211service.com
Pokers ir jaunākā spēle pret mākslīgo intelektu
Kā ievērojams sasniegums mākslīgā intelekta jomā, Kanādas un Čehijas pētnieku izstrādātais pokera robots ir uzvarējis vairākus profesionālus spēlētājus bezlimita Texas hold’em pokera spēlēs viens pret vienu.
Iespējams, visinteresantākais ir tas, ka akadēmiķi, kas ir šī darba pamatā, saka, ka viņu programma pārvarēja savus pretiniekus, izmantojot tuvinājumu, ko viņi salīdzina ar zarnu sajūtu.
Ja tas ir pareizi, tas patiešām ir ievērojams progress spēļu AI jomā, saka Maikls Velmens , Mičiganas Universitātes profesors, kurš specializējas spēļu teorijā un AI. Pirmkārt, tas sasniedz nozīmīgu pavērsienu (pārspējot pokera profesionāļus) spēlē, kas rada ievērojamu interesi. Otrkārt, tajā ir apkopotas vairākas jaunas idejas, kas kopā atbalsta aizraujošu pieeju nepilnīgas informācijas spēlēm.
Vēlāk šonedēļ Pitsburgas kazino turnīrā vairāki pasaules līmeņa pokera spēlētāji spēlēs vienu un to pašu pokera versiju pret CMU izstrādāto programmu. Tuomas Sandholms , CMU datorzinātņu profesors, kurš vada centienus, saka, ka iesaistītie spēlētāji ir ievērojami spēcīgāki nekā tie, kurus pārbaudījuši Albertas pētnieki, un 20 dienu laikā tiks izspēlētas 120 000 izspēles, tādējādi nodrošinot lielāku statistisko nozīmību rezultātiem. Turnīrs varētu apstiprināt, ka mākslīgais intelekts patiešām ir apguvis spēli, kas datoriem jau sen šķita pārāk sarežģīta un smalka.
DeepStack, pokera spēlēšanas programmatūru, kas jau ir pārspējusi dažus profesionālus spēlētājus, izstrādāja komanda, kuru vadīja Maikls Boulings , Albertas universitātes datorzinātņu profesors, kurā bija pētnieki no Kārļa universitātes un Čehijas Tehniskās universitātes Čehijā. Pētījumā tiešsaistē ievietots papīrs bet vēl nav pārskatīti, pētnieki saka, ka DeepStack spēlēja gandrīz 45 000 pokera izspēles pret vairākiem spēlētājiem, tos viegli pārspējot.
Pokers ir sarežģītāks nekā daudzas citas spēles, kurās cilvēki ir pretnostatīti AI. Turklāt tas satur nenoteiktības līmeņus, piemēram, kad pretinieks var blefot, kas ir sastopams daudzās reālās situācijās, kuras AI vēl nav apguvis. Pokera spēlētāji nevar redzēt savu pretinieku rokas, kas nozīmē, ka atšķirībā no dambrete, šaha vai Go viņiem nav pieejama visa spēlē ietvertā informācija. Pētnieki no DeepMind, Apvienotajā Karalistē bāzētā Alphabet meitasuzņēmuma, pagājušajā gadā nokļuva ziņu virsrakstos pēc tam, kad bija izveidojuši programmu, kas spēj pārspēt vienu no pasaulē labākajiem Go spēlētājiem (skatiet Google AI Masters the Game of Go desmit gadus agrāk, nekā gaidīts).
Heads-up bezlimita Texas hold’em ir spēles versija, kuru spēlē divi cilvēki, kuri var likt tik daudz žetonu, cik viņiem ir. Šis variants ilgu laiku izrādījās pārāk sarežģīts, lai mašīnas varētu spēlēt prasmīgi. Katrai izspēlei ir 10160 (10, kam seko 160 nulles) iespējamie izspēles ceļi heads-up bezlimita Texas hold’em spēlē.
DeepStack iemācījās spēlēt pokeru, spēlējot rokas pret sevi. Pēc katras spēles tas atkārtoti apskata un pilnveido savu stratēģiju, kā rezultātā tiek iegūta optimizētāka pieeja. Tā kā bezlimita pokers ir sarežģīts, šī pieeja parasti ietver treniņus ar ierobežotāku spēles versiju. DeepStack komanda tika galā ar šo sarežģītību, pielietojot ātru aproksimācijas paņēmienu, ko viņi pilnveidoja, ievadot iepriekšējās pokera situācijas dziļas mācīšanās algoritmā.
Patiešām jaunums tik sarežģītā spēlē ir spēja efektīvi aprēķināt darbības, kas jāveic katrā situācijā, kad tā tiek sastapta, nevis jāstrādā ar visu spēļu iespēju koka vienkāršotu formu bezsaistē, saka Velmens no University of the University. Mičigana.
Pētnieki salīdzina DeepStack tuvināšanas paņēmienu ar cilvēka spēlētāja instinktu, kad pretinieks blefo vai tur uzvarošu kombināciju, lai gan iekārtai ir jābalstās uz pretinieka likmju likmēm, nevis viņa ķermeņa valodu. Viņi raksta, ka šo aplēsi var uzskatīt par DeepStack intuīciju. Zarnu sajūta par jebkādu iespējamo privāto karšu turēšanas vērtību jebkurā iespējamā pokera situācijā.
Ir iespējams izmērīt pokera spēlētāja sniegumu, aplūkojot laimēto summu attiecībā pret viņa vai viņas galda likmi daudzās spēlēs. DeepStack uzvaras rādītājs bija aptuveni deviņas reizes labāks nekā tas, ko uzskatītu par labu profesionālam spēlētājam.
2015. gadā Boulings un kolēģi Albertas Universitātē atrisināja ierobežotāko Heas up Hold’em versiju, pokera robota izstrāde spēj perfekti spēlēt spēli.
Pitsburgas turnīrā iesaistīto pokera robotu ar nosaukumu Libratus izstrādāja Sandholms un viens no viņa absolventiem, Noams Brauns . Pāris vēl nav atklājis sīkāku informāciju par to, kā viņu programma tuvojas spēlei, taču Brauns saka, ka tā būtībā mēģina 'atrisināt' spēli vai izdomāt katru iespējamo scenāriju agrāk spēles laikā, nekā tas bija iespējams. Libratus darbojas ar ārkārtīgi jaudīgu aparatūru vietnē Pitsburgas superskaitļošanas centrs , iekārta, ko kopīgi vada CMU un Pitsburgas Universitāte.