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El póquer es el último juego en doblarse contra la inteligencia artificial
En un logro histórico para la inteligencia artificial, un robot de póquer desarrollado por investigadores en Canadá y la República Checa ha derrotado a varios jugadores profesionales en partidas uno contra uno de póquer Texas Hold'em sin límite.
Quizás lo más interesante es que los académicos detrás del trabajo dicen que su programa superó a sus oponentes humanos al usar un enfoque de aproximación que comparan con la intuición.
Si es correcto, esto es de hecho un avance significativo en la IA de los juegos, dice miguel wellman , profesor de la Universidad de Michigan que se especializa en teoría de juegos e IA. En primer lugar, logra un hito importante (superar a los profesionales del póquer) en un juego de gran interés. En segundo lugar, reúne varias ideas novedosas, que juntas respaldan un enfoque interesante para los juegos de información imperfecta.
Más tarde esta semana, un torneo en un casino de Pittsburgh verá a varios jugadores de póquer de clase mundial jugar la misma versión de póquer contra un programa desarrollado en CMU. Tuomas Sandholm , profesor de ciencias de la computación en CMU que lidera el esfuerzo, dice que los jugadores humanos involucrados son considerablemente más fuertes que los probados por los investigadores de Alberta, y se jugarán 120,000 manos durante 20 días, lo que brinda una mayor importancia estadística a los resultados. El torneo podría confirmar que la IA ha dominado un juego que durante mucho tiempo parecía demasiado complejo y sutil para las computadoras.
DeepStack, el software de juego de póquer que ya ha superado a algunos jugadores profesionales, fue desarrollado por un equipo dirigido por Michael bolos , profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Alberta, que incluyó investigadores de la Universidad Charles y la Universidad Técnica Checa en la República Checa. en una investigacion documento publicado en línea pero aún no revisado por pares, los investigadores dicen que DeepStack jugó casi 45,000 manos de póquer contra varios jugadores, venciéndolos cómodamente.
El póquer es más complejo que muchos otros juegos que han enfrentado a los humanos contra la IA. Y, de manera reveladora, contiene niveles de incertidumbre, como cuando un oponente puede estar mintiendo, que se encuentran en muchas situaciones del mundo real que la IA aún no domina. Los jugadores de póquer no pueden ver las manos de sus oponentes, lo que significa que, a diferencia de las damas, el ajedrez o el Go, no toda la información contenida en el juego está disponible para ellos. Investigadores de DeepMind, una subsidiaria de Alphabet con sede en el Reino Unido, llegaron a los titulares el año pasado después de crear un programa capaz de vencer a uno de los mejores jugadores de Go del mundo (consulte AI Masters the Game of Go de Google una década antes de lo esperado).
El Texas Hold’em sin límite heads-up es una versión del juego que se juega entre dos personas que pueden apostar tantas fichas como posean. Esta variante durante mucho tiempo resultó demasiado difícil para que las máquinas jugaran de manera experta. Hay 10160 (10 seguidos de 160 ceros) caminos de juego posibles para cada mano en el Texas Hold'em sin límite heads-up.
DeepStack aprendió a jugar al póquer jugando manos contra sí mismo. Después de cada juego, revisa y refina su estrategia, lo que da como resultado un enfoque más optimizado. Debido a la complejidad del póquer sin límite, este enfoque normalmente implica practicar con una versión más limitada del juego. El equipo de DeepStack se enfrentó a esta complejidad aplicando una técnica de aproximación rápida que refinaron al introducir situaciones de póquer anteriores en un algoritmo de aprendizaje profundo.
Lo que es realmente nuevo para un juego tan complejo es poder calcular efectivamente la acción a tomar en cada situación a medida que se encuentra, en lugar de tener que trabajar fuera de línea con una forma simplificada de todo el árbol de posibilidades del juego, dice Wellman de la Universidad de Michigan.
Los investigadores comparan la técnica de aproximación de DeepStack con el instinto de un jugador humano cuando un oponente está mintiendo o tiene una mano ganadora, aunque la máquina tiene que basar su evaluación en los patrones de apuestas del oponente en lugar de su lenguaje corporal. Esta estimación se puede considerar como la intuición de DeepStack, escriben. Un presentimiento del valor de tener cualquier carta privada posible en cualquier situación de póquer posible.
Es posible medir el rendimiento de un jugador de póquer observando la cantidad ganada, en relación con la cantidad apostada en su mesa, en muchos juegos. DeepStack tuvo una tasa de ganancias aproximadamente nueve veces mejor de lo que se consideraría bueno para un jugador profesional.
En 2015, Bowling y sus colegas de la Universidad de Alberta resolvieron la versión más limitada de heat up hold'em al desarrollo de un robot de póquer capaz de jugar el juego perfectamente.
El robot de póquer involucrado en el torneo de Pittsburgh, llamado Libratus, fue desarrollado por Sandholm y uno de sus estudiantes graduados, noam marrón . La pareja aún no ha revelado los detalles de cómo su programa aborda el juego, pero Brown dice que esencialmente intenta 'resolver' el juego, o descubrir todos los escenarios posibles, antes durante el juego de lo que era posible anteriormente. Libratus se ejecuta en un hardware extremadamente potente en el Centro de Supercomputación de Pittsburgh , una instalación administrada conjuntamente por CMU y la Universidad de Pittsburgh.