Сначала компьютер победил человека в шахматы и го, потом пришел за покером. Да, искусственный интеллект умеет блефовать |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-09-16 17:05 Покер – одна из самых сложных игр для искусственного интеллекта. В отличие от шахмат или шашек, это игра с неполной информацией – компьютер не может точно знать, какие карты на руках у оппонента, он может только догадываться. Кроме того, в покере часто блефуют, что сложно поддается математическому анализу. Наконец, в покер играет, как правило, несколько человек с разными стратегиями – чтобы выигрывать, надо быть успешным против каждой. Искусственный интеллект уже год как справился с этой задачей. Впрочем, сомнений в том, что это произойдет, не было по крайней мере с 2015 года, когда AI только начал свой путь к покорению покера. Это не повод для грусти – да, покер стал «решенной» игрой, но зато, как и в шахматах, изучение компьютерных стратегий обогатит игру и, возможно, приведет к пересмотру даже тех вещей, которые считаются аксиоматическими. Расскажем обо всем по порядку, но сначала напомним, что играть в покер с живыми людьми лучше всего в покер-руме GGпокерок. Сейчас там идет мини-WSOP – серия турниров Good Game Series Of Poker для микролимитчиков, полностью повторяющая WSOP, только с небольшими бай-инами и высокими призовыми. Первая победа: Cepheus Сконструировать такой искусственный интеллект, который бы устойчиво обыгрывал людей в их любимые игры – одна из самых сложных задач современности, поэтому неудивительно, что ей занимаются в основном ученые. Программу Cepheus, названную то ли в честь персонажа греческой мифологии Кефея, то ли в честь созвездия (а скорее всего – в честь обоих), разработали еще в 2014 году эксперты из университета в Альберте. Результаты их работы были опубликованы в Science: через 70 дней обучения Cepheus стал настолько хорошо играть в хедз-ап (=один на один) пот-лимит (=с фиксированными ставками) покер, что мог обыгрывать любого профессионала. Более того, он выбирал такие ходы, которые исключали, что человек, даже если будет играть с Cepheus всю жизнь, сможет достичь уровня компьютера. «Мы не говорим, что он будет выигрывать деньги каждую раздачу. Но на дистанции компьютер не может проиграть – будет ничья или победа AI», – радовался один из разработчиков Cepheus Майкл Боулинг. Тогда казалось, что это еще не конец. В конце концов, покер с лимитированными ставками не настолько популярен, как безлимитный, к тому же понятно, что вариантов применить блеф там намного меньше. Поэтому победа Cepheus не оказала большого влияния на покерный мир, а ученые начали создавать такой компьютер, который бы умел играть в безлимитные игры. И снова человек потерпел поражение: Libratus отомстил за Claudico В 2016-м произошло важное событие не из мира покера, после которого стало понятно, что победа в безлимитной игре – вопрос времени. В 2016-м компьютер AlphaGo победил в го лучшего игрока планеты Ли Седоля. Особенность той победы в том, что компьютер не перебирал комбинации, а учился «думать». Позднее в усовершенствованные AI системы AlphaGo вообще перестали загружать партии с людьми – искусственный интеллект учился только на партиях с самим собой (последняя версия AlphaGo обыграла ту, против которой сражался Ли Седоль, со счетом 100:0). Одновременно с этим происходила работа над «решением» покера. Наиболее значительных результатов добились в Университете Карнеги Меллон. Сначала там создали Claudico, который в 2015 году сразился с четырьмя профессионалами в хедз-ап покер и проиграл – три из четырех профессионалов обыграли искусственный интеллект на дистанции в 80 тысяч раздач, на время подтвердив, что компьютеру не дается блеф. За Claudico отомстил Libratus, разработка того же университета. В 2017 году он сразился также против четырех профессионалов, на этот раз количество раздач было увеличено до 120 тысяч, это заняло 20 дней. Уже в начале стало понятно, что профи соревнуются не с Libratus, а между собой – кто проиграет меньше всех. Компьютер легко обыграл всех четверых, зарабатывая по 14,7 больших блайнда за 100 раздач. Теперь ученым предстояло самое сложное: допустить компьютер до покера, в котором играет больше двух человек. AI должен был не только научиться держать в голове несколько стратегий разных оппонентов, но и разыгрывать мультипоты – когда до вскрытия могут дойти сразу несколько человек. И тут пришел Pluribus Новую разработку университет Карнеги Меллон делал вместе с Facebook. В 2019 году Pluribus сыграл два матча: в одном он сражался с пятью профессионалами, в другом – профессионалы сражались с пятью копиями AI, которые не передавали информацию друг другу. Иными словами, Pluribus решил победить самый популярный тип покера. За 12 дней компьютер сыграл 10 тысяч раздач и оказался успешен в обеих дисциплинах – покерные игроки не могли подобрать ключ к искусственному интеллекту ни в одиночку, ни когда все были за столом. Pluribus постоянно менял стратегии, не давая возможности различить паттерны в его действиях. Кроме того, он делал шаги, которые в покере считаются минусовыми и ассоциируются с действиями новичков. В частности, обсуждались его частые «донк-беты»: компьютер играл пассивно, а когда на столе появлялась следующая карта, вдруг ставил в оппонента, который до этого был агрессором (как правило, такие ставки считаются показателем блефа и легко раскусываются даже непрофессиональными игроками). Из комментариев профессиональных игроков мы знаем, что все AI играют не только непредсказуемо, но и очень агрессивно: чтобы проверять их блефы или полублефы, игрокам надо жертвовать значительным количеством фишек. Кроме того, в его модель было заложено, чтобы Pluribus в основном сосредотачивался на следующих двух-трех шагах, а не на долгосрочной стратегии – и это дало неожиданно хорошие результаты. «Можно с уверенностью сказать, что он играет на сверхчеловеческом уровне. И это уже не поменяется», – уверен один из разработчиков Pluribus Ноам Браун. Теоретически еще остались виды покера, в которых искусственному интеллекту предстоит доказать свою состоятельность – например, в больших турнирах, где стратегию необходимо адаптировать к постоянному увеличению обязательных ставок. Тем не менее, уже сейчас можно сказать, что покер стал «решенной» игрой. Разработчики Pluribus не планируют зарабатывать на покере: их модель перестала обновляться, и можно надеяться, что по крайней мере какое-то время такие AI не выйдут из стен научных лабораторий и не убьют онлайн-покер. Сами ученые считают, что похожие на Pluribus системы пригодятся в кибербезопасности, в финансовых переговорах, для предотвращения преступлений или будут помогать компьютерам в беспилотных автомобилях – в общем, везде, где приходится сталкиваться с решением задач с неполной информацией. Ну а игрокам в покер остается только изучать раздачи Pluribus и других AI и подмечать в них что-то, что сделает их похожим на суперкомпьютер. А также соревноваться в онлайн и офлайн-турнирах по типу WSOP, Мировой серии покера для живых людей (искусственному интеллекту вход запрещен), которая в этом году проходила в покер-руме GGпокерок. За время серии общий призовой фонд превысил несколько десятков миллионов долларов. Комментарии: |
|