Покерный ИИ: статистика и машинное обучение Достижения в области искусственного интеллекта

С переходом покера на цифровые технологии и появлением онлайн-покер-румов родилась идея создания покерных ботов. Попытки создания компьютеризированных покерных игроков предпринимались еще в 1980-х годах, но онлайн-покер открывал новые возможности. В цифровой среде, если у вас есть покерный бот, который может играть сам по себе и побеждать человеческих оппонентов, вы можете выиграть деньги, и никто не узнает, что играет бот.

Покер с искусственным интеллектом от Libratus к Pluribus

Первые боты вообще не использовали искусственный интеллект в том виде, в котором мы знаем его сегодня, а полагались на специализированное оборудование и жестко закодированные системы правил, чтобы «играть» в игру. Результаты не вдохновляли, и любой человек, имеющий опыт игры в покер онлайн, мог легко их обыграть. Однако исследователи не останавливались на достигнутом, и по мере развития искусственного интеллекта эта технология быстро стала использоваться для автоматизации игры в покер онлайн.

Поначалу все еще ограничивалось аппаратными решениями, а Libratus, наиболее продвинутый из них, в итоге смог регулярно обыгрывать средних игроков. Но самый большой скачок произошел благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта, когда от аппаратных алгоритмов перешли к программным, которые можно было легко адаптировать для использования в покерных ботах с искусственным интеллектом.

В отличие от Libratus, которому требовалось специальное оборудование, Pluribus Poker AI, используя обычный компьютер (единственным важным требованием было наличие 128 ГБ оперативной памяти), сразился с полным столом профессиональных игроков в покер. Пять человек, один покерный бот, и Pluribus победил. И не один раз — внезапно искусственный интеллект смог обыграть игроков любого уровня, и сделать это надежно.

Адаптация к динамике многопользовательской игры на деньги

Однако в этом многообразном мире покера даже могущественный покерный бот Pluribus AI не стал окончательным решением. Игра в турнирный покер против пяти других игроков сильно отличается от игры на деньги в онлайн-покер-руме. В частности, в кэш-играх игроки могут добавлять фишки в любое время, поэтому при переменном размере стека возникает разница в стратегии, которая существенно меняет игру.

В кэш-играх онлайн-покера системы ИИ не могут полагаться на базовые вероятности, отражающие равные ресурсы всех игроков, вместо этого они сталкиваются с постоянно меняющимся подходом, который требует от игроков и покерных ботов ИИ адаптироваться в реальном времени к тому, что происходит в конкретной раздаче или игре. ИИ-решениям, таким как Libratus и Pluribus, нужны новые стратегии для успешного выступления в таких играх, как no-limit texas Hold’em.

По необходимости это система машинного обучения, которая должна быть способна реагировать на изменения в поведении оппонента, и то, как это происходит, является ключом к успеху покерного бота AI.

Статистические подходы в покере

Статистика уже много лет является неотъемлемой частью покерного анализа: ведущие игроки используют расчеты вероятностей, чтобы получить представление о вероятных исходах на каждом ходу. Хотя технически это не бот, популярность виртуальных покерных помощников тоже растет, они предоставляют статистику игроков и потенциальных исходов на экране в режиме реального времени во время игры в онлайн-покер.

Пожалуй, самое известное применение статистики в покере — это так называемое ожидаемое значение, или EV. Это понятие рассчитывает потенциал каждой руки, включая как потери, так и выигрыши, позволяя вам сделать правильный выбор: ставить, повышать или фолдить.

Сочетание EV с другими данными позволяет ИИ покерного бота принять так называемую оптимальную стратегию, основанную на теории игр (GTO). Идея заключается в том, что GTO максимизирует ваши результаты в каждой руке. Это означает минимизацию потерь и максимальное использование выигрышных ситуаций. Покерные ИИ, способные поддерживать стратегию GTO, являются вершиной автоматизированной игры в покер.

Работа с неполной информацией и блефом

Но даже при использовании стратегий GTO есть одна область, где статистика не является единственным решением. Покер — это игра, в которой существует неполная информация, то есть вы не знаете, какие карты у других игроков. Именно это делает покер такой сложной игрой, и именно поэтому исследователи ИИ любят использовать его для разработки своих систем.

Эта неизвестная информация затем умножается на другой аспект игры. Игроки не обязаны отвечать логически. Плохая рука может стать выигрышной благодаря блефу, но вы также не знаете, когда игрок блефует. Это две большие порции информации, которой не будет у игрока, в том числе у покерного ИИ. В этом и заключается настоящая сложность покера, помимо статистики, и здесь все решает мастерство игрока. Это также самый сложный аспект игры для покерного ИИ.

Это можно сделать. В Pluribus был принят алгоритм обнаружения блефа, чтобы попытаться определить, когда игроки блефуют, основываясь на изменениях в стратегии игроков и истории предыдущих блефов, если такие данные имеются. Это оказалось довольно успешным, и вместе с собственными процедурами блефа обеспечило более человеческий подход к игре. ИИ в покере продолжает развиваться, и это одна из тех областей, где еще есть место для совершенствования.

Применение алгоритмов в реальном мире

Современные покерные ИИ-алгоритмы представлены во множестве инструментов. Сами боты предлагают автоматическую игру и возможность одновременной работы на нескольких счетах. Это означает одновременную игру за несколькими столами, что даже в играх с небольшими ставками может приносить оператору ежемесячный доход. Поскольку они работают без участия человека, эти типы ботов становятся все более популярными среди тех, кто ищет подработку для заработка на онлайн-покере.

Но это еще не все: виртуальные покерные помощники, использующие алгоритмы искусственного интеллекта, предлагают аналогичный анализ игры в реальном времени, но вместо того, чтобы самим играть в игру, работают над тем, чтобы помочь вам играть более эффективно. Анализ и предложения появляются на экране, поэтому, в отличие от бота, вы играете каждую руку самостоятельно, но имеете ту же структуру анализа, чтобы помочь вам сделать наиболее эффективный выбор стратегии во время игры.

Наконец, обучающие решения на базе ИИ используют возможности искусственного интеллекта, чтобы помочь игрокам изучить и понять наилучшие сценарии действий. Будь то новички, осваивающие игру, или профессиональные игроки, желающие отточить определенные аспекты своей игры, эти обучающие инструменты на базе ИИ — еще один способ влияния машинного обучения и ИИ на покер.

Машинное обучение в покере

Таким образом, мы видим, что процессы машинного обучения являются неотъемлемой частью разработки целого ряда инструментов, которые помогают игрокам учиться и выигрывать в онлайн-покер. По мере развития машинного обучения, как это происходило на протяжении многих лет, оно поможет покерным ботам повысить производительность, предложить больше нюансов в выборе стратегии и лучше распознавать и реализовывать блефы.

Не зря многие исследователи используют покер для разработки ИИ и машинного обучения. Он предлагает задачи, для решения которых требуется настоящая адаптация и понимание, а с развитием машинного обучения развиваются и инструменты, которые его используют.

Заключение

Машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта оказали значительное влияние на онлайн-покер. Начиная с первых ботов и заканчивая способностью обыгрывать профессиональных игроков, развитие технологий машинного обучения и алгоритмов искусственного интеллекта привело к тому, что покерные боты и другие подобные инструменты значительно расширили свои возможности.

Сегодня боты могут играть в автономном режиме, не требуют специализированного оборудования, могут играть за несколькими столами одновременно и при этом приносить победы. Однако это не означает, что они достигли своего пика. Далеко не так: от совершенствования подхода к неизвестной информации и блефу до более человекоподобного поведения, позволяющего избежать систем обнаружения ботов, существует еще множество способов, с помощью которых развитие ИИ может улучшить покерный опыт.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Какие статистические методы используются в покере?

Их несколько, но наиболее распространенным является EV, или ожидаемое значение, как способ оценки потенциала любой руки. В целом, статистическая игра пытается достичь оптимальной стратегии игры, которая минимизирует проигрышные руки и максимизирует выигрышные позиции.

Как машинное обучение помогает создавать более эффективные покерные стратегии?

Лучше разбираться в тонкостях игровой стратегии, особенно в неизвестных аспектах игры, где статистический анализ не может дать ответы на все вопросы, в частности, в блефах игроков и скрытых карточных факторах.

Какие алгоритмы машинного обучения наиболее эффективны при анализе игровых ситуаций в покер?

Pluribus — самый эффективный алгоритм, способный обыграть несколько профессиональных игроков одновременно.

Могут ли статистические методы и методы машинного обучения помочь игрокам с меньшим опытом улучшить свою игру?

Да. Либо в рамках специального обучающего инструмента, либо в качестве виртуального покерного помощника, который помогает игрокам лучше понять стратегии и действия во время игры.