AI能打贏各種世界冠軍，打牌時卻成了“外行”！原因是......

　　1994 年，名為 Chinook 的 AI 在跳棋世錦賽中擊敗人類。

　　1996 年，IBM 的“深藍”首次擊敗了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。

　　2007 年，阿爾伯塔大學的研究人員構建了一個無法被擊敗的跳棋計算機程序。

　　2011 年，名為 Watson 的 AI 在智力問答節目中擊敗了人類對手。

　　2013 年，DeepMind 與 Atari 較量并獲勝。

　　2016 年，AlphaGo 擊敗了圍棋大師李世石。

　　AlphaGo和李世石的對戰。

　　AI 越來越厲害了，在這種桌面游戲上，人類似乎都無法成為 AI 的對手。當我們回溯 AI 的發展史時，會發現，在人工智能領域中實現突破的靈感本身就來源于桌面游戲——跳棋。

　　機器學習是一種 AI 中的算法，這種算法讓計算機能夠自己學習，而不是靠人類手動編碼的方案，以變得更“聰明”。在上世紀 50 年代，Arthur Samuel 就在對跳棋游戲的研究中解釋了機器學習。他提到，可以用兩種方法讓計算機在沒有人工干預的情況下變得更好，第一種：死記硬背，第二種：開創性的泛化學習。這種方式可以讓程序自己知道自己該走到哪兒，還能復盤之前的游戲回合。

　　沒過多久，Arthur Samuel 就在 IBM 上設計出了一個跳棋游戲程序，能輕松擊敗新手玩家。隨后，同樣是來自 IBM 的也設計出了會玩國際象棋的 AI。

　　再到后來，當我們談到 AI 時，可以看到它竟然已經可以在很多游戲上遠遠超過優秀的人類棋手。不過，在 2019 年，AI 輸了一次，而且輸的原因真的很“智障”。

　　當時 DeepMind 試圖使用 AI 來挑戰一款卡牌游戲 Hanabi，這款游戲有 5 種花色的牌組。2～5 人合作，在牌局中玩家不能看自己的牌，只能看別人的牌，通過推理和一些合作，玩家需要將不同花色的牌按一定順序排列起來。

　　就是這款名為花火的紙牌，難住了AI。圖源：wiki

　　看起來，這是一款很簡單的游戲，8 歲以上的玩家都可以玩，而且游戲時長不超過 30 分鐘。游戲的要點是溝通，推理，以及和別人的配合。

　　然而，人類世界的簡單游戲給了 AI 一點小小的震撼。麻省理工學院林肯實驗室的研究人員使用了先進的 AI 模型來玩這個游戲，結果發現，AI 的表現并不好。

　　這項游戲需要合作，但是當人和 AI 合作游戲時，人發現，AI 怎么回事啊！甚至都到了讓人討厭的地步了！在游戲中，AI 是如此的不可靠、不可預測，于是人們便對它失去了信任感。就算他們合作的成績還不錯，但玩家還是會感到消極。

　　在各種紙牌游戲上，AI 的表現總是沒有棋類的好。2017 年，科學家才讓 AI Libratus 在德州撲克比賽中打贏了人類，而到了 2022 年，AI 實現的里程碑則是：打贏了橋牌冠軍。

　　一些人認為，紙牌游戲有一個與眾不同的點：它非常人性化。著名橋牌選手沃倫·巴菲特曾說過：“打橋牌就像經營一家企業。這是關于狩獵、追逐、細微差別、欺騙、獎勵、危險、合作的游戲。”

　　2022 年，AI 之所以能打敗人類橋牌玩家，其突破點在于讓 AI 的學習方法更接近人類。也就是讓 AI 學習一種解釋能力，可以解釋一種決策是如何被做出來的。而 Hanabi 看似簡單，其實要求的就是推理和解釋其他玩家的意圖。