или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Искусственный интеллект впервые выиграл у человека в покер

schedule 12.01.2015 в 11:21 link Computer Poker Research Group соревнование
​На протяжении более полувека игры были испытательными средствами для новых идей в области искусственного интеллекта (AI) и полученные успехи были отмечены значительными достижениями - Deep Blue победил Каспарова в шахматы, а Watson победил Дженнингса и Раттера на Jeopardy. Однако, победив лучших игроков-людей не означает, что ход игры решен, и впервые ученые исследовательской группы Computer Poker Research Group на факультете естественных наук в Университете Альберты в Канаде, по существу решили ход настоящего техасского лимитированного холдема – сообщает Robotics.ua.

«Покер был настоящей задачей для искусственного интеллекта в течение 40 лет, и до сих пор лимитированный техасский покер один на один не был решенным», говорит Боулинг, ведущий автор и профессор факультета естественных наук.



Игра в покер с точки зрения ИИ

Игры в покер с неполной информацией заключаются в том, что игроки не имеют полного знания о последних событиях. Наиболее популярным вариантом покера на сегодня является техасский холдем. Когда игра проходит только между двумя игроками (heads-up) c фиксированной ставкой и количеством подъемов (лимитированный), это называется лимитированный холдем один на один. Неполная информация о последних ходах делает его очень сложной игрой для компьютеров, чтобы выиграть у человека.

«Мы определяем основное решение игры, если время игры не отличается от решения с уверенностью в 95%», объясняет Боулинг. «Представьте себе, кто-то играет в покер каждый час в течение 12 часов в день, не пропуская ни дня на протяжение 70 лет. Кроме того, представьте их использование в худшем случае, с максимальной эксплуатацией стратегии противника, который никогда не ошибется.»

В то время как многие игры с полной информацией (где все игроки в курсе всего, что произошло в игре до принятия решения) были решены, например, Connect Four, которая отличается несовершенной информацией и в игре с серьезным соперником-человеком. Эти игры являются более сложными, с теорией, вычислительными алгоритмами и примерами решенных игр. И хотя идеальная информация может быть общим достоянием комнатной игры, это гораздо менее распространено в реальных параметрах процесса принятия решений.

«Решения хода игры заключаются в общих алгоритмических средствах, которые делают теоретико-игровые рассуждения в крупномасштабных моделях любого рода более податливыми», говорит Боулинг.

В то время как теория игры всегда была предусмотрена, чтобы иметь серьезные последствия, теоретико-игровые приложения могут быть полезны и в реальной жизни. Эти системы внедряются для контрольно-пропускных пунктов в аэропортах, системах планирования авиации и патрулирования береговой охраны. Решения подойдут в неопределенных ситуациях, как поиск пропавших без вести людей в реальной жизни. Алгоритмические достижения, которые необходимы для решений в покере, будут полезны и в будущих приложениях.

Комментарии: