的能力。

機器在消滅常規工作崗位方面扮演著重要角色。從人工智慧領域最近的發展可以看出，人類已經把「常規」的定義擴大到了涵蓋大多數有著明確規則的活動。雖然其中一些較為複雜的活動——比如多人撲克比賽——要實現自動化也並不便宜。而對於那些沒有明確規則的活動，人工智慧似乎無可奈何。因此為了免受人工智慧的威脅，我們必須找出這樣的情形，並學會在這些情形下取勝。

（本文內容不代表彭博編輯委員會、彭博有限合夥企業、《商業周刊/中文版》及其所有者的觀點。）

編輯：李辰旭稼、孫楠

翻譯：王湛

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