Как покерный бот с искусственным интеллектом создает базу данных с помощью программирования?

Покерные боты на основе искусственного интеллекта, или ИИ, как его обычно называют, взяли штурмом онлайн-покер, и вы, возможно, даже играете против них в турнирах, даже не подозревая об этом. Однако, как и все технологии, если вы планируете использовать покерных ботов, это действительно может помочь понять, как они работают, чтобы получить от них максимальную пользу. Они не думают, как игроки-человеки, а вместо этого полагаются на данные, которые помогают им понять каждую сыгранную руку.

У хороших покерных ботов обычно есть ряд профилей и стратегических подходов, которые пользователь может настроить, чтобы получить слегка разные стили игры, подходящие для конкретных игр, платформ или противников. Однако когда дело доходит до систем искусственного интеллекта, самым важным фактором производительности является используемая база данных. Это означает, что лучший способ добиться высокой производительности — убедиться, что у вашего бота самая лучшая база данных.

Важность программирования базы данных для покерных ботов с искусственным интеллектом

Если мы думаем о самом ИИ как о водителе спортивного автомобиля, он контролирует скорость, направление и т. д. во время движения, адаптируясь к дорожным условиям для достижения наиболее эффективного прогресса. База данных будет двигателем, обеспечивающим всю мощь, которая приводит все в движение.

Без базы данных игр, на которую можно опираться, ИИ не может распознавать ситуации, рассчитывать вероятности для следующего этапа раздачи и выбирать лучшую стратегию. Представьте, что вы потеряли память обо всем, что связано с покером: какие руки лучшие, правила, какие руки сильные, как обращаться с разными игроками и все такое. Затем вы попытались сыграть за столом для онлайн-покера. Как вы думаете, вы бы выиграли?

Ответ: нет, вы потеряетесь. У вас нет памяти об игре, чтобы решить, что делать дальше, и то же самое происходит, если система ИИ играет без базы данных, поэтому они так важны для успеха с покерными ботами.

Программирование машинного обучения для покера и шахмат

В ограниченных играх для двух игроков, таких как шахматы и шашки, существует стратегия, известная как равновесие Нэша, которая представляет собой идеальную стратегию для игры. То есть, играя таким образом, вы не сможете улучшить свой подход к игре. Даже в покере для двух игроков существует своего рода равновесие, которое можно назвать равновесием Нэша, поскольку это игра с нулевой суммой. То есть, чтобы один игрок выиграл X долларов, другой игрок должен его потерять.

Но большинство покер-ботов работают за столами техасского холдема с несколькими игроками на коммерческих покерных сайтах и со многими неизвестными элементами (карманные карты другого игрока). Здесь вместо того, чтобы идентифицировать равновесие Нэша, как в более простых играх, ученые разработали алгоритмы ИИ, которые обучаются на основе опыта. По сути, бот снова и снова играет сам с собой, распознавая успешные стратегии и создавая базу данных рук, которая позволяет ему искать похожие ситуации и количественно оценивать вероятные результаты.

Искусственный интеллект, используемый в покерных ботах

Начнем с того, что покерные боты с искусственным интеллектом были сосредоточены на правилах игры и ни на чем другом. Они могли играть в покер, но вряд ли добьются успеха в реальных играх. С тех пор искусственный интеллект в покере быстро развивался, включая все больше и больше данных, чтобы обеспечить более четкое представление об игре и определить подходящие стратегии в режиме реального времени. Первым покерным ботом, который действительно достиг этого, был Pluribus, который мог надежно побеждать игроков-людей.

Pluribus мог не только играть в онлайн-покер и выигрывать, но и использовать стратегии противодействия блефу и бороться с оппонентом в зависимости от того, как он играл в тот момент. От первоначального блайнда до финального решения архитектура этого ИИ может использовать ошибки игроков и использовать сложные алгоритмы для получения желаемых результатов.

Роль данных в обучении покерных ботов

Как мы уже говорили, база данных является ключом к тому, чтобы любой покерный бот мог оценить руку и использовать соответствующую стратегию. При первоначальной настройке покерный бот не имеет понимания игры, по мере обучения он создает эту базу данных, и чем больше база данных, тем больше ориентиров имеет ИИ, что делает его выбор более точным и успешным.

Данные — это то, что определяет понимание покера ИИ не только в широком контексте игры и ее правил, но и в более узком контексте раздачи, разыгрываемой в данный момент. Если мы подумаем о простом решении сделать ставку после флопа, то компьютер, играющий в игру, должен пройти через несколько деревьев решений, чтобы прийти к окончательному действию. Каждый из этих вариантов, а их могут быть сотни, делается путем анализа имеющихся данных.

Человеческий мозг делает эти вещи без нашего понимания того, что мы делаем, но компьютерные программы, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, необходимо научить этому. Данные предоставляют различные варианты, показывая, что происходило раньше в разных типах рук, чтобы ИИ мог оценить, что может произойти в будущем. Нейронная сеть и база данных вместе создают оптимальные игровые стратегии, используя большое количество точек данных для каждого выбора, и приходят к решению, имеющему наибольшую вероятность успеха.

Обучение покерных ботов победам

Когда мы говорим о каком-либо обучении ИИ, имеется в виду накопление знаний о конкретном предмете или действии. Для покера это означает создание базы данных сыгранных рук. Чем больше сценариев, ситуаций и стратегий бот испытывает и сохраняет в своей базе данных, тем лучше он сможет понимать и распознавать стратегии игроков и разрабатывать ответы.

С новейшими покерными ботами это обычно достигается за счет того, что бот разыгрывает тысячи рук. Программируется очень мало информации, ИИ изучает игру и то, как победить себя, играя. Чем больше он играет, тем большему он учится и тем эффективнее становится.

Техники обучения бота распознавать запрещенные действия в своей среде

На каждой платформе существует широкий спектр правил, которых необходимо придерживаться, и они не всегда могут быть одинаковыми. Избегание запрещенных действий имеет решающее значение для того, чтобы покерный бот оставался незамеченным и работал незаметно. Есть несколько подходов к этому: установить в коде параметры, которые не позволяют боту выполнять запрещенные действия, или воспроизвести и наказать запрещенные действия, чтобы ИИ научился их избегать.

Тестирование и проверка для обнаружения проблем

Обучение покерного бота необходимо, прежде чем вы позволите ему играть за реальными столами, но как узнать, что он готов к игре против живых оппонентов за живыми столами? Тестирование и проверка — это процессы, которые оценивают производительность и общие операции, чтобы бот мог работать надежно, избегать запрещенных действий и оставаться в рамках правил. Он также должен работать, не выглядя автоматическим игроком, поскольку сегодня большинство платформ запрещают ботов в своих правилах.

Ключевым показателем для проверки является возможность использования, то есть могут ли игроки использовать то, как играет ИИ, потому что в конечном итоге это приведет к проигрышу, и, вероятно, к серьезному проигрышу. Есть несколько способов сделать это: некоторым нравится играть с ботом и смотреть, смогут ли они найти те слабые места, которые могут сработать, но большинство исследовательских групп, создающих покерных ботов с искусственным интеллектом, склонны вычислять возможности использования, используя данные игровых сессий.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Какова цель базы данных для покерного бота с искусственным интеллектом?

База данных содержит весь опыт и понимание игры, которые ИИ использует для игры.

Как покерный бот с искусственным интеллектом собирает и хранит данные для своей базы данных?

Боты создают базу данных каждой раздачи во время игры. В большинстве случаев это строится на том, что покерный бот сначала играет сам, а затем каждую раздачу играет на реальных столах.

Какие типы информации обычно включаются в базу данных покерного бота с искусственным интеллектом?

Все аспекты каждой раздачи, от бай-ина и действий на префлопе, до флопа и последующих стратегий, кто выиграет, сколько и так далее. От шансов банка до данных игрока — каждый бот будет использовать как можно больше данных для формулирования ответа.

Как покерный бот с искусственным интеллектом решает, какие данные следует расставить по приоритетам и включить в свою базу данных?

Это зависит от самого ИИ и того, как он был создан. Самообучающиеся системы искусственного интеллекта будут сосредоточены на данных, которые представляют собой самые разнообразные данные в играх, влияя при этом на результат каждой раздачи.

Можете ли вы объяснить, как покерный бот с искусственным интеллектом учится на основе своей базы данных, чтобы улучшить свой игровой процесс?

ИИ работает на основе точек данных. В случае с покером это относится к тому, как игроки реагируют на ситуации, как колл или ставка влияют на результат раунда торговли на постфлопе и так далее. Чем больше точек данных будет у ИИ, тем точнее он сможет предсказать, что произойдет дальше.

Как разработчики проверяют эффективность базы данных покерного бота с искусственным интеллектом в повышении его производительности?

Отслеживание показателей производительности всех детей должно быть неотъемлемой частью работы покерного бота. От показателей побед до статистики агрессии и многого другого — после каждого сеанса вы можете оценить производительность бота и посмотреть, как он улучшается по мере роста его базы данных.