Profesjonalni gracze pokerowi nie mają lekkiego życia. Po raz kolejny zostali pokonani przez algorytm AI, tyle że tym razem superkomputer nawet nie był do tego potrzebny... Stworzone oprogramowanie wymaga jedynie mocy obliczeniowej, będącej odpowiednikiem współczesnego laptopa do gier. Wiąże się to z innym procesem związanym z podejmowaniem decyzji w trakcie gry, tzn. bardziej oszczędnym, ale jak widać równie skutecznym co w przypadku algorytmów wykorzystujących superkomputery.
DeepStack rozegrał ponad 44 tys. rozdań z 33 profesjonalnymi pokerzystami, lecz tylko 11 z nich podjęło się oficjalnie wymaganych 3 tys. partii. Aż 10 z nich poniosło zdecydowaną porażkę. Ten jedenasty również przegrał, lecz nie w takim stopniu aby mieściło się to w oficjalnie wymaganych widełkach.
To kolejne zwycięstwo oprogramowania nad ludźmi. Całkiem niedawno wspominałem o zwycięstwie AI o nazwie Libratus, które podczas turnieju pokerowego o nazwie Brains vs Artificial Intelligence wygrało z czwórką profesjonalistów, którzy spędzili 11 godzin dziennie na graniu w Texas Hold’em przez 20 dni pod rząd, po to aby łącznie rozegrać z komputerowym przeciwnikiem 120 tys. rozdań. Przegrali żetony o wartości 1,7 mln USD.
Jest w tym wszystkim pewna istotna różnica. Algorytmy Libratusa potrzebowały superkomputera o nazwie Bridges, znajdującego się w „Pittsburgh Supercomputing Center”. AI wykorzystywało ogromne zasoby mocy obliczeniowej w celu obliczania możliwych scenariuszy przebiegu rozgrywki, wybiegając w swoich „rozważaniach” w odległą przyszłość. Ponadto z każdym kolejnym dniem turnieju stawało się lepsze w tym co robiło.
DeepStack to zupełnie inna bajka. Twórcy porównują jego działanie do kierowania się intuicją. Algorytm bazujący na sieciach neuronowych został wytrenowany poprzez wykorzystanie deep learning (głębokie nauczanie). Przerobił ogromną ilość losowych przykładów rozgrywek w Texas Hold’em, dzięki czemu dysponuje sporym zasobem wiedzy, będącym tak jakby instrukcją dotyczącą tego jak grać. Podczas konfrontacji z człowiekiem nie zabiera się za wyliczanie milionów potencjalnych możliwości związanych z aktualną rozgrywką i nie uczy się od swoich przeciwników, jak to miało miejsce w przypadku Libratusa. Po prostu na bazie wiedzy, którą sobie jednorazowo wypracował, stara się oszacować potencjalnie najlepsze posunięcie. Robi to w ciągu kilku sekund.
Twórcy byli zaskoczeni tym, że algorytm tak dobrze poradził sobie z profesjonalnymi ludzkimi zawodnikami. Należy pamiętać, że Texas Hold’em bez limitów, to bardzo trudna gra dla komputera, gdzie nie dość, że nie ma pełnej informacji odnośnie tego co się może wydarzyć (jak np. w szachach), to jeszcze ilość możliwych ewentualności podczas każdego rozdania jest przytłaczająca – stawki nie mają narzuconych limitów, a przeciwnik może blefować.
Ludzie grający z DeepStack stwierdzili, że czuli się jakby mieli za przeciwnika człowieka, który jest trochę lepszy, bardziej doświadczony. To co jest w tym wszystkim zaskakujące, to zmiana jaka zaszła w pokerowej rzeczywistości. Kiedyś komputer wygrał z człowiekiem w szachy i było to przyczyną wielkiego zdumienia, lecz koniec końców skwitowano to stwierdzeniem, że w pokera maszynom nie pójdzie tak łatwo. To odmiana gry z niedoskonałą informacją, gdzie człowiek ma przewagę… I co? Aktualnie radzą sobie z tym nie tylko skomplikowane programy działające na superkomputerach, ale również te, które dadzą sobie radę na zwykłych laptopach.
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
