Libratus
Libratus (łac. zrównoważony) to program komputerowy wykorzystujący sztuczną inteligencję. Jest przeznaczony do grania w pokera w odmianę no-limit Texas hold'em. Twórcy Libratusa zamierzają go zastosować w innych niezwiązanych z pokerem dziedzinach.
Opis
Testy Libratusa zostały przeprowadzone na superkomputerze "Bridges" w Pittsburgh Supercomputing Center. Według jednego z twórców Libratusa, profesora Tuomasa Sandholma, Libratus nie ma wbudowanej strategii, ale algorytm obliczający strategię[1]. Jest to tzw. metoda CFR + wprowadzona w 2014 r. Przez Oskari Tammelin[2]. Oprócz CFR + w Libratusie została zastosowana nowa technika opracowana przez Sandholm i jego doktoranta, Noama Browna, w celu rozwiązania problemu tzw. endgame (ang. gra końcowa). Ich nowa metoda nie posiada wcześniejszego standardu w programowaniu robotów zwanego "mapowaniem akcji".
Libratus został stworzony do gry tylko przeciwko jednemu graczowi ludzkiemu lub komputerowemu, jest to tak zwana gra Heads-Up.
Ludzie vs Sztuczna Inteligencja 2017
W dniach od 11 do 31 stycznia 2017 r. Libratus został wystawiony w turnieju przeciwko czterem najwyższej klasy graczom pokera[3], a byli to Jason Les, Dong Kim, Daniel McAulay i Jimmy Chou. Aby uzyskać wyniki o większym znaczeniu statystycznym, rozegrano 120 000 rozdań, co stanowi 50% wzrost w stosunku do poprzedniego turnieju, w którym Claudico grał w 2015 roku. Aby zarządzać dodatkową liczbą rozdań, czas trwania turnieju został zwiększony z 13 do 20 dni.
Czterech graczy podzielono na dwie grupy – po dwóch graczy. Jeden z graczy grał w miejscu dostępnym dla ludzi, podczas gdy druga osoba z drużyny znajdował się w osobnej sali nazywanej "The Dungeon" (ang. loch), gdzie nie można było używać telefonów komórkowych ani innych urządzeń komunikacyjnych. Gracz z "podziemi" dostawał taką samą sekwencję kart, jaką Libratus "na powierzchni" i vice versa. Ta konfiguracja miała na celu wyeliminowanie efektu szczęścia.
Pula nagród w wysokości 200 000 $ została podzielona wyłącznie między ludzi. Każdy gracz otrzymał minimum 20 000 $, a reszta została rozdana w odniesieniu do ich sukcesu w walce ze sztuczną inteligencją. Jak wcześniej zapisano w regulaminie turnieju, sam Libratus nie otrzymał nagród, mimo że wygrał turniej.
Podczas turnieju Libratus rywalizował z graczami w ciągu dnia. Natomiast w nocy samodzielnie doskonalił swoją strategię, analizując wcześniejszą rozgrywkę i wyniki z dnia, w szczególności jej straty. W związku z tym był w stanie stale dopracowywać niedoskonałości, które ludzkie odkryli w swojej rozległej analizie jego gry. Wykorzystał on kolejne 4 miliony godzin obliczeniowych w superkomputerze Bridges do tego celu.
Siła sztucznej inteligencji
Libratus prowadził z ludźmi od pierwszego dnia turnieju. Gracz Dong Kim wypowiedział się na temat Libratusa w ten sposób: "Do dzisiaj nie zdawałem sobie sprawy, jak dobre to jest, czułem się jakbym grał z kimś, kto oszukuje, jakby mógł zobaczyć moje karty. Nie oskarżam go o oszukiwanie. To było po prostu dobre."[4]
W 16. dniu konkursu Libratus po raz pierwszy przekroczył barierę wygranego 1 000 000 $. Pod koniec tego dnia miał więcej o 1 144 402 $ w porównaniu do rozpoczęcia turnieju. Ostatecznie Libratus wygrał od ludzi 1 766 250$ i tym samym hucznie wygrał. Ponieważ duża ciemna w rozgrywce została ustawiona na 100 $, wygrana Libratusa wynosi 14,7 dużych ciemnych na 100 rozdań. Jest to uważane za wyjątkowo wysoką wygraną w pokerze.
Wśród ludzi najlepszy był Dong Kim, MacAulay był drugi, Jimmy Chou trzeci, a Jason Les czwarty.
| Miejsce | Imię i Nazwisko | Wynik (w żetonach) |
|---|---|---|
| 1 | Dong Kim | -$85,649 |
| 2 | Daniel MacAulay | -$277,657 |
| 3 | Jimmy Chou | -$522,857 |
| 4 | Jason Les | -$880,087 |
| W sumie: | -$1,766,250 | |
Inne możliwe zastosowania
Pierwszym zastosowaniem Libratusa było granie w pokera, jednak jego projektanci mają o wiele większą misję dla sztucznej inteligencji[5]. Badacze zaprojektowali sztuczną inteligencję, aby móc nauczyć się jakiejkolwiek gry lub sytuacji, w której dostępne są niekompletne informacje, a "przeciwnicy" mogą ukrywać informacje lub nawet wprowadzać w błąd. Z tego powodu Sandholm i jego współpracownicy proponują zastosowanie tego systemu również w innych, rzeczywistych problemach, np. w cyberbezpieczeństwie, negocjacjach biznesowych lub medycynie[6].
Przypisy
- ↑ Meet the New AI Challenging Human Poker Pros [online], IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News [dostęp 2018-02-05] (ang.).
- ↑ Noam Brown i Tuomas Sandholm, Safe and Nested Endgame Solving for Imperfect-Information Games, 2017.
- ↑ Carnegie Mellon University, Upping the Ante: Top Poker Pros Face Off vs. Artificial Intelligence – News – Carnegie Mellon University [online], [b.r.] [dostęp 2018-02-05] (ang.).
- ↑ Artificial Intelligence Is About to Conquer Poker—But Not Without Human Help, „WIRED” [dostęp 2018-02-05] (ang.).
- ↑ Will Knight, Why it’s a big deal that AI knows how to bluff in poker, „MIT Technology Review” [dostęp 2018-02-05] (ang.).
- ↑ Artificial Intelligence Wins $800,000 Against 4 Poker Masters [online], 27 stycznia 2017 [dostęp 2018-02-05] (ang.).
Content Disclaimer
Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.
- The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
- There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
- It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
- Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
- Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.