科学家总是热衷于让AI跟人类下棋，玩牌。涉及面从简单的五子棋，到复杂的围棋和德州扑克。一方面是因为这些项目自古以来就被认为是人类智力活动的象征。模拟人类活动的AI自然要以此为目标，可以吸引更多人关注并投身于人工智能的研究和应用中来。另一方面，棋类也很适合作为新的AI算法的标杆。
棋牌类游戏，虽然在大众眼中都属于智力游戏，但是在科学家面前，“棋”和“牌”是完全不同的项目。棋类属于完全信息博弈，而牌类则属于非完全信息博弈。
完全信息博弈顾名思义，即棋面信息博弈双方接收是完全对等的。此类博弈中，AI每次只需要根据当前盘面，搜索计算各种情况下自己的胜率。为了提高搜索效率，一般需要对搜索过程中产生的“博弈树”进行广度和深度剪枝。也就是说的算多远和算多准。为了算得远，一般需要让AI少看对手和自己不太可能走的地方，称之为策略函数。为了算的准，需要更加准确地评估多步后盘面自己的胜率，称之为价值函数。找到了合适的函数，再加上计算机的强大计算力，这就让AI达到或超过人类成为可能。
五子棋的空间复杂度较低。甚至在不需要对博弈树剪枝的情况下，计算机凭借强大的计算能力便可以计算所有盘面的可能。所以在这种相对简单的棋类游戏中，人类已经不存在战胜AI的可能。而围棋的空间复杂度高，据估计围棋的决策点大概有10的170次方之多。找到合适的策略和价值函数一直是围棋AI的核心问题。蒙特卡洛树搜索算法用概率的方法帮助围棋AI找到了一个较为准确的价值函数，而借助深度神经网络，则寻找到了更好的策略和价值函数的计算方法。AI还可以无限模拟各种对弈情境，生成上亿数据，用来训练生成更准确的函数。这也是集大成的 “AlphaGo”能在2016年以4：1历史性战胜了世界顶级围棋棋手李世石的原因。
可如果对战双方得到的信息是不完全、不对等的，就属于非完全信息类，如德州扑克。非完全信息博弈要求更为复杂的推理能力，不仅要看别人打了什么牌，还要猜测别人手里有什么牌，并根据对手行动暗示出的信息，来计算自己的最优出牌出法。由于对手的行为不仅暗示他的信息，也取决于他对我们的私人信息有多少了解，我们的行为透露了多少信息。所以，这种“循环推理”，导致很难孤立地推理出游戏的状态。
德州扑克的搜索复杂度是10的160次方，和围棋接近。博弈中主要采用“纳什均衡”原理——在一个特定时刻，寻找相对于其他参与人的最优反应。扑克不仅要根据不完全信息进行复杂决策，还要应付对手的虚张声势、故意示弱等招数。去年年底，来自阿尔伯塔大学、查尔斯大学和布拉格捷克理工大学的计算机科学家开发的 DeepStack在二人无限注德州扑克中打败了人类职业玩家；今年年初，卡内基∙梅隆大学所开发的 Libratus 又击败了四个更加优秀的职业选手，这是AI 在不完全信息博弈中堪称里程碑式的突破。
在最近的斯隆体育分析会议上，扑克玩家和游戏理论家Nikolay Yakovenko谈到了有朝一日扑克机器人成为WSOP冠军的可能性。这主要是因为由Carnegie Melon的研究人员创建的Libratus程序在数千场单挑中战胜了世界上最好的职业牌手，从而证明了在扑克单挑领域里，人类已经完败给机器。人类牌手们在失去扑克单挑领域的地盘后，紧接着牌手们都关心的下一个问题就是“有一天计算机程序有可能在6人或9人的游戏中做的比人类玩家更好吗？”
目前科学家们也坦承扑克AI暂时还不能胜任多人的无限制扑克比赛，但来自Alberta和Carnegie Mellon的科学家十分愿意尝试修改它可以提升到6-max桌的比赛中。虽然这个任务会变得更艰巨，但他们认为这一切在五年后会有改变，甚至给出了计划表：
第一年 – AI可以在六人比赛桌同人类玩家抗衡并得心应手。
第二年 – 深度学习系统使AI无需在线进行大量计算，这会节约大量的时间让AI正常参赛成为可能。
第三年 – 人工智能发挥作用，可以根据统计数据创建不同的策略以适应更多的变化。
第四年 – 扑克AI进攻线上扑克领域，可以在线上与真实玩家进行即时的互动。
第五年 – 调整和进一步改进，AI可以处理扑克领域的任何问题，甚至可能会在WSOP赛事中夺冠。
如果这一天真的实现，从社会层面的反馈看，有人会顾虑，机器对弈人类获得成功，会破坏智力类艺术本身的意味，它们会让专业运动员的价值受到挑战，甚至让更多的人放弃学习棋牌类运动；有人却觉得这样的赛事可以普及各种棋类，让更多人对这些棋类、游戏等产生兴趣。而研究员们的看法时，尽管扑克AI可以在牌桌合理的赚到数百万美元，但是创造AI更大的目的是为了让他对世界有价值。AI在各种棋牌游戏和人类对战，其意义不在于输赢本身，更重要的是人们对这类游戏都耳熟能详，能够通过比赛了解到AI的最新进展，这对AI的发展有很大促进作用，毕竟AI进化的过程还相当长，即便是围观群众，也需要了解这个未来会与每个人的生活都息息相关的领域。
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