История искусственного интеллекта (ИИ) и нейронных сетей в индустрии онлайн-покера

Искусственный интеллект и нейронные сети в индустрии онлайн-покера

Практически с тех пор, как у нас появились компьютеры, программисты и исследователи пытались придумать, как использовать их для игр. Сначала это были «крестики-нолики», затем шашки и шахматы. Все они были относительно успешными, и к 1980-м годам внимание сместилось на более сложные игры.

Здесь покер был Эверестом испытаний. Во всех других играх вы могли видеть все, что происходит в игре, но в покере есть неизвестные. Это карты в колоде и карты ваших противников. Это значительно усложняет создание программного обеспечения, способного играть в покер, — расчеты вероятности могут зайти так далеко. Но все изменилось в мире покерных ботов, когда исследователи начали внедрять искусственный интеллект в свои системы.

Ранние разработки в области алгоритмов искусственного интеллекта и нейронных сетей

Большинство из нас думает о нейронной сети как о чем-то очень современном, однако основная концепция сети процессоров, работающих вместе для решения задачи, восходит к 1940-м годам. Названная нейронной сетью потому, что ее структура имитирует работу мозга, концепция была впервые опубликована Уорреном Маккалохом и Уолтером Питтсом в 1943 году. Ее развили Джозеф Эрлангер, Герберт Спенсер Гассер и другие.

Однако только в 1982 году и благодаря работам Кохонена, Хопфилда, а затем и Румельхарта концепция нейронной сети перешла в физическую реальность.

Значение использования искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности

Ai получил распространение в самых разных отраслях, но, пожалуй, наибольшее влияние, и в некотором роде противоречивое, он оказал на создание контента. Сегодня такая программа, как ChatGPT, может создавать целые веб-страницы или посты в блогах из одного запроса. Хотя результат не может конкурировать с профессиональным писателем, для большинства людей, которые ведут собственные веб-сайты, он лучше, чем все, что они могли бы создать сами, и для многих стал основным решением.

В фотографии наблюдается аналогичная тенденция: редактирование фотографий с помощью искусственного интеллекта помогает корректировать снимки, чтобы они выглядели великолепно, даже если у вас нет опыта, а генеративные решения искусственного интеллекта могут создавать изображения из ничего. Однако, несмотря на то что ИИ изменил работу этих отраслей, можно утверждать, что его влияние в других областях еще больше.

Возьмем здравоохранение, где ИИ используется для анализа данных о пациентах и создания персонализированных графиков лечения, обеспечивающих лучшие результаты для каждого человека. ИИ также переводит миллионы слов, написанных о том или ином заболевании или лечении в тысячах научных работ, в легко усваиваемое резюме. Это дает медицинским работникам доступ к деталям и тенденциям, не отрывая их от суматошного графика лечения, повышая осведомленность и, опять же, улучшая результаты для пациентов.

Возможно, больше всего мы замечаем применение ИИ в розничной торговле. Здесь системы управления обслуживанием клиентов, управляемые искусственным интеллектом, анализируют наши покупательские привычки и предоставляют адаптированные рекламные кампании, предложения и многое другое. Так что, если в последнее время вы стали тратить больше, это, скорее всего, заслуга искусственного интеллекта!

История искусственного интеллекта и нейронных сетей

Идея нейронных сетей и последовавшего за ними искусственного интеллекта была впервые выдвинута в середине XX^th века. Идея возникла из желания создать машину для решения проблем, которая работала бы подобно нашему мозгу, с относительно простыми механизмами принятия решений, работающими вместе для быстрого решения сложных задач.

По мере развития технологий развивались и исследования, лежащие в основе нейронных сетей, а затем и искусственного интеллекта. Сегодня мы имеем технологию, позволяющую создавать мощные алгоритмы ИИ, способные решать самые сложные задачи, подстраиваясь на лету и реагируя на новые сценарии и поступающие данные.

Первые приложения исследований искусственного интеллекта в играх

Первые боты, такие как Orac в 19802 году, были аппаратными системами, которые легко обыгрывались человеком. Однако сложность игры с неполными данными, такой как покер, с самого начала привлекала исследователей ИИ, и на протяжении 90-х годов и далее покер был самой популярной игрой для разработки ИИ. В частности, канадский профессор Дарс Биллингс и его команда в Массачусетском технологическом институте, которые неустанно работали с первых дней становления ИИ.

Первые попытки создать искусственный интеллект для игры в покер

Самым заметным из этих ранних покерных ботов был Vexbot, который одним из первых вышел за рамки логических алгоритмов и использовал прото-AI для понимания стратегии игры. Это был слабый игрок в покер, которого легко мог обыграть человек с опытом игры в несколько недель. Но покерные боты продолжали развиваться, и в 2005 году в Лас-Вегасе был проведен первый в мире турнир по покерным ботам. Но проблема оставалась прежней: эти боты использовали очень простые алгоритмы интеллекта и могли быть легко обыграны игроком-человеком.

Идея создания нового покерного бота, способного добиться успеха в онлайн-беттинге и произвести революцию в игровой индустрии, не нова. Хотя исследователи в области разработки игр всегда были сосредоточены в первую очередь на самой технологии, другие знают, что искусственный интеллект может помочь создать прибыльный доход от автоматизированной игры. Так что, когда появится новое достижение, многие смогут увидеть, что оно определит будущее игровой индустрии.

В 2007 году появился покерный бот, известный как Polaris, и это был первый случай, когда бот обладал искусственным интеллектом, способным моделировать поведение отдельных игроков. Он не обладал достаточным пониманием игры, чтобы по-настоящему использовать эту способность, но это было началом того, что мы знаем как покерный ИИ сегодня.

Эволюция искусственного интеллекта в ставках на азартные игры онлайн

Пока исследователи продолжали совершенствовать свои модели ИИ, только в 2015 году произошел прорыв. Этот бот, созданный командой Биллингса, стал первым ботом, «решившим» хедз-ап безлимитного техасского холдема. Названный Cepheus, он использовал 200 процессоров и огромный объем памяти, чтобы просчитать все 316 квадриллионов возможностей в игре в покер.

Используя эти знания и стратегию, основанную на оптимальной практике теории игр, он сыграл математически идеальную партию в покер. Это выявило новую проблему для исследователей ИИ. Cepheus был непобедим в игре, но это был не бот, который мог выиграть деньги, его стратегия просто позволяла ему не терять их.

Но, конечно, цель покерного бота — выигрывать деньги в покерных играх, поэтому следующим шагом должен был стать бот, который действительно может регулярно выигрывать банки. Это произошло в 2017 году, когда та же команда представила нам Libratus. Этот бот по-прежнему требовал огромных ресурсов, сотен процессоров и терабайтов памяти, но он мог выигрывать в покер. Не практичный бот для использования людьми, но бот-победитель.

Следующим ботом от этой команды стал Pluribus в 2019 году. Pluribus изменил все. Во-первых, он перешел с аппаратного на программное обеспечение и может работать на домашних компьютерах с памятью 128 ГБ и более. Это сделало ботов на базе ИИ доступными и пригодными для использования за пределами исследовательских лабораторий.

Но Pluribus также был отличным игроком в покер. Он играл и побеждал за полным столом из 5 профессиональных игроков в покер одновременно. Он мог выигрывать, и выигрывать постоянно. Каждый покерный бот, представленный сегодня на рынке, использует уроки, полученные при создании Pluribus.

Первоначальные модели ИИ и их ограничения

Ранние ИИ зависели от аппаратных ресурсов, поэтому были ограничены исследовательскими центрами и крупными компаниями. Идея создания ИИ в виде покерного бота, который можно было бы запустить на домашнем ПК или облачном узле, в то время была просто невозможна. Кроме того, у них не было возможности обучаться, как это делают новейшие алгоритмы.

Сегодня мы обучаем покерный ИИ, играя сами с собой. В некоторых случаях бота даже не нужно учить правилам, он учится сам, играя против себя. Но ранние ИИ были сосредоточены на вероятности для каждой руки игрока и не могли изучать стратегии игроков в реальном времени.

Прорывы в области нейронных сетей и машинного обучения

В развитии нейронных сетей и машинного обучения произошел ряд важнейших прорывов. Часто об этом умалчивают, но именно разработка эффективных нейронных архитектур сыграла решающую роль в более широком распространении технологии. Используя меньшее количество ресурсов и снижая затраты, они расширили доступ, а вместе с ним и ускорили дальнейшее развитие.

Сочетание глубокого обучения с алгоритмами искусственного интеллекта — это, пожалуй, самый большой шаг вперед в развитии цифрового интеллекта, особенно в сочетании с другим важнейшим достижением — внедрением расширенных возможностей обработки естественного языка (NLP). Именно это делает ChatGPT и другие подобные платформы настолько простыми в использовании для людей. До появления больших языковых моделей системы искусственного интеллекта были невероятно сложны в управлении, но теперь с помощью подсказок они могут не только понимать язык, но и нюансы и контекст, что значительно упрощает использование их возможностей.

Покер — один из примеров того, как системы искусственного интеллекта стали более доступными без ущерба для производительности. По мере того как ИИ превращался из системы, которую могли обыграть даже начинающие игроки, в систему, способную регулярно обыгрывать профессионалов в безлимитном техасском холдеме, персонализированный игровой опыт, предлагаемый этими продуктами, становился все более простым в использовании.

Интеграция искусственного интеллекта и нейронных сетей в платформы для онлайн-покера

Инструменты отслеживания стали невероятно популярны в покерном сообществе, интегрируясь в платформы и обеспечивая расширенную функциональность. Они используют инструменты искусственного интеллекта, чтобы предоставить игрокам множество данных, анализируемых в режиме реального времени во время игры. Это не ограничивается тем, как часто игрок будет фолдить на большом блайнде, но может даже предоставлять рекомендации, чтобы помочь игрокам выбрать правильное действие на каждом ходу. По сути, это покерный бот без возможности автоматической игры, интегрированный в покерную платформу.

Влияние на индустрию онлайн-гемблинга

Но что это значит для онлайн-покера в целом? Здесь нужно учитывать два момента. Если эти программы-трекеры/помощники станут нормой, то любой игрок, у которого их нет, окажется в невыгодном положении. В таком случае, если каждый игрок будет использовать их, следуя рекомендациям ИИ о том, что делать на протяжении всей игры, кто же на самом деле играет в покер? Это уже будут не люди, а только трекеры и ассистенты.

Но если все будут использовать ИИ, откуда возьмутся новые игроки? Если вы не можете начать игру, не столкнувшись со столом игроков с искусственным интеллектом, то это быстро превратится в разочарование. В конце концов, несмотря на то что большинство игроков со временем проигрывают, именно захватывающее испытание заставляет людей возвращаться. Разве это захватывающе — быть побежденным компьютером снова и снова? Искусственный интеллект может стать проблемой, которая оттолкнет игроков.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Как технология искусственного интеллекта впервые была интегрирована в индустрию онлайн-покера?

Покер уже несколько десятилетий используется исследователями ИИ, поскольку в его игровом процессе присутствуют неполные данные. То есть мы не знаем, какие карты у других игроков, и это представляет собой идеальную задачу обучения для разработки ИИ. По мере развития успешные идеи были взяты на вооружение создателями покерных ботов.

Как нейронные сети улучшают работу покерных ботов с искусственным интеллектом?

Системы глубокого обучения позволяют ускорить анализ и значительно улучшить применение базовых стратегий, используя при этом возможности больших баз данных покерных рук.

Какое влияние оказал искусственный интеллект на динамику игры в онлайн-покер?

С точки зрения того, как проходят игры, очень мало. Однако в целом игроки постоянно ищут признаки использования ботов или ассистентов и адаптируют свои стратегии, если считают, что за их столом кто-то использует ИИ.

Каковы перспективы использования искусственного интеллекта и нейронных сетей в индустрии онлайн-покера?

Скорее всего, ИИ используется в индустрии для выявления аккаунтов, использующих ботов, чтобы автоматизировать процесс запрета.