Alors que l'IA a réussi à battre les humains dans d'autres jeux tels que Chess and GO (les jeux qui suivent les règles prédéfinis et ne sont pas aléatoires), gagner au poker s'est avéré plus difficile car il nécessite une stratégie, une intuition et un raisonnement basé sur des informations cachées. Malgré les défis, l'intelligence artificielle peut désormais jouer et gagner - Poker.
L'intelligence artificielle maîtrise le jeu du poker - qu'est-ce que cela signifie pour les humains?
Les systèmes d'intelligence artificielle, notamment Deepstack et Libratus, ont ouvert la voie à Pluribus, l'IA qui a battu cinq autres joueurs du Texas à six joueurs, la version la plus populaire du poker. Cet exploit va au-delà des jeux. Cette réalisation signifie que l'intelligence artificielle peut désormais se développer pour aider à résoudre certains des problèmes les plus difficiles du monde.
Tuomas Sandholm, un professeur de la CMU qui a aidé à créer Pluribus, a déclaré dans un communiqué de presse: «La capacité de battre cinq autres joueurs dans un jeu aussi compliqué ouvre de nouvelles opportunités d'utilisation de l'IA pour résoudre une grande variété de problèmes du monde réel."
Deepstack: approche évolutive pour gagner au poker
L'équipe Deepstack, de l'Université de l'Alberta à Edmonton, au Canada, a combiné l'apprentissage de la machine profonde et les algorithmes pour créer une IA capable de gagner à deux joueurs, «No-Limit» Texas Hold Em, un jeu plus complexe pour l'IA à maîtriser D'autres en raison de sa nature aléatoire, des cartes cachées et des bluffs des joueurs. Les réseaux de neurones de Deepstack ont été formés en résolvant plus de 10 millions de situations de jeu de poker. L'IA s'appuie sur ses réseaux de neurones pour déterminer les meilleurs mouvements. Deepstack a joué à deux joueurs du Texas Hold Em contre des joueurs de poker professionnels de la Fédération internationale du poker. Après avoir joué 44 852 matchs, les résultats de Deepstack étaient dix fois ce qu'un joueur de poker professionnel considère une marge importante.
Libratus: Texas à deux joueurs Masters Hold 'Em
Libratus est une IA, construite par Noam Brown et Tuomas Sandholm de l'Université Carnegie Mellon en 2017, qui a finalement été imbattable au poker à deux personnes. Ce système nécessitait 100 unités de traitement central (CPU) à exécuter. Libratus a joué 120 000 mains dans une compétition de poker de 20 jours contre quatre joueurs de Hold Em de Texas les mieux classés. Il a gagné par un montant stupéfiant et est reparti avec 1 $.8 millions de puces.
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Pluribus: bot de jeu de poker surhumain
Une étape très importante a été franchie par Pluribus, un robot qui a pu battre certains des meilleurs joueurs de poker au monde dans un jeu de six joueurs du Texas Hold '. Les scientifiques de l'Université Carnegie Mellon avec Facebook AI ont collaboré au projet - le premier où l'IA a participé à un jeu contre plus d'une personne et où il ne pouvait pas simplement compter sur la stratégie de jeu pour gagner. Maintenant que l'intelligence artificielle peut battre plusieurs joueurs dans un jeu aussi compliqué, c'est la passerelle pour résoudre certains des problèmes les plus épineux du monde tels que les négociations automatisées, le développement de médicaments, la sécurité et la cybersécurité, les voitures autonomes et une meilleure détection de fraude.
ordre carte beloteLes résultats de Pluribus étaient impressionnants. Il a joué 10 000 mains de poker contre cinq autres dans une piscine de salariés à un million de dollars dans le poker. En moyenne, Pluribus a remporté 480 $ de ses concurrents humains pour toutes les 100 pair pratique avec ce que les joueurs de poker professionnels visent à réaliser.
L'équipe de recherche a créé Pluribus en s'appuyant sur ce qu'il a appris de Libratus. Il a radicalement révisé l'algorithme de recherche. En règle générale, une partie de la formule de réussite de l'IA lors de la lecture de jeux stratégiques contre un adversaire est de traiter les arbres de décision jusqu'à la fin du jeu avant de faire un mouvement. Cependant, dans un jeu multi-joueurs, ce processus n'était pas possible car il y avait trop d'informations cachées et les possibilités de traitement sont beaucoup plus grandes. La solution pour Pluribus était qu'il ne regardait que quelques mouvements pour déterminer l'action qu'elle prendrait, plutôt que d'évaluer tous les mouvements jusqu'à la fin du jeu. L'IA enseigne à travers l'apprentissage du renforcement, en regardant continuellement les jeux et en évaluant le succès en fonction des circonstances. S'il détermine que le résultat aurait été meilleur avec une décision différente, elle apprend à l'appliquer à un jeu futur.
Avant de concurrencer les humains, Pluribus a joué des milliards de mains de poker contre elle-même. Ensuite, il a affronté un joueur de poker professionnel; Quand cela a fait une erreur, le joueur a alerté l'équipe. Bientôt, le bot s'améliorait très rapidement étant donné que les nouvelles informations passant rapidement de la médiocre à un joueur de poker de classe mondiale. En fin de compte, il a déterminé son propre style de jeu, adoptant même des stratégies mitigées basées sur la situation pour battre cinq autres joueurs.
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