Permainan poker bukan hanya tentang keberuntungan. Dengan jumlah latihan yang tepat, Anda bisa mendapatkan keunggulan dari lawan Anda. Kabar baiknya adalah ada beberapa program kecerdasan buatan baru yang ingin membantu. Yang paling populer di industri ini termasuk DeepStack dan Pluribus. Apakah Anda menyukai poker atau tidak, ini adalah beberapa program hebat yang dapat menguntungkan Anda.
Terlalu banyak
Pluribus adalah program komputer yang telah mencapai tingkat manusia super melawan pemain poker profesional. Itu menggunakan proses yang secara radikal mengubah cara menganalisis permainan. Ini menggabungkan abstraksi informasi dan pencarian real-time untuk menentukan strategi mana yang akan digunakan.
Perangkat lunak menggunakan strategi cetak biru, sebuah metode yang membutuhkan lebih sedikit daya komputasi daripada permainan sebenarnya. Alih-alih menghitung peluang hingga akhir permainan, itu hanya melihat ke depan beberapa langkah sekaligus. Pendekatan ini memungkinkan program untuk meningkatkan dari waktu ke waktu. Ini juga memiliki fleksibilitas untuk mengubah strategi berdasarkan informasi yang dipelajarinya.
Itu juga memiliki kemampuan untuk menggertak tanpa berbohong. Program ini tidak takut dengan tindakan menggertak, karena mengidentifikasi menggertak sebagai tindakan yang menghasilkan uang paling banyak.
Selama permainan, ia bertaruh dengan cara yang tampak acak bagi lawan manusia. Itu mempertaruhkan tangan yang lemah sebagai tangan biasa-biasa saja, dan melipat tangan yang baik sebagai tangan yang buruk.
Seimbang
Libratus adalah gagasan ilmuwan Universitas Carnegie Mellon. Ini adalah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk memainkan hold’em Texas head-up tanpa batas. Algoritme menyusun strategi keseluruhan berdasarkan keseimbangan Nash.
Algoritme adalah bagian dari sistem tiga komponen, yang mencakup superkomputer di latar belakang. Algoritme berjalan selama turnamen. Mereka menyaring data tangan dan memutuskan strategi yang tampaknya gila. Kemudian mereka menghitung permainan optimal berdasarkan teori permainan.
Tujuan utama Libratus bukan untuk memenangkan turnamen. Sebaliknya, tujuannya adalah untuk menemukan gerakan luar biasa yang tidak disadari oleh pemain manusia. Ini juga dimaksudkan untuk mengatasi situasi informasi yang tidak sempurna.
Strategi Libratus pada dasarnya adalah penggunaan taktik menggertak yang terdengar secara matematis tetapi tidak ortodoks. Tetapi strategi tersebut hanyalah yang pertama dari banyak aspek dari strategi kompleks algoritme ini.
Algoritme Libratus juga dapat diterapkan pada sistem robot militer, perawatan medis, negosiasi bisnis, dan keamanan dunia maya. Faktanya, algoritme mendukung banyak hal yang telah dikembangkan oleh komputer.
Brains vs AI: Meningkatkan tantangan Ante
Dalam tantangan “Brains vs AI: Up the Ante”, sebuah komputer bermain poker melawan empat pemain poker profesional. Kemenangannya bukanlah sebuah keberuntungan. Namun sebuah terobosan yang membuka pintu baru bagi kecerdasan buatan.
Peneliti Universitas Carnegie Mellon berharap untuk melihat apakah AI mereka dapat mengalahkan pemain poker terbaik di dunia. Ini adalah pertama kalinya AI bermain poker melawan banyak pemain. Program tersebut, yang disebut Libratus, memainkan 200 jam tangan selama 20 hari.
Perangkat lunak ini diprogram dari awal dan memiliki perhitungan lebih dari pokerbots sebelumnya. Pada akhirnya, Libratus memenangkan chip lebih dari $1,7 juta.
Menurut kepala departemen ilmu komputer di CMU, ini pertama kalinya sebuah mesin mampu membuat permainan yang positif dalam sebuah game. Kinerjanya menunjukkan bahwa AI mungkin memiliki peluang untuk mengambil alih bidang lain.
Selama kompetisi, Libratus bermain melawan empat pemain poker profesional. Keempatnya termasuk Jimmy Chou, Dong Kim, Jason Les dan Daniel McAulay. Setiap tim diberi waktu satu bulan untuk membuat bot poker.
DeepStack
DeepStack adalah program AI pertama yang mengalahkan profesional manusia dalam permainan poker. Pencapaian ini merupakan tanda kemajuan dalam kecerdasan mesin.
Sistem DeepStack menggabungkan teknik perkiraan cepat dengan penyelesaian skenario permainan yang berkelanjutan. Ini menggunakan jaringan saraf untuk menentukan gerakan terbaik. DeepStack AI belajar dari pengalaman, menganalisis game sebelumnya untuk menemukan pola dan mengembangkan strategi. Itu bisa memainkan Texas Hold’em tanpa batas.
DeepStack dikembangkan oleh tim peneliti di Universitas Alberta dan Universitas Charles. Itu menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk melatih jaringan sarafnya. Ini memungkinkannya untuk bermain dalam permainan informasi yang tidak sempurna dari poker tanpa batas. Itu diuji terhadap sebelas pemain poker profesional, rata-rata 49 tingkat kemenangan buta besar per 100 tangan. Itu juga mampu mengungguli pemenang gelang World Poker Tour, Phil Laak.
Tidak seperti pendekatan populer, DeepStack tidak mencoba memainkan permainan poker secara penuh. Sebaliknya, dibutuhkan tindakan berdasarkan situasi saat ini. Kemudian menghitung ulang probabilitas dan strategi ketika informasi baru diperkenalkan.
