AI 能打赢各种世界冠军，打牌时却成了“外行”！原因是......
1994 年，名为 Chinook 的 AI 在跳棋世锦赛中击败人类。
1996 年，IBM 的“深蓝”首次击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
2007 年，阿尔伯塔大学的研究人员构建了一个无法被击败的跳棋计算机程序。
2011 年，名为 Watson 的 AI 在智力问答节目中击败了人类对手。
2013 年，DeepMind 与 Atari 较量并获胜。
2016 年，AlphaGo 击败了围棋大师李世石。
AlphaGo和李世石的对战。
AI 越来越厉害了，在这种桌面游戏上，人类似乎都无法成为 AI 的对手。当我们回溯 AI 的发展史时，会发现，在人工智能领域中实现突破的灵感本身就来源于桌面游戏——跳棋。
机器学习是一种 AI 中的算法，这种算法让计算机能够自己学习，而不是靠人类手动编码的方案，以变得更“聪明”。在上世纪 50 年代，Arthur Samuel 就在对跳棋游戏的研究中解释了机器学习。他提到，可以用两种方法让计算机在没有人工干预的情况下变得更好，第一种：死记硬背，第二种：开创性的泛化学习。这种方式可以让程序自己知道自己该走到哪儿，还能复盘之前的游戏回合。
没过多久，Arthur Samuel 就在 IBM 上设计出了一个跳棋游戏程序，能轻松击败新手玩家。随后，同样是来自 IBM 的也设计出了会玩国际象棋的 AI。
再到后来，当我们谈到 AI 时，可以看到它竟然已经可以在很多游戏上远远超过优秀的人类棋手。不过，在 2019 年，AI 输了一次，而且输的原因真的很“智障”。
当时 DeepMind 试图使用 AI 来挑战一款卡牌游戏 Hanabi，这款游戏有 5 种花色的牌组。2～5 人合作，在牌局中玩家不能看自己的牌，只能看别人的牌，通过推理和一些合作，玩家需要将不同花色的牌按一定顺序排列起来。
就是这款名为花火的纸牌，难住了AI。图源：wiki
看起来，这是一款很简单的游戏，8 岁以上的玩家都可以玩，而且游戏时长不超过 30 分钟。游戏的要点是沟通，推理，以及和别人的配合。
然而，人类世界的简单游戏给了 AI 一点小小的震撼。麻省理工学院林肯实验室的研究人员使用了先进的 AI 模型来玩这个游戏，结果发现，AI 的表现并不好。
这项游戏需要合作，但是当人和 AI 合作游戏时，人发现，AI 怎么回事啊！甚至都到了让人讨厌的地步了！在游戏中，AI 是如此的不可靠、不可预测，于是人们便对它失去了信任感。就算他们合作的成绩还不错，但玩家还是会感到消极。
在各种纸牌游戏上，AI 的表现总是没有棋类的好。2017 年，科学家才让 AI Libratus 在德州扑克比赛中打赢了人类，而到了 2022 年，AI 实现的里程碑则是：打赢了桥牌冠军。
一些人认为，纸牌游戏有一个与众不同的点：它非常人性化。著名桥牌选手沃伦·巴菲特曾说过：“打桥牌就像经营一家企业。这是关于狩猎、追逐、细微差别、欺骗、奖励、危险、合作的游戏。”
2022 年，AI 之所以能打败人类桥牌玩家，其突破点在于让 AI 的学习方法更接近人类。也就是让 AI 学习一种解释能力，可以解释一种决策是如何被做出来的。而 Hanabi 看似简单，其实要求的就是推理和解释其他玩家的意图。
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