各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享德州扑克人工智能软件下载，以及下载什么打牌不要钱的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
下载什么打牌不要钱
有的，我们可以在软件商店直接搜索单机斗地主。
1.单机斗地主不要钱，不用流量。
2.单机的玩法少，有单一的斗地主，闯关式的斗地主，残局式的斗地主，普通的斗地主。
3.闯关式的斗地主，这种斗地主AI的水平都是控制好的了。
4.残局式的斗地主，这种斗地主前面比较简单，越到后面的越难破解。
5.普通的斗地主，可以用道具作弊。
6.可以下载时直接搜索单机斗地主，一个人也可以玩。
斗地主，是一种在中国流行的纸牌游戏。是关于旧社会阶级斗争详见土地改革运动。斗地主是一种扑克游戏。游戏最少由3个玩家进行，用一副54张牌（连鬼牌），其中一方为地主，其余两家为另一方，双方对战，先出完牌的一方获胜。该扑克游戏最初流行于中国湖北武汉市汉阳区，现已逐渐在全球各地流行。
Libratus是如何在双人无限注德扑中击败人类顶级选手的？
Libratus提出了一种在大型状态空间、隐藏信息中有效地应对博弈论推理挑战的方法；它在12万手单挑无限注德州扑克比赛中击败了四个顶尖的人类选手，成功解决了处理不完美信息博弈的领先基准问题与长期存在的挑战。由于现实世界策略交互中的隐藏信息无处不在，因此Libratus引入的范式将在AI的未来发展和广泛应用中发挥重要作用。
近年来，人工智能已经取得了非常大的进步。很多情况下，这种进步体现在基准游戏中和人类表现的对比。目前AI程序已在跳棋、国际象棋和围棋等击败了人类顶尖选手。在这些完美信息博弈中，双方都知道博弈中每一个点的确切状态。相反在不完美信息博弈中，关于博弈状态的一些信息是隐藏的，即博弈中存在包含多个决策点的信息集或博弈者无法区分对手的一些行动。隐藏信息在现实世界策略互动中无处不在，这使得研究不完美信息博弈的技术更加重要。
由于多种原因，隐藏信息使博弈变得更加复杂。对于不完美信息博弈而言，AI不是简单地搜索一个最佳行动序列，而是必须确定如何适当地行动，这样对手才不会过多地发现我方所拥有的私人信息。例如虚张声势是任何竞技性扑克都需要的技巧，但经常唬人就会被对方抓住特点而被击败。因此换句话来说，一个行动获得的价值取决于它出现的概率。
另一个关键点是博弈的不同部分不能独立地考虑。对于一个给定的情况，最佳策略可能取决于未发生情况下将执行的策略。因此，一个竞争性的AI总需要考虑整个游戏的策略。
扑克游戏作为理解隐藏信息的博弈有很长历史，而德扑是目前最受欢迎的扑克游戏之一。由于其庞大的规模和复杂的战略，单挑无限注德州扑克（HUNL）已经成为近年来不完美信息博弈研究的主要游戏和基准挑战问题。这个游戏中，之前没有AI击败过顶尖的人类玩家。
在本论文中，我们介绍了Libratus，它采用了一种独特的方法来处理不完美信息博弈。该AI在为期20天、拥有20万奖金池、总数12万手的竞赛中，击败了HUNL顶尖选手。Libratus中的技术并不是使用专家领域知识或人类数据，也不是专门针对扑克的，因此它们适用于大量不完美信息博弈。
论文：SuperhumanAIforheads-upno-limitpoker:Libratusbeatstopprofessionals
论文链接：http://science.sciencemag.org/content/early/2017/12/15/science.aao1733/tab-pdf
摘要：无限注德州扑克是最流行的扑克形式之一。尽管人工智能在完美信息博弈中取得了成功，但私人信息和大规模博弈树使得无限制博弈问题很难解决。我们提出了Libratus，它在12万手单挑无限注德州扑克比赛中击败了四个顶尖的人类选手，解决了处理不完美信息博弈的领先基准问题与长期存在的挑战。我们的博弈论方法以独立于应用的技术为特征：一个算法用于计算总体策略的蓝图，另一个算法在博弈中求解并充实子博弈的具体策略，还有一个自提升算法用于修正可能存在的弱点，该弱点可能已经在对手的蓝图策略中得到了识别与针对。
图1：子博弈求解
上：博弈过程中出现了一个子博弈。中：通过求解一个增强子博弈，为该子博弈确定一个更加详细的策略，其中每次迭代中的对手持有一个随机牌组，并给出了策略选择，选择旧抽象（红色）的期待值，或选择新的细粒度的抽象（绿色，其中对弈双方的策略都是可变的）。这迫使Libratus将细粒度策略设置成至少和初始抽象（和所有的对手牌组对弈）一样好。下：新策略取代了原来的策略。
图2：嵌套子博弈解决方案的2A可视化。每次在游戏中达到一个子博弈，就会为这个子博弈构建和解决一个更加详细的抽象，同时将其解决方案纳入整体蓝图策略之中。
图3：Libratus与人类顶级玩家的表现对比。上图给出了2017Brainsvs.AI的竞赛结果。其中95%的置信区间（如果手牌相互独立且分布相同）由虚线表示。
结论
Libratus提出了一种在大型状态空间、隐藏信息中有效地解决博弈论推理挑战的方法。我们开发的技术在很大程度上是独立于域的，因此可被应用于其他策略性不完美信息交互，包括非娱乐性应用。由于现实世界策略交互中的隐藏信息无处不在，我们认为Libratus引入的范式对AI的未来发展和广泛应用将非常重要。
卡内基梅隆大学开发的人工智能
Libratus
Libratus是卡内基梅隆大学开发的人工智能系统。
2017年1月11日至1月30日，美国卡耐基梅隆大学开发的人工智能Libratus与4名人类顶尖德州扑克选手之间的“人机大战”在美国匹兹堡进行，最终人工智能取得胜利。
基本信息
外文名 Libratus
比赛背景
Libratus并非唯一一个会玩德州扑克的AI，就在就在卡内基梅隆大学宣布Libratus出战的几天前，加拿大阿尔伯特大学抢先发表了关于扑克AI的论文，表示他们的DeepStack是世界上第一个在“一对一无限注德州扑克”上击败了职业扑克玩家的计算机程序。
如何看待人工智能攻破德州扑克？
去年人类智慧的“最后堡垒“还是围棋，今年怎么就成了德扑。。。
预测明年后年将会陆续出现报道：
《人工智能终于攻克人类智慧最后堡垒——自然语言翻译》
《人工智能终于攻克人类智慧最后堡垒——十万个冷笑话》
《人工智能终于攻克人类智慧最后堡垒——天津话逗泥玩》
《人工智能终于攻克人类智慧最后堡垒——荤段子三百首》
《人工智能终于攻克人类智慧最后堡垒——装X从入门到精通》
……
说实在的，人类绝大多数方面跟机器根本没啥好比的，体力两百年前就被蒸汽机碾压了，几十年前计算能力就被二极管碾压了。围棋的难度在于这是遍历路径极多的信息完全博弈，而德州扑克虽然是信息不完全博弈，但是概率可精确获知并且遍历路径极少，所以其实很适合计算机玩啊。
人类的骄傲早就不在于和拼计算力的brutalforce比较（神经网络算法归为此列），而在于能够创造并且驾驭brutalforce。就算有人算微积分和相对论非常快，也并不能代表他能和牛顿与爱因斯坦平起平坐。牛顿和爱因斯坦能创造这些理论，这才是令人叹为观止的。人类本就应该不断创造并驾驭各类硬件软件将其服务于人类文明，而不是自满于人工流水线某些技能还不能被机器取代。没有创造性的工作岗位被机器取代将是大势所趋。
欣赏、学习、探索、创造，这四种行为才是人类智慧真正的堡垒，其中最重要的灯塔是——创造！好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。