Liberatus triumfuje. Sztuczna inteligencja pokonała zawodowych pokerzystów

Warto zwrócić uwagę na to osiągnięcie, gdyż poker znacząco różni się od szachów czy Go. W przeciwieństwie bowiem do obu wymienionych gier w pokerze żaden z uczestników nie zna bieżącego stanu gry, gdyż nie wie, jaki karty mają w ręku przeciwnicy. Ponadto mamy tutaj element losowy podczas rozdawania kart oraz blef, którym posługują się gracze.

Liberatus to dzieło naukowców z Carnegie Mellon University. Co interesujące, sztuczna inteligencja musiała samodzielnie nauczyć się gry w pokera. Zaimplementowano jej jedynie zasady gry, a później na podstawie olbrzymiej liczby meczów, jakie rozegrała przeciwko samej sobie, nauczyła się grać i opracowała własne strategie. Podczas nauki Liberatus używał komputera Bridges z Pittsburgh Supercomputing Center o wydajności 1,35 petaflopsa, który korzysta z 274 terabajtów pamięci.

Nawet sami twórcy Liberatusa byli zaskoczeni jego możliwościami. Szczególną dumą napawa ich fakt, że Liberatus również blefował, mimo że nie był tego uczony. Gdy zobaczyłem, że Liberatus blefuje, zdziwiłem się. nie uczyłem go tego. Nie sądziłem, że jest do tego zdolny. Jestem dumny z faktu, że stworzyłem coś, co potrafi tego dokonać, mówił jeden z twórców sztucznej inteligencji.

Walka pomiędzy Liberatusem a Dongiem Kimem, Jasonem Lesem, Jimmym Chou i Danielem McAulay'em trwała od 11 do 30 stycznia. W tym czasie rozegrano 120 000 rozdań, a mecze trwały od godziny 11 do 19. Jego przeciwnicy zwrócili uwagę na to, jak trudno grało się przeciwko sztucznej inteligencji. Liberatus stosował bowiem bardzo agresywną strategię, stawiając duże kwoty, by wygrać małe. Ludzie tak normalnie nie grają, ale to wymusza na tobie ciągłą koncentrację uwagi - wyjaśnia Les.

Osiągnięcie Liberatusa można by zbyć wzruszeniem ramion. Ot, kolejna gra, w której maszyna szybciej liczy. Jednak algorytmy tej AI nie są wyspecjalizowane w pokerze. Specjalizują się w rozwiązywaniu problemów na podstawie niepełnych informacji. Poker to tutaj najmniejszy problem. Ta maszyna może skopać ci tyłek w zastosowaniach biznesowych czy wojskowych. Martwię się, jak ludzkość sobie z tym poradzi, skomentował profesor Roman V. Yampolskiy z University of Louisville.