Libratus - 인공 지능이 포커 게임에서 전문가 4명을 이겼습니다.

인공지능 Libratus는 현재의 기존 기술이 아닌 새로운 AI 훈련 방법 덕분에 포커 게임에서 4명의 마스터를 물리쳤습니다 .

김동현은 거의 3주 동안 피츠버그의 한 카지노에 앉아 기계로 포커를 쳤다. 하지만 김동희는 평범한 포커 플레이어가 아니며, 그가 플레이하고 있는 머신은 다른 포커 머신들처럼 평범한 포커 머신이 아닙니다.

28세의 김동은 세계 최고의 포커 플레이어 중 한 명입니다. 한편, 또 다른 포커 머신인 Libratus는 Carnegie Mellon University의 컴퓨터 공학 연구원 두 명이 만든 것으로, 피츠버그 슈퍼 컴퓨터에서 실행되는 인공 지능 시스템일 뿐입니다 . 20일 연속으로 네 명의 포커 마스터가 무제한 텍사스 홀덤에서 Libratus와 싸웠습니다 . 이 게임은 플레이어가 수십 장의 카드를 극복해야 하는 베팅 전략이 포함된 특히 복잡한 포커 형태입니다.

경기 중반쯤 김동현은 Libratus 포커 머신이 자신의 카드를 볼 수 있는 것 같은 느낌을 받기 시작했습니다. 김동은 " 부정행위는 아닌 것 같다. 그냥 너무 좋은 것 같다 "고 말했다. 사실 Libratus는 김동현을 이겼을 뿐만 아니라 다른 세 명의 세계 최고의 포커 플레이어도 이겼습니다. 이는 인공 지능이 그렇게 할 수 있었던 최초의 일입니다.

대회 내내 Libratus의 제작자들은 이 인공 지능 시스템이 어떻게 작동하는지, 즉 어떻게 성공했는지, 어떻게 직접 모방할 수 있는지 공유하는 것을 꺼려했으며, 어떤 기계도 할 수 없었던 방식으로 인간을 인식했습니다. 그러나 연구원들이 밝힌 바에 따르면 Libratus는 단순한 AI 이상의 수준에 도달했으며 함께 작동하는 세 가지 별개의 시스템을 기반으로 합니다.

오늘날의 최신 AI는 하나의 기술이 아닌 여러 기술에 의해 동시에 작동된다는 점에 유의하세요. 심층 신경망 은 최근 많은 주목을 받고 있으며, 그 이유는 다음과 같습니다. "심층 신경망 은 이미지 인식부터 언어 번역, 검색까지 모든 것을 지원합니다. 세계 최대 기술 회사의 핵심 제품을 찾습니다. 그러나 인공 신경망의 성공도 다른 많은 AI 기술에 신선한 바람을 불어넣어 컴퓨터가 인간의 재능을 모방하거나 심지어 능가하도록 돕습니다 ."

그러나 Libratus는 이러한 인공 신경망을 사용하지 않습니다. Libratus는 주로 시행착오를 통해 극도로 엄격한 방법인 " 강화 학습 " 이라고도 알려진 또 다른 형태의 AI를 기반으로 합니다 . 본질적으로 Libratus 포커 머신은 자신과 계속해서 게임을 진행합니다.

구글 딥마인드랩(Deep Mind Lab)은 지난해 초 이세돌을 꺾은 알파고(AlphaGo) 시스템을 구축하는 데 강화학습을 활용했다. 그러나 이 두 시스템에는 중요한 차이점이 있습니다. AlphaGo는 자신과 대결하여 기술을 형성하기 전에 3천만 개의 인간 동작을 분석하여 바둑을 배우는 방법을 배웠습니다. 그러나 Libratus는 그 반대입니다. 그는 처음부터 완전히 포커를 배우는 법을 배웁니다.

Counterfactual Regret Minimization 이라는 알고리즘을 통해 무작위로 플레이하는 것으로 시작 하여 결국 수조 개의 포커 핸드로 몇 달 동안 연습한 끝에 최고의 플레이어에게 도전할 뿐만 아니라 최고의 플레이어가 할 수 없는 방식으로 플레이하는 수준에 도달했습니다. 더 넓은 범위의 베팅으로 이러한 베팅을 무작위로 지정합니다. 따라서 상대가 Libratus가 들고 있는 카드를 추측하기가 더 어려워질 것입니다.

" 우리는 AI에게 게임 설명을 제공합니다. 우리는 게임 방법을 알려주지 않습니다. 그런 다음 AI는 인간 플레이와 완전히 독립적이며 인간이 이 게임을 플레이하는 방식과 매우 다를 수 있는 전략을 개발합니다 ."라고 Noam은 말했습니다. Carnegie Mellon University - CMU의 석사 과정 학생인 Brown은 교수인 Tuomas Sandholm과 함께 이 AI 시스템을 만들었습니다.

그러나 이는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 피츠버그 경기 중에는 두 번째 시스템이 경기 상태를 분석하고 첫 번째 시스템의 관심에 집중합니다. Sandholm 및 Brown 논문의 " 엔드게이머 " 세부 사항 인 이 두 번째 시스템의 도움으로 첫 번째 시스템은 탐색할 수 있는 모든 시나리오를 실행할 필요가 없습니다. 그리고 이러한 시나리오 중 몇 가지만 실행하면 됩니다. 특별한 점은 Libratus가 게임 전에만 학습하는 것이 아니라 플레이하는 동안에도 계속해서 학습한다는 점입니다.

이 두 시스템만으로도 포커를 효과적으로 플레이하기에 충분합니다. 하지만 김동현을 비롯한 다른 플레이어들은 여전히 ​​컴퓨터 플레이에서 패턴을 찾아 이를 활용했습니다. 이것이 바로 Brown과 Sandholm이 세 번째 시스템을 만든 이유입니다. 매일 저녁 Brown은 이러한 패턴을 식별하고 제거할 수 있는 알고리즘을 실행합니다. Brown은 " 이 계산은 하룻밤 사이에 수행할 수 있으며 다음 날 모든 것이 준비될 것입니다 "라고 말했습니다.

이것이 불공평해 보인다고 생각되더라도 이를 받아들여야 합니다. 그것이 AI가 작동하는 방식이기 때문입니다. 그러나 AI가 그렇게 할 뿐만 아니라 인간도 종종 프로세스를 결합하여 AI를 적극적으로 개선하고 실행하고 강화할 수 있습니다. 간단히 말해서, Libratus는 새로운 유형의 AI가 월스트리트 거래부터 사이버 보안, 경매 및 정치 협상에 이르기까지 모든 분야에서 어떻게 중요한 역할을 할 수 있는지 보여주는 진정한 이정표입니다.

" 포커는 AI가 침입하기 가장 어려운 게임 중 하나입니다. 왜냐하면 게임 상태에 대한 부분적인 정보만 볼 수 있기 때문입니다. 최적의 단일 수는 없습니다. 대신 AI는 적이 언제 공격할지 불확실하게 하기 위해 행동을 무작위로 지정해야 합니다. Google의 중앙 AI 연구소를 지원했으며 현재 Baidu의 수석 과학자인 Andrews Ng는 말했습니다 .

Libratus는 이를 최선을 다해 수행했습니다. 최고의 플레이어조차 생각하지 못하는 수준으로 베팅을 무작위화합니다. 그리고 이것이 작동하지 않으면 Brown의 밤새도록 알고리즘이 공백을 메울 것입니다. 금융 거래자도 같은 방식으로 일할 수 있습니다. 외교관에게도 같은 일이 일어납니다. 그래서 Libratus는 다음과 같은 강력한 성명을 발표했습니다. 기계는 인간을 속일 수 있습니다.

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