我是一个Java和编程的新手，但我已经在创建一个德州扑克游戏作为“练习和学习”的项目。

我知道游戏规则，但我不确定如何加入机器人或计算机玩家，让它们决定何时进入和退出，如何下注（包括全押），如果可能的话，甚至偶尔进行诈唬。

在这一点上，我的疑问是：我应该努力用“如果…那么…”来解释何时这样做，还是存在一个算法可以让机器人玩家这样做？

如果存在，那个算法是专门为扑克设计的，还是可以重用于任何游戏，让计算机“学习”编程中描述的规则，用于不同的规则甚至不同的游戏（例如适用于国际象棋或大富翁等）？

回答：

扑克的复杂性和状态空间并不大。因此，可以穷尽地搜索所有组合。实际上，你甚至可以通过一些算术计算出获得每张牌的概率。我建议你阅读麻省理工学院开放课程网站上的Kevin Desmond的扑克理论与分析，以了解更多信息。

你的想法正是决策树或随机森林的应用。它们是机器学习技术，可以构建人类可理解的规则树。

另一方面，也存在非人类可理解的机器学习。神经网络就是其中一种。对人类来说，这些模型是非直观的。它们主要用于难以表述的问题或具有极大状态空间的问题，例如，玩围棋（就像AlphaGo一样），识别图像中的所有对象，或者如何赢得星际争霸。