Недавно исследователи разработали систему игры в покер с искусственным интеллектом под названием DeepStack. С тех пор это технологическое чудо стало первым алгоритмом, который когда-либо побеждал профессионалов в покере, играя один на один в безлимитный техасский холдем.
Хотя это может показаться менее чем впечатляющим, учитывая, что в прошлом компьютеры побеждали живых участников в таких играх, как Jeopardy и стандартных викторинах, важно отметить, что покер использует асимметричную информацию, такие как блеф и язык тела, которые не могут быть измерены ИИ. Программирование ИИ для обработки асимметричной информации становится гораздо более сложной процедурой, учитывая, что вероятность играет огромную роль в покере, которая во многом определяется тем, как оппоненты читают друг друга.
DeepStack использует технологию, известную как «минимизация контрфактического сожаления», чтобы рассуждать о стратегиях, которые приходят с игральными картами. Его создатели даже разработали программу, имитирующую «интуитивное чувство», какие карты оставить, а какие обменять. Благодаря этому программированию алгоритм может адаптировать свою стратегию, используя рекурсивные рассуждения и пытаясь предсказать действия каждого игрока. Во время этих вычислений он выполняет сценарии с ограниченной вероятностью, чтобы попытаться дать себе наилучшие шансы на победу.
Хотя это значительный прорыв для искусственного интеллекта, подобные программы создавались и раньше. Однако они включали неполную информацию, определяющую стратегию для всей игры, а не пошаговые решения. Из-за этого эти ошибочные программы не могли вычислять различные ставки, что может привести к ошеломляющему количеству различных итераций только в одной игре.
При разработке DeepStack его создатели научили его выполнять быстрые приблизительные оценки текущего состояния игры, в которую он играет, а не пытаться предсказать окончательный результат. Удивительно, но они использовали более 10 миллионов различных примеров случайных покерных ситуаций для обучения алгоритму, а затем пригласили 33 профессиональных игрока из 17 разных стран соревноваться с революционно новой системой. В итоге DeepStack сыграл против этих профессионалов 44 852 игры и в среднем добился чрезвычайно успешного винрейта.
Этот алгоритм, который доказал свою способность успешно работать даже с неполной информацией, проложил путь к еще большему прорыву в области искусственного интеллекта. DeepStack показал, что ИИ еще не достиг своих пределов и может быть полезен во многих других областях. Они могут включать лечение, экологические ресурсы и стратегии, а для более простых целей — социальные сети или телефонные приложения. Независимо от того, куда движется будущее искусственного интеллекта, новаторы и создатели каждый день достигают новых целей.
Первоначально опубликовано на сайте kevancasey.co 12 января 2017 г.
