Poker oynayan AI programı, ilk önce sınırsız Texas tutan profesyonelleri yenmek için.

Bilişim bilimcilerinden oluşan bir ekip, yapay zeka ile dünyanın gözü kamusal hayranlığını bir kez daha yakaladı. Gelişen AI araştırma topluluğu için tarihi bir sonuç olarak, ekip Aralık 2016'da profesyonel poker oyuncularını yenen DeepStack adlı bir AI sistemi geliştirdi.

Poker oynayan AI programı, ilk önce sınırsız Texas tutan profesyonelleri yenmek için.
Poker oynayan AI programı, ilk önce sınırsız Texas tutan profesyonelleri yenmek için. admin
Bu içerik 252 kez okundu.

 

Alberta'nın Computer Poker Araştırma Grubu'ndan bilgisayar bilimcilerinden oluşan bir ekip, bir kez daha yapay zeka ile dünyanın toplu hayranlığını yakaladı. Gelişmekte olan AI araştırma topluluğu için tarihi bir sonuç olarak, Charles Üniversitesi Prag ve Çek Teknik Üniversitesi'nden araştırmacılar içeren ekip, Aralık 2016'da profesyonel poker oyuncularını yenen DeepStack adlı bir AI sistemi geliştirdi. En önemli bulgular sadece Science'da yayınlandı .

DeepStack, kusurlu bilgi oyunları için kullanılanlarla, dama, satranç ve Go gibi - kusursuz bilgi oyunları için kullanılan yaklaşımlar arasındaki boşluğu, stratejisini yeniden değerlendirmek için derin öğrenme yoluyla oynanan "sezgi" ile oynarken mantığını köprü kuruyor Her kararla.

Alberta Bilim Fakültesi ve bu araştırmanın baş araştırmacısı olan Michael Bowling, "Poker yapay zekada uzun süredir meydan okuyan bir sorundu" diyor. "Kusursuz bilgilerin eksiksiz bir oyunudur, çünkü oyuncular oynamakta aynı bilgiyi görmez veya aynı perspektifi paylaşmaz".

Adın sizi aldatmasına izin vermeyin: Kusurlu bilgi oyunları ciddi bir iş. Bu "oyunlar", karar vericilerin nasıl etkileşimde bulunduklarını açıklayan genel bir matematiksel modeldir. Yapay zeka araştırması, bu modelleri incelemek için salon oyunları kullanarak hikayeli bir geçmişi vardır ancak öncelikle mükemmel bilgi oyunları üzerinde durulmuştur. "Karar vericilerin farklı bakış açılarına sahip olduğu durumlarda üstesinden gelebilecek yeni AI tekniklerine ihtiyaç duyuyoruz" diyor Bowling, kusurlu bilgi oyunlarını çözmeye yönelik teknikler geliştirmenin poker masasının çok ötesinde uygulamaları olacağını söylediğini belirtiyor.

"Herhangi bir gerçek dünya problemini düşünün, her oyuncunun kendi kartlarını sadece bir poker oyununda bildiği gibi, neler olduğunun biraz farklı bir bakış açısı var." Acil başvurular, sağlam tıbbi tedavi tavsiyeleri, stratejik savunma planlaması ve müzakereyi içermektedir.

Bu son bulgu, yapay zeka ve kusurlu bilgi oyunlarıyla ilgili etkileyici bir araştırma bulgusu üzerine kurulu olup, 1996 yılında Alberta'nın Computer Poker Araştırma Grubu'nun kurulmasına kadar uzanmaktadır. 2006 yılında grubun baş araştırmacısı olan Bowling, Grup yapay zeka için birkaç kilometre taşına çıkıyor. O ve meslektaşları, 2008'de Polaris'i geliştirdiler ve heads-up limit Texas Hold'em pokerinde en iyi poker oyuncularını yenerek. Daha sonra 2015 yılında yayınlanan Cepheus ile teke tek sınır hold'em, çözmek için gitti Bilim .

DeepStack, dama, satranç ve Go gibi oyunlarda başarılı bir şekilde başarılı olan oyunda her durum hakkında sürekli olarak yeniden çözme adlı bir teknik kullanarak eksik bilgi oyunlarını düşünme becerisini geliştirir. Bu, DeepStack'in, oyunun yakın gelecekte nasıl oynayacağını değerlendirmek için "sezgiyi" kullanarak belirli bir poker durumu için doğru stratejiyi belirlemesine olanak tanır.

Bowling, "Durumların değerini öğrenmek için sistemimizi eğitiyoruz" diyor. "Her durumun kendisi küçük bir poker oyunudur: Büyük bir poker oyununu çözmek yerine milyonlarca küçük poker oyununu çözüyor ve her biri sistemin poker oyununun nasıl çalıştığına dair sezgilerini hassaslaştırmasına yardımcı oluyor ve bu sezgi yakıttır DeepStack'ın oyunu nasıl oynadığının ardında. "

Her durumu ortaya çıkardığında düşünmek, evrende atomlardan çok daha fazla benzersiz durumlara sahip olan heads-up no-limit hold'em gibi karmaşık problemler için önemlidir; büyük oranda oyuncuların dramatik "hepsi icinde." Oyunun karmaşıklığına rağmen, DeepStack, "düşünme" süresi yalnızca üç saniyelik bir sürede insan hızında harekete geçiyor ve bir Nvidia grafik işlem ünitesi ile basit bir oyun dizisinde çalışıyor.

Yaklaşımı test etmek için DeepStack, Aralık 2016'da Uluslararası Poker Federasyonu tarafından işe alınan profesyonel bir poker oyuncusuna karşı oynadı. Her biri, dört haftalık bir süre zarfında 3000 el karşılaşmayı isteyen 17 ülkeden otuz üç oyuncu işe alındı. DeepStack, maçlarını tamamlayan 11 oyuncudan her birini yenerek, istatistiksel anlamanın sınırının dışına yalnızca bir tane koyarak, profesyonel oyuncuları sayı-limitli Texas hold'em pokerinde yenen ilk bilgisayar programı haline getirdi.


Öykü Kaynak:

Alberta Üniversitesi

Sende Yorumla...
Kalan karakter sayısı : 500