Libratus – Künstliche Intelligenz hat gerade 4 Experten in einem Pokerspiel besiegt

Dank einer neuen KI- Trainingsmethode anstelle aktueller herkömmlicher Techniken hat Libratus mit künstlicher Intelligenz gerade vier Meister im Pokerspiel besiegt .

Fast drei Wochen lang saß Dong Kim in einem Casino in Pittsburgh und spielte Poker an einem Automaten. Allerdings ist Dong Kim kein gewöhnlicher Pokerspieler und der Automat, an dem er spielt, ist kein gewöhnlicher Pokerautomat wie die anderen.

Dong Kim , 28 Jahre alt, ist einer der besten Pokerspieler der Welt. Der andere Pokerautomat – Libratus – wurde von zwei Informatikforschern an der Carnegie Mellon University entwickelt und ist lediglich ein künstliches Intelligenzsystem, das auf einem Supercomputer in Pittsburgh läuft . An 20 aufeinanderfolgenden Tagen kämpften vier Pokermeister im No-Limit Texas Hold'Em gegen Libratus , einer besonders komplexen Form des Pokers, die Wettstrategien beinhaltet, um den Spielern zu helfen, Dutzende Karten zu überwinden.

Mitten im Spiel hatte Dong Kim das Gefühl, dass der Libratus-Pokerautomat seine Karten sehen könnte. „ Ich glaube nicht, dass es Betrug ist. Ich finde es einfach sehr gut. “ sagte Dong Kim. Das ist großartig, tatsächlich hat Libratus nicht nur Dong Kim, sondern auch drei andere weltbeste Pokerspieler geschlagen – das erste Mal, dass eine künstliche Intelligenz dazu in der Lage war.

Während des gesamten Wettbewerbs zögerten die Schöpfer von Libratus, zu verraten, wie dieses künstliche Intelligenzsystem funktioniert – wie es so erfolgreich ist, wie es direkt nachgeahmt werden kann. Menschen auf eine Weise wahrnehmen, wie es noch nie einer Maschine gelungen ist. Den Forschern zufolge ist Libratus jedoch mehr als nur eine einfache KI, sondern basiert auf drei unterschiedlichen Systemen, die zusammenarbeiten.

Beachten Sie, dass die heutigen modernen KIs von mehreren Technologien gleichzeitig betrieben werden, nicht von einer Technologie. Tiefe neuronale Netze haben in den letzten Tagen viel Aufmerksamkeit erregt, und das aus gutem Grund: „ Sie treiben alles an, von der Bilderkennung über die Sprachübersetzung bis hin zur Suche. Finden Sie Schlüsselprodukte der weltweit größten Technologieunternehmen.“ Der Erfolg künstlicher neuronaler Netze ist jedoch auch zu verzeichnen bringt frischen Wind in viele andere KI-Techniken und hilft Computern, menschliche Talente zu imitieren oder sogar zu übertreffen .

Allerdings nutzt Libratus dieses künstliche neuronale Netzwerk nicht. Libratus basiert in erster Linie auf einer anderen Form der KI, auch bekannt als „ Reinforcement Learning “, einer äußerst strengen Methode des Versuchs und Irrtums. Im Wesentlichen spielt der Libratus-Pokerautomat das Spiel immer und immer wieder gegen sich selbst.

Googles Deep Mind Lab nutzte Reinforcement Learning bei der Entwicklung von AlphaGo, dem System, das Anfang letzten Jahres den Weltspieler Lee Sedol besiegte. Es gibt jedoch einen wichtigen Unterschied zwischen diesen beiden Systemen. AlphaGo lernte Go zu spielen, indem es 30 Millionen menschliche Bewegungen analysierte, bevor es seine Fähigkeiten durch das Spielen gegen sich selbst formte. Aber Libratus ist das Gegenteil, er lernt das Pokern völlig von der Pike auf.

Durch einen Algorithmus namens „Counterfactual Regret Minimization“ begann es mit zufälligem Spielen und erreichte schließlich nach monatelanger Übung mit Billionen von Pokerhänden ein Niveau, das nicht nur die besten Spieler herausfordert, sondern auch auf eine Weise spielt, die die besten Spieler nicht spielen können mit einer größeren Auswahl an Wetten und randomisieren Sie diese Wetten. Daher wird es für Gegner schwieriger sein, die Karten zu erraten, die Libratus hält.

„ Wir geben der KI eine Spielbeschreibung. Wir sagen ihr nicht, wie sie spielen soll. Sie entwickelt dann eine Strategie, die völlig unabhängig vom menschlichen Spiel ist und sich stark von der Art und Weise unterscheiden kann, wie Menschen dieses Spiel spielen“ , sagte Noam Brown, ein Masterstudent an der Carnegie Mellon University – CMU, der dieses KI-System zusammen mit seinem Professor Tuomas Sandholm entwickelt hat.

Allerdings ist das nur die erste Stufe. Während des Spiels in Pittsburgh analysiert ein zweites System den Spielstatus und konzentriert sich auf die Aufmerksamkeit des ersten Systems. Mit Hilfe dieses zweiten Systems, einem „ Endgamer “-Detail in einem Artikel von Sandholm und Brown, muss das erste System nicht alle Szenarien durchlaufen, die es erkunden kann. Es ist in der Vergangenheit ausgebrochen. Und es müssen nur einige dieser Szenarien durchgespielt werden. Das Besondere ist, dass Libratus nicht nur vor dem Spiel lernt, sondern auch während des Spiels weiterlernt.

Obwohl diese beiden Systeme allein mehr als ausreichen, um effektiv Poker zu spielen. Doch Dong Kim und andere Spieler fanden immer noch Muster im Spiel des Computers und nutzten diese aus. Deshalb haben Brown und Sandholm ein drittes System geschaffen. Jeden Abend führt Brown einen Algorithmus aus, der diese Muster erkennen und beseitigen kann. „ Diese Berechnung kann über Nacht durchgeführt werden und am nächsten Tag ist alles fertig “, sagte Brown.

Wenn Sie das als unfair empfinden, müssen Sie es trotzdem akzeptieren, denn so funktioniert KI. Dies geschieht jedoch nicht nur durch die KI, sondern auch der Mensch kann häufig Prozesse kombinieren und so die KI aktiv verbessern, ausführen und weiterentwickeln. Kurz gesagt, Libratus ist wirklich ein Meilenstein und zeigt uns, wie eine neue Art von KI eine wichtige Rolle in allen Bereichen spielen könnte, vom Wall-Street-Handel über Cybersicherheit bis hin zu Auktionen und politischen Verhandlungen.

„ Poker ist für die KI eines der Spiele, in das man am schwersten eindringen kann, weil man nur Teilinformationen über den Stand des Spiels sieht täuscht sie “, sagte Andrews Ng, der Googles zentrales KI-Labor unterstützte und jetzt Chefwissenschaftler bei Baidu ist.

Libratus hat dies am besten geschafft. Es verteilt seine Einsätze zufällig auf ein Niveau, an das sich selbst die besten Spieler nicht erinnern können. Und wenn das nicht funktioniert, wird Browns All-Night-Algorithmus die Lücken füllen. Ein Finanzhändler kann auf die gleiche Weise arbeiten. Das Gleiche passiert mit einem Diplomaten. Libratus macht also eine starke Aussage: Eine Maschine kann einen Menschen täuschen.

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