Alpha Go的行动是根据对手的行动实时计算的，因为不可能让AI记住所有的可能场景。但是一般德扑游戏AI的办法不一样，因为实时计算的计算量庞大，但是AI遇到的场景种类比围棋少。所以冷扑和其他德扑游戏AI的主要打法都是事先算好的，比赛时拿到什么牌，对手怎么行动很大程度是靠着之前算好的游戏行动规则执行就好了。不过要让AI知道当前处于什么口袋德扑博弈情形是一大难点。

首先，一般AI都会缩减德州游戏的复杂度，德扑游戏有10亿种牌型组合，但是不少游戏牌型其实是一样的，比如5红桃6黑桃其实和5方块6梅花没什么区别。之前德扑AI把A黑桃5梅花和A红桃5方块这样的牌也归为一类，这就有些危险。因为在3个黑桃牌面中，前者是阻断牌，后者不是两种牌的打法其实并不一样，用前者去咋呼更可行。这里冷扑做了改进，使得决策更科学。

一般的德扑游戏AI也会将玩家下注额度进行四舍五入，比如你下注101元和下注100元在AI眼中是一样的。这种下法有时候会有非常大的潜在漏洞，很多聪明的玩家都会利用AI的这个漏洞剥削AI，我们后面再解析。

冷扑对前两个下注轮（翻牌前和翻牌后）手牌牌型不做任何缩减，也就是德州游戏规则5红桃6黑桃其实和5方块6梅花是不同手牌。这两轮中冷扑计算对手10种下注大小。而且这两个下注轮，冷扑的行动会完全按照自己之前算好的游戏行动一览表游戏，不会做实时计算。

▲ 冷扑的机房

冷扑对后两轮下注（转牌与河牌圈）手牌进行很大的缩减。一个是上面提到的牌型缩减，另外它只把对手的下注简单归类为2到3种下注类型。后面这两轮，冷扑只利用行动一览表计算EV（刨除运气成分的盈利），并不利用行动一览表来指导具体操作。这样做是为了减少计算量，因为翻牌前和翻牌圈（前两轮下注）都是预先设计好的，但是后两轮下注如果场景太多，会让计算难度指数增长。

经过这样的简化，冷扑每手牌的计算量为5万G大小。（看来在自己家电脑跑一个冷扑是不可能的了）

其次，在缩减了游戏复杂度后，AI利用一种叫做“蒙特卡罗虚拟事实模拟后悔最小化”（MCCFR）的算法，来计算纳什均衡。

具体算法就不详细解释了，免得文章太无聊。这算法大致有点像人类讨论牌局，打个比方：我拿了AK翻牌前平跟，在带A的翻牌下了注，河牌出了同花面，面对别人下注，我选择all in结果对手拿同花跟注，我输掉了牌局。

事后我后悔说：我应该翻牌前加注10个大盲，而不是平跟。

对手说：那你下10个大盲，我翻牌就fold掉咯，你也没拿到什么德州下载价值。

我再后悔说：那我翻牌加注3个大盲，你call，我翻牌下重注保护，你肯定弃牌。

这样每次把后悔降到最低，对手针对自己的改动再做改动，一次次推演，最后达到一个自己的最优方案。

这个算法本身不是冷扑发明的，但是冷扑改进了这个算法，把一些明显不合理的打法排除在外，比如拿27非同花这种最弱的牌翻牌前加注或者拿AA这种强牌翻牌前弃牌。如果某种打法一直都是负EV，那么之后冷扑会越来越少地去考虑这种打法。之前的德扑AI会反复考虑这种不合理打法，从而挤占了大量的计算资源。有数学论文证明刨除这种不合理打法并不影响纳什均衡的正确性。通过这种改进，冷扑计算纳什均衡的速度提升了100多倍。