Libratus - kunstmatige intelligentie heeft zojuist 4 experts verslagen in een pokerspel

Kunstmatige intelligentie Libratus heeft zojuist 4 meesters in het pokerspel verslagen, dankzij een nieuwe AI- trainingsmethode , in plaats van de huidige conventionele technieken.

Bijna drie weken lang zat Dong Kim in een casino in Pittsburgh en speelde poker met een machine. Dong Kim is echter niet zomaar een pokerspeler en de machine waarop hij speelt is geen gewone pokermachine zoals de anderen.

Dong Kim , 28 jaar oud, is een van de beste pokerspelers ter wereld. Ondertussen is de andere pokermachine, Libratus, gemaakt door twee computerwetenschappers aan de Carnegie Mellon University, slechts een kunstmatig intelligentiesysteem dat draait op een supercomputer in Pittsburgh . Twintig dagen lang vochten vier pokermeesters tegen Libratus in no-limit Texas Hold'Em , een bijzonder complexe vorm van poker die gokstrategieën omvat om spelers te helpen. Spelers moeten tientallen kaarten overwinnen.

Halverwege de wedstrijd kreeg Dong Kim het gevoel dat de Libratus-pokermachine zijn kaarten kon zien. " Ik denk niet dat het valsspelen is. Ik vind het gewoon heel goed. " Zei Dong Kim. Dat is geweldig, want Libratus versloeg niet alleen Dong Kim, maar versloeg ook drie andere pokerspelers van wereldtop - de eerste keer dat een kunstmatige intelligentie daartoe in staat is.

Gedurende de hele competitie bleven de makers van Libratus terughoudend om te vertellen hoe dit kunstmatige-intelligentiesysteem werkt – hoe het zo succesvol is, hoe het rechtstreeks kan worden nagebootst – mensen waarnemen op een manier die geen enkele machine ooit heeft kunnen doen. Volgens wat de onderzoekers hebben onthuld, heeft Libratus echter het niveau bereikt dat hij meer is dan alleen een simpele AI, maar gebaseerd is op drie verschillende systemen die samenwerken.

Houd er rekening mee dat de moderne AI's van vandaag door meerdere technologieën tegelijk worden beheerd, en niet door één technologie. Diepe neurale netwerken krijgen de afgelopen dagen veel aandacht, en met goede reden: " Ze zijn de drijvende kracht achter alles, van beeldherkenning tot taalvertaling en zoeken. Vind belangrijke producten van 's werelds grootste technologiebedrijven. Het succes van kunstmatige neurale netwerken heeft echter ook brengt een frisse wind in veel andere AI-technieken en helpt computers menselijk talent te imiteren of zelfs te overtreffen .”

Libratus maakt echter geen gebruik van dit kunstmatige neurale netwerk. Libratus is voornamelijk gebaseerd op een andere vorm van AI, ook wel bekend als ‘ Reinforcement Learning ’, een uiterst rigoureuze methode van vallen en opstaan. In wezen speelt de Libratus-pokermachine het spel keer op keer tegen zichzelf.

Google's Deep Mind Lab gebruikte versterkend leren bij het bouwen van AlphaGo, het systeem dat begin vorig jaar wereldspeler Lee Sedol versloeg. Er is echter een belangrijk verschil tussen deze twee systemen. AlphaGo leerde Go spelen door 30 miljoen menselijke bewegingen te analyseren, voordat hij zijn vaardigheden vormgaf door tegen zichzelf te spelen. Maar Libratus is het tegenovergestelde, hij leert poker helemaal opnieuw spelen.

Via een algoritme genaamd Counterfactual Regret Minimization begon het met willekeurig spelen en uiteindelijk, na maanden oefenen met biljoenen pokerhanden, bereikte het een niveau dat niet alleen de beste spelers uitdaagt, maar ook speelt op een manier die de beste spelers niet kunnen spelen . met een breder scala aan weddenschappen en deze weddenschappen willekeurig te maken. Daarom zal het voor tegenstanders moeilijker zijn om de kaarten te raden die Libratus vasthoudt.

" We geven de AI een spelbeschrijving. We vertellen hem niet hoe hij moet spelen. Vervolgens ontwikkelt hij een strategie die volledig onafhankelijk is van menselijk spel en heel anders kan zijn dan de manier waarop mensen dit spel spelen ", aldus Noam. Brown, een masterstudent aan de Carnegie Mellon University - CMU, die dit AI-systeem creëerde samen met zijn professor Tuomas Sandholm.

Dat is echter slechts de eerste fase. Tijdens de wedstrijd in Pittsburgh analyseert een tweede systeem de wedstrijdstatus en richt zich op de aandacht van het eerste systeem. Met behulp van dit tweede systeem, een ' eindgamer' -detail in een artikel van Sandholm en Brown, hoeft het eerste systeem niet alle scenario's te doorlopen die het in het verleden heeft kunnen onderzoeken. En het hoeft alleen maar een paar van die scenario's te doorlopen. Het bijzondere is dat Libratus niet alleen vóór het spel leert, maar ook tijdens het spelen blijft leren.

Hoewel deze twee systemen alleen al meer dan genoeg zijn om effectief poker te spelen. Maar Dong Kim en andere spelers ontdekten nog steeds patronen in het spel van de computer en maakten daar misbruik van. Daarom creëerden Brown en Sandholm een ​​derde systeem. Elke avond zal Brown een algoritme uitvoeren dat deze patronen kan identificeren en elimineren. " Het kan deze berekening van de ene op de andere dag uitvoeren en alles zal de volgende dag klaar zijn ", zei Brown.

Als je het gevoel hebt dat dit oneerlijk lijkt, moet je het nog steeds accepteren, want zo werkt AI. Niet alleen AI doet dit echter, maar mensen kunnen ook vaak processen combineren, waardoor AI actief wordt verbeterd, uitgevoerd en verbeterd. Kortom, Libratus is echt een mijlpaal en laat ons zien hoe een nieuw type AI een belangrijke rol zou kunnen spelen in alles, van Wall Street-handel tot cyberveiligheid, veilingen en politieke onderhandelingen.

" Poker is een van de moeilijkste spellen voor AI om in te breken, omdat je slechts gedeeltelijke informatie ziet over de status van het spel. Er is niet één optimale zet. In plaats daarvan zal de AI zijn acties moeten willekeurig verdelen om tegenstanders onzeker te maken wanneer zij bedriegt hen ”, zegt Andrews Ng, die het centrale AI-lab van Google ondersteunde en nu hoofdwetenschapper is bij Baidu.

Libratus heeft dit het beste gedaan. Het randomiseert zijn weddenschappen tot een niveau dat zelfs de beste spelers te boven gaat. En als dat niet werkt, zal Browns all-night-algoritme de gaten opvullen. Een financiële handelaar kan op dezelfde manier werken. Hetzelfde gebeurt met een diplomaat. Libratus maakt dus een krachtig statement: een machine kan een mens voor de gek houden.

Raadpleeg nog enkele artikelen:

• Kunstmatige intelligentie leert hoe je een andere kunstmatige intelligentie kunt creëren, die in de toekomst mensen zal vervangen
• De Hyperloop-droom zal eind 2017 in Oost-Europa werkelijkheid worden
• Vrouwen zijn nooit onderdoen voor mannen, hier zijn 4 geweldige uitvindingen die de wereld hebben veranderd

Plezier hebben!