IA Poker - Quem Ganha?
Já se passaram vinte anos desde a famosa partida entre o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov e o Deep Blue - o supercomputador da IBM. Kasparov perdido para o Deep Blue - e acusou o computador de ter sido controlado por um verdadeiro mestre de xadrez humano. Em essência, Kasparov chamou travessuras. O mestre do xadrez recusou-se a acreditar que uma máquina fria e calculadora pudesse vencer um ser humano que raciocina, pensa. A realidade era que provavelmente era exatamente por causa da natureza rígida e calculista do Deep Blue que a máquina havia conseguido vencer sua contraparte humana.
O Deep Blue não tinha a capacidade de ser criativo ou de aplicar qualquer forma de raciocínio “iluminado” - as mesmas coisas que muitas vezes acabam interferindo no bom senso. O Deep Blue tratou de aplicar as regras do jogo de xadrez da maneira mais otimizada possível para atingir um determinado resultado. O desempenho do Deep Blue e a subsequente vitória anunciaram o amanhecer de uma nova era: a era da inteligência artificial e sua capacidade de ser mais esperto, mais esperto e mais inteligente do que a humanidade.
Deep Blue marshalled na era do Big Data.
Definindo o imbatível
Apesar do sucesso espantoso do Deep Blue - há jogos que causaram o proverbial coçar a cabeça; até mesmo cabeças de máquina. Um deles é StarCraft - um jogo de estratégia em tempo real que envolve o desenvolvimento de uma base militar própria de um jogador e o subsequente ataque àquelas pertencentes a outros jogadores. StarCraft foi o primeiro jogo de eSports de todos os tempos - e pesquisadores que trabalham para gigantes como Facebook e Microsoft publicaram artigos relacionados ao StarCraft e à incapacidade da IA de quebrar o funcionamento interno à prova de balas do jogo, principalmente devido ao número aparentemente infinito de variáveis impostas pelo jogo .
As máquinas sabem quando segurá-las?
Aparentemente a resposta é sim. Os desenvolvedores de IA DeepStack desenvolveram inteligência artificial que é capaz de competir com os melhores no mercado de pôquer (humano). O segredo do sucesso do DeepStack? Aprendizado de máquina profundo. O DML imita o cérebro humano em seus processos básicos de pensamento e, em essência, permite que a máquina aprenda novos truques.
A própria natureza do Texas Hold'em Poker depende do atributo humano da intuição. A versão mecânica da intuição é aparentemente descoberta ao se afastar da estratégia anterior empregada por sistemas de IA que envolvia tentar calcular cada etapa para o restante do jogo - e em vez disso, ficar a par dos desenvolvimentos por apenas alguns passos por vez.
A nova forma de IA de fazer as coisas (conforme empregada pelo DeepStack) envolve o recálculo constante de seus algoritmos e estratégia futura conforme novas informações se tornam disponíveis. Como o DeepStack ensinou essa habilidade específica a seu humilde protegido? Ao lançar mais de 10 situações aleatórias de jogos de pôquer nele.
Batismo pelo fogo
Em 2016, a Federação Internacional de Poker escolheu trinta e três jogadores profissionais de Poker e os colocou contra as estratégias do DeepStack. Depois de separar as instâncias em que a sorte levou à vitória das instâncias de estratégia, chegou-se a uma conclusão: a taxa de vitórias do DeepStack foi mais de 10 vezes maior do que os jogadores profissionais consideram uma margem decente.
A conclusão e as descobertas estão de acordo com o sucesso recente de Libratus - uma IA de jogadores de pôquer criada por pesquisadores da Carnegie Mellon University em Pittsburg. Libratus enfrentou vários dos melhores profissionais de Texas Hold'em Poker do mundo em uma impressionante variedade de 120,000 mãos de pôquer. Libratus enganou quatro deles.
Dong Kim foi um dos jogadores mais espertos da máquina, relatando depois que, na metade do caminho, ele começou a suspeitar que Libratus poderia de fato ver suas cartas. Ele continuou dizendo que não estava acusando Libratus de trapacear em si, mas que a IA era simplesmente muito boa.
Nós somos muitos
Os homens alegres de Carnegie Mellon não pareciam ansiosos para divulgar muito sobre o Libratus ou o funcionamento interno de sua tomada de decisão durante o impasse, mas foi revelado mais tarde que o Libratus não era uma IA singular - mas dependia de um sistema de pinos trabalhando juntos em direção a um objetivo comum.
Baseando-se no aprendizado por reforço, essencialmente um método de tentativa e erro, Libratus teve sucesso jogando jogo após jogo contra si mesmo. No início, ele não sabia nada sobre estratégias especiais de pôquer ou coisas do gênero - ele simplesmente estava ciente de quais eram as regras do jogo. Jogando repetidamente contra si mesmo, dentro da estrutura de sua rede tríplice, explorou todas as vias e combinações possíveis - equipando-se assim com sucesso para a tarefa que tinha pela frente.
Com toda a justiça, deve ser mencionado que a Libratus colheu as recompensas do benefício de poder fazer um balanço da situação, por assim dizer, todas as noites após as rodadas do dia.
Ainda assim, tudo sendo igual, a Libratus superou até mesmo as expectativas de seus criadores humanos.
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Fonte: spinpalace.com
Contents [show]
- 0.1 Definindo o imbatível
- 0.2 As máquinas sabem quando segurá-las?
- 0.3 Batismo pelo fogo
- 0.4 Nós somos muitos
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