Учёные «натаскивают» электронных игроков в покер
Учёные «натаскивают» электронных игроков в покер, чтобы довести их уровень до совершенства.
В современных азартных играх, например, в онлайн-казино чаще всего в выигрыше даже не казино, а «натренированные» на определённые тактики и незнающие усталости - специальные боты. Две независимых группы учёных решили поднять интеллектуальную планку электронных игроков казино ещё выше.
В состав первой группы разработчиков вошли представители из университета Альберты, университета Чарльза и чешского Технического университета. Созданная ими интеллектуальная система (ИИ), названная DeepStack AI - обучается игре в техасский холдем (один из самых распространённых видов покера). В испытаниях DeepStack AI приняли участие 33 профессиональных игрока - члена Международной федерации покера. В ходе сыгранных 44 852 сдач, ИИ показала результат успешности 492 mbb/g (milli-big-blinds per game). Для сравнения можно сказать, что опытные игроки считают уже достаточно высоким показатель на уровне 100 mbb/g.
Вторая группа исследователей на базе университета Карнеги — Меллон разработала аналогичную систему названную - Libratus. В качестве испытательного полигона для этой системы будет использовано одно из крупнейших казино города Питтсбург. Условиями испытания предусматривается, что ИИ от учёных из университета Карнеги — Меллон сыграет около 120 000 партий в течение 20 дней. При условии, что показатели Libratus за это время будут также высоки, как и у DeepStack AI - посещение онлайн-казино даже самыми заядлыми игроками потеряет всякий смысл.
В современных азартных играх, например, в онлайн-казино чаще всего в выигрыше даже не казино, а «натренированные» на определённые тактики и незнающие усталости - специальные боты. Две независимых группы учёных решили поднять интеллектуальную планку электронных игроков казино ещё выше.
В состав первой группы разработчиков вошли представители из университета Альберты, университета Чарльза и чешского Технического университета. Созданная ими интеллектуальная система (ИИ), названная DeepStack AI - обучается игре в техасский холдем (один из самых распространённых видов покера). В испытаниях DeepStack AI приняли участие 33 профессиональных игрока - члена Международной федерации покера. В ходе сыгранных 44 852 сдач, ИИ показала результат успешности 492 mbb/g (milli-big-blinds per game). Для сравнения можно сказать, что опытные игроки считают уже достаточно высоким показатель на уровне 100 mbb/g.
Вторая группа исследователей на базе университета Карнеги — Меллон разработала аналогичную систему названную - Libratus. В качестве испытательного полигона для этой системы будет использовано одно из крупнейших казино города Питтсбург. Условиями испытания предусматривается, что ИИ от учёных из университета Карнеги — Меллон сыграет около 120 000 партий в течение 20 дней. При условии, что показатели Libratus за это время будут также высоки, как и у DeepStack AI - посещение онлайн-казино даже самыми заядлыми игроками потеряет всякий смысл.
