Další milník, kdy lidé v populárních hrách podlehli počítačům. Po backgammonu, dámě, šachu a go došlo i na no-limit poker.
Na vývoji počítačového programu, který obehrál profesionální hráče v pokeru, se podíleli odborníci z Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy a Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze.
Mezinárodní tým vyvinul počítačový program DeepStack, který v prosinci 2016 poprvé v historii porazil profesionální hráče v jedné z nejpopulárnějších karetních her na světě – dvouhráčovém no-limit Texas hold’em pokeru. Vědecké objevy, které vedly k tomto výsledku, publikuje Science, jeden z nejprestižnějších vědeckých časopisů.
DeepStack vytvořil další historický milník, kdy lidé v populárních hrách podlehli počítačům. Po backgammonu, dámě, šachu a go je tedy dalším v pořadí no-limit poker. Oproti předchozím hrám je tu však jeden zásadní rozdíl. “Poker byl dlouholetou výzvou pro umělou inteligenci,” říká Michael Bowling, profesor z Albertské univerzity, který výzkumný tým vedl. “Je to typická hra s neúplnou informací, ve které hráči během hry nemají stejnou informaci a pohled na hru.”
Fakt, že hráč nevidí karty oponenta a oponent nevidí jeho karty, dělá problém výrazně složitějším z teoretického hlediska. Na druhou stranu je však tato neurčitost informace v reálném světě běžná. Matematické modely her umožňují popsat situace z ekonomie, aukcí, síťové bezpečnosti, ochrany důležitých cílů nebo kontroly jízdného. “V těchto reálných situacích se jednotlivé strany jen velmi zřídka rozhodují na základě úplných a totožných informací. Proto je pokrok v řešení her s neúplnou informací zásadní pro praktické aplikace,” vysvětluje Michael Bowling.
“Algoritmus DeepStacku je přelomový, protože se nám podařilo přenést myšlenky, které byly klíčové v hrách s úplnou informací, do světa her s neúplnou informaci. Doposud nebylo jasné, zda je podobný přístup vůbec možný,“ říká Martin Schmid z Katedry aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulty UK. DeepStack umožňuje vypočítat vhodnou strategii pro situaci v pokeru až v momentě, kdy situace nastane, tedy bez nutnosti uvažovat o úplně celé hře předem naráz, což byl dosud převládající přístup.
Tato zásadní změna principů řešení byla umožněna mj. rozvojem strojového učení pomocí hlubokých neuronových sítí. Tato neuronová síť v případě DeepStacku vyhodnocuje jednotlivé pokerové situace, a jde tedy o jistou formu intuice, kterou algoritmus využívá pro správná rozhodnutí. Podobně jako v případě člověka, musí i DeepStack svoji „intuici“ trénovat hraním mnoha pokerových partií.
DeepStack hrál proti skupině profesionálních hráčů pokeru v prosinci 2016. Třicet tři hráčů vybraných Mezinárodní federací pokeru pocházelo ze sedmnácti států. Každý hráč měl možnost hrát 3 000 her během čtyř týdnů. DeepStack tyto hráče v průměru porazil s obrovskou převahou. Každého z jedenácti hráčů, kteří dohráli všech 3 000 her, porazil i individuálně a pouze v jednom případě výhra nebyla statisticky signifikantní. DeepStack je tedy první počítačový program, který porazil profesionální hráče v dvouhráčovém no-limit Texas hold’em pokeru.
