Chinesische KI gewinnt $ 290.000 gegen Six Poker Pros

Es wurde viel über künstliche Intelligenzprogramme (AIs) gemacht, die Pokerspieler schlagen. Und wir können diesem Trend noch eine Geschichte hinzufügen, weil eine chinesische KI sechs Pokerprofis von 290.000 $ (230.000 £) geschlagen hat.

Die KI mit dem Namen Lengpudashi trat über einen Zeitraum von 5 Tagen gegen Pokerprofis an. Die Menschen wurden von Yue Du angeführt, der letztes Jahr bei einem $ 5.000 WSOP Texas Hold'em Event $ 800.586 gewann. Du's 'Team Dragon' bestand aus einer Mischung von Spielern und Ingenieuren, die ihr Poker- / KI-Wissen nutzten, um Lengpudashi entgegenzuwirken.

Texas Hold'em wurde oft als ein schwieriges Spiel für AIs angesehen, da es im Gegensatz zu Schach und Go unvollständige Informationen enthält. AIs sind jedoch erheblich so weit fortgeschritten, dass sie komplizierte Wettstrategien anwenden und den Bluffs ihrer Gegner entgegenwirken können. Und Lengpudashi zeigte dies, indem er Du und sein Team von Pokerprofis um $ 290.000 besiegte.

Zum dritten Mal haben AIs Menschen besiegt

Obwohl Lengpudashis Sieg sicherlich bemerkenswert ist, kommt er dem berühmtesten KI-Sieg gegen Pokerprofis nicht einmal nahe. Anfang dieses Jahres besiegte Libratus vier Elite-Pokerprofis - Dong Kim, Daniel MacAulay, Jimmy Chou und Jason Les - mit 1.766.250 US-Dollar.

Libratus 'Sieg wurde von der Carnegie Melon University entwickelt und als Meilenstein in der KI-Community angesehen. Im Jahr 2015 wurde die KI von Carnegie Melon, Claudico, gegen Les, Kim, Björn Li und Doug Polk mit fast 800.000 US-Dollar besiegt. Nur wenige erwarteten, dass die neueste Version, Libratus, zurückkommen und so leicht gewinnen würde.

Libratus wurde von einem Forscherteam der Carnegie Melon unter der Leitung von Computerprofessor Tuomas Sandholm und Doktorand Noam Brown entwickelt.

"Die Leute denken, dass Bluffen sehr menschlich ist", sagte Brown. "Es stellt sich heraus, dass das nicht stimmt. Ein Computer kann aus Erfahrung lernen, dass er mehr Geld verdienen kann, wenn er eine schwache Hand hat und blufft."
Ein weiterer weniger angekündigter Wettbewerb fand zwischen der KI DeepStack der University of Alberta und einer Gruppe von 11 Pokerprofis statt. Jeder Spieler wurde gebeten, innerhalb von vier Wochen 3.000 Hände oder mehr gegen DeepStack zu spielen. Das Ergebnis war, dass DeepStack nach 44.000 Händen über die Menschen triumphierte.

Der Informatiker Michael Bowling, der die Forscher der University of Alberta in diesem Projekt leitete, sagte, Poker sei seit langem eine Herausforderung für seinen Beruf. Es sieht jedoch so aus, als hätte die KI-Community einen großen Schritt zur Überwindung dieses Hindernisses getan.

"Es ist der Inbegriff für unvollständige Informationen in dem Sinne, dass die Spieler während des Spiels nicht dieselben Informationen haben oder dieselbe Perspektive teilen", sagte Bowling.

Ein weiterer Meilenstein in der künstlichen Intelligenz

Siege von Lengpudashi, DeepStack und Libratus bestätigen, dass AIs Menschen im Spiel der unvollkommenen Informationen überholt haben. Und dies ist nur der jüngste Meilenstein in einem seit den 1980er Jahren laufenden Prozess.

Alles begann in den frühen 1980er Jahren, als Entwickler versuchten, Schach zu besiegen. Es dauerte nicht lange, einen menschlichen Schachspieler zu besiegen, aber es würde lange dauern, bis die KI-Community das Schachspiel löste.

Dies geschah am 11. Mai 1997, als der IBM-Computer Deep Blue den Schachweltmeister Garry Kasparov in sechs Spielen besiegte. Deep Blue gewann zwei Spiele, Kasparov gewann 1 und sie hatten drei Unentschieden.

Danach stellte die IBM-Website fest, dass der Wettbewerb eine wichtige Informatik war, die die Fähigkeit von Computern vorantreibt, die komplexen Berechnungen durchzuführen, die zur Entdeckung neuer Medikamente erforderlich sind. die umfassende Finanzmodellierung durchführen, die erforderlich ist, um Trends zu identifizieren und Risikoanalysen durchzuführen; große Datenbanksuchen durchführen; und massive Berechnungen durchführen, die in vielen Bereichen der Wissenschaft benötigt werden. '

In den späten 2000er Jahren wurde der Fokus darauf gelegt, wie AIs bei Limit Hold'em gewinnen können. Diese Aufgabe wurde schnell erledigt, da Limit Hold'em im Gegensatz zur No-Limit-Version feste Wettlimits hat. Jetzt, über drei Jahrzehnte nach Beginn der Reise zur Lösung von Spielproblemen, haben Forscher ein weiteres Spiel in No-Limit-Hold'em geschlagen.

Wie sind AIs besser als menschliche Pokerspieler?

Laut Bowling verwendet der Bot der Universität von Alberta eine Technik, die als kontinuierliches Auflösen bezeichnet wird, um sein Pokerspiel zu verbessern und Menschen zu besiegen.

"Jede Situation selbst ist ein Mini-Pokerspiel", erklärte er. 'Anstatt ein großes Pokerspiel zu lösen, werden Millionen dieser kleinen Pokerspiele gelöst, von denen jedes dem System hilft, seine Intuition für die Funktionsweise des Pokerspiels zu verfeinern. Und diese Intuition ist der Treibstoff dafür, wie DeepStack das ganze Spiel spielt. '

Egal wie schwierig eine Entscheidung ist, DeepStack kann durchschnittlich drei Sekunden reagieren. Dies steht in starkem Gegensatz zu professionellen Topspielern, die manchmal Minuten brauchen, um Entscheidungen in Live-Spielen zu treffen. Die Möglichkeit, Millionen von "Poker-Minispielen" in Sekunden zu lösen, verschafft den AIs einen großen Vorteil gegenüber ihren menschlichen Kollegen.

Es hilft auch, dass Müdigkeit niemals ein Faktor ist. Tatsächlich kann eine KI weiterhin Probleme lösen und sich außerhalb eines Wettbewerbs verbessern, während ein menschlicher Spieler sich irgendwann ausruhen muss oder auf einem nicht optimalen Niveau arbeitet.