Libratus - lintelligenza artificiale ha appena sconfitto 4 esperti in una partita di poker

L'intelligenza artificiale Libratus ha appena sconfitto 4 maestri nel gioco del poker, grazie ad un nuovo metodo di allenamento basato sull'intelligenza artificiale , invece delle attuali tecniche convenzionali.

Per quasi tre settimane, Dong Kim si è seduto in un casinò di Pittsburgh e ha giocato a poker con una macchina. Tuttavia, Dong Kim non è solo un normale giocatore di poker e la macchina a cui sta giocando non è una normale macchina da poker come le altre.

Dong Kim , 28 anni, è uno dei migliori giocatori di poker al mondo. Nel frattempo, l'altra macchina da poker, Libratus, creata da due ricercatori informatici della Carnegie Mellon University, è solo un sistema di intelligenza artificiale in esecuzione su un supercomputer di Pittsburgh . Per 20 giorni consecutivi, quattro maestri di poker si sono affrontati con Libratus nel no-limit Texas Hold'Em , una forma di poker particolarmente complessa che include strategie di scommessa per aiutare i giocatori a superare dozzine di carte.

A metà della partita, Dong Kim ha iniziato ad avere la sensazione che la macchina da poker Libratus potesse vedere le sue carte. " Non penso che sia un imbroglio. Penso solo che sia molto buono. " Ha detto Dong Kim. È fantastico, infatti, Libratus non solo ha battuto Dong Kim ma ha anche battuto altri tre migliori giocatori di poker del mondo - la prima volta che un'intelligenza artificiale è stata in grado di farlo.

Durante tutta la competizione, i creatori di Libratus sono rimasti riluttanti a condividere come funziona questo sistema di intelligenza artificiale, come ha così tanto successo, come può essere imitato direttamente e come percepisce gli esseri umani come nessuna macchina è mai stata in grado di fare. Tuttavia, secondo quanto rivelato dai ricercatori, Libratus ha raggiunto il livello di essere più di una semplice IA, ma si basa su tre sistemi distinti che lavorano insieme.

Tieni presente che le moderne IA di oggi sono gestite da più tecnologie contemporaneamente, non da una tecnologia. Le reti neurali profonde stanno ricevendo molta attenzione negli ultimi giorni, e per una buona ragione: " Alimentano tutto, dal riconoscimento delle immagini alla traduzione linguistica fino alla ricerca. trovano prodotti chiave delle più grandi aziende tecnologiche del mondo. Tuttavia, anche il successo delle reti neurali artificiali porta una ventata di aria fresca a molte altre tecniche di intelligenza artificiale, aiutando i computer a imitare o addirittura a superare il talento umano ”.

Tuttavia, Libratus non utilizza questa rete neurale artificiale. Libratus si basa principalmente su un'altra forma di intelligenza artificiale, nota anche come " apprendimento per rinforzo ", un metodo estremamente rigoroso di tentativi ed errori. In sostanza, la macchina da poker Libratus gioca la partita contro se stessa ancora e ancora.

Il Deep Mind Lab di Google ha utilizzato l'apprendimento per rinforzo nella creazione di AlphaGo, il sistema che ha battuto il giocatore mondiale Lee Sedol all'inizio dello scorso anno. Esiste però una differenza importante tra questi due sistemi. AlphaGo ha imparato a giocare a Go analizzando 30 milioni di mosse umane, prima di affinare le proprie abilità giocando contro se stesso. Ma Libratus è l'opposto, impara a giocare a poker completamente da zero.

Attraverso un algoritmo chiamato Counterfactual Regret Minimization , ha iniziato giocando in modo casuale e alla fine, dopo mesi di pratica con trilioni di mani di poker, ha raggiunto il livello che non solo sfida i migliori giocatori, ma gioca anche in un modo che i migliori giocatori non possono: giocare con una gamma più ampia di scommesse e randomizzare queste scommesse. Pertanto, sarà più difficile per gli avversari indovinare le carte che Libratus ha in mano.

" Diamo all'intelligenza artificiale una descrizione del gioco. Non le diciamo come giocare. Quindi sviluppa una strategia che è completamente indipendente dal gioco umano e può essere molto diversa dal modo in cui gli umani giocano a questo gioco , " ha affermato Noam Brown, studente del master presso la Carnegie Mellon University - CMU, che ha creato questo sistema di intelligenza artificiale con il suo professore, Tuomas Sandholm.

Questa però è solo la prima fase. Durante la partita di Pittsburgh, un secondo sistema analizza lo stato della partita e focalizza l'attenzione del primo sistema. Con l'aiuto di questo secondo sistema, un dettaglio " endgamer " in un articolo di Sandholm e Brown, il primo sistema non deve ripercorrere tutti gli scenari che può esplorare scoppiati nel passato. E deve solo attraversare alcuni di questi scenari. La particolarità è che Libratus non impara solo prima della partita, ma continua ad imparare anche durante il gioco.

Anche se questi due sistemi da soli sono più che sufficienti per giocare a poker in modo efficace. Ma Dong Kim e altri giocatori trovarono comunque degli schemi nel gioco del computer e lo sfruttarono. Ecco perché Brown e Sandholm hanno creato un terzo sistema. Ogni sera Brown eseguirà un algoritmo in grado di identificare questi modelli ed eliminarli. " Si può fare questo calcolo durante la notte e tutto sarà pronto il giorno successivo ", ha detto Brown.

Se ritieni che ciò sembri ingiusto, devi comunque accettarlo, perché è così che funziona l’intelligenza artificiale. Tuttavia, non solo l’intelligenza artificiale lo fa, ma anche gli esseri umani possono spesso combinare processi, migliorando, eseguendo e potenziando attivamente l’intelligenza artificiale. In breve, Libratus è davvero una pietra miliare, mostrandoci come un nuovo tipo di intelligenza artificiale potrebbe svolgere un ruolo importante in tutto, dalle negoziazioni di Wall Street alla sicurezza informatica, dalle aste alle negoziazioni politiche.

" Il poker è uno dei giochi più difficili in cui penetrare l'intelligenza artificiale, perché si vedono solo informazioni parziali sullo stato del gioco. Non esiste un'unica mossa ottimale. Invece, l'intelligenza artificiale dovrà randomizzare le sue azioni per rendere gli avversari incerti quando li inganna ", ha detto Andrews Ng, che ha sostenuto il laboratorio centrale di intelligenza artificiale di Google e ora è capo scienziato presso Baidu.

Libratus ha fatto questo meglio. Randomizza le sue scommesse a un livello che va oltre il pensiero anche dei migliori giocatori. E se ciò non funziona, l'algoritmo notturno di Brown colmerà le lacune. Un operatore finanziario può lavorare allo stesso modo. La stessa cosa accade con un diplomatico. Quindi Libratus sta facendo una dichiarazione forte: una macchina può ingannare un essere umano.

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