Libratus – a inteligência artificial acaba de derrotar 4 especialistas em um jogo de pôquer

Inteligência artificial Libratus acaba de derrotar 4 mestres no jogo de pôquer, graças a um novo método de treinamento de IA , em vez das técnicas convencionais atuais.

Por quase três semanas, Dong Kim sentou-se em um cassino em Pittsburgh e jogou pôquer em uma máquina. No entanto, Dong Kim não é apenas um jogador de pôquer comum e a máquina que ele está jogando não é uma máquina de pôquer comum como as outras.

Dong Kim , de 28 anos, é um dos melhores jogadores de pôquer do mundo. Enquanto isso, a outra máquina de pôquer - Libratus, criada por dois pesquisadores de ciência da computação da Universidade Carnegie Mellon, é apenas um sistema de inteligência artificial executado em um supercomputador de Pittsburgh . Durante 20 dias consecutivos, quatro mestres do pôquer lutaram contra Libratus no no-limit Texas Hold'Em , uma forma de pôquer particularmente complexa que inclui estratégias de apostas para ajudar os jogadores.

No meio da partida, Dong Kim começou a sentir que a máquina de pôquer Libratus conseguia ver suas cartas. " Não acho que seja trapaça. Só acho que é muito bom. " Dong Kim disse. Isso é ótimo, na verdade, Libratus não apenas venceu Dong Kim, mas também venceu três outros jogadores de pôquer de destaque mundial - a primeira vez que uma inteligência artificial foi capaz de fazer isso.

Ao longo da competição, os criadores do Libratus permaneceram relutantes em partilhar como funciona este sistema de inteligência artificial – como é tão bem-sucedido, como pode ser imitado diretamente e como perceber os humanos de uma forma que nenhuma máquina alguma vez foi capaz de fazer. Porém, segundo o que revelaram os investigadores, o Libratus atingiu o patamar de ser mais do que uma simples IA, mas baseia-se em três sistemas distintos que funcionam em conjunto.

Observe que as IAs modernas de hoje são operadas por múltiplas tecnologias ao mesmo tempo, e não por uma tecnologia. As redes neurais profundas estão recebendo muita atenção nos últimos dias, e por um bom motivo: " Elas potencializam tudo, desde o reconhecimento de imagens até a tradução de idiomas e pesquisas. Encontre produtos importantes das maiores empresas de tecnologia do mundo. No entanto, o sucesso das redes neurais artificiais também traz uma lufada de ar fresco para muitas outras técnicas de IA, ajudando os computadores a imitar ou até mesmo superar o talento humano ”.

No entanto, Libratus não utiliza esta rede neural artificial. Libratus é baseado principalmente em outra forma de IA, também conhecida como “ Aprendizagem por Reforço ”, um método extremamente rigoroso de tentativa e erro. Essencialmente, a máquina de pôquer Libratus joga contra si mesma continuamente.

O Deep Mind Lab do Google usou o aprendizado por reforço na construção do AlphaGo, o sistema que derrotou o jogador mundial Lee Sedol no início do ano passado. No entanto, há uma diferença importante entre esses dois sistemas. AlphaGo aprendeu a jogar Go analisando 30 milhões de movimentos humanos, antes de moldar suas habilidades jogando contra si mesmo. Mas Libratus é o oposto, ele aprende a jogar pôquer do zero.

Através de um algoritmo chamado Counterfactual Regret Minimization , começou jogando aleatoriamente e eventualmente, após meses de prática com trilhões de mãos de pôquer, atingiu o nível que não apenas desafia os melhores jogadores, mas também joga de uma forma que os melhores jogadores não conseguem – jogar com uma gama mais ampla de apostas e randomizá-las. Portanto, será mais difícil para os oponentes adivinharem as cartas que Libratus está segurando.

" Damos à IA uma descrição do jogo. Não dizemos como jogar. Ela então desenvolve uma estratégia que é completamente independente do jogo humano e pode ser muito diferente da maneira como os humanos jogam este jogo" , disse Noam. Brown, aluno de mestrado da Carnegie Mellon University – CMU, que criou este sistema de IA com seu professor, Tuomas Sandholm.

No entanto, essa é apenas a primeira etapa. Durante a partida em Pittsburgh, um segundo sistema analisa o status da partida e concentra a atenção do primeiro sistema. Com a ajuda deste segundo sistema, um detalhe de “ endgamer ” num artigo de Sandholm e Brown, o primeiro sistema não precisa passar por todos os cenários que pode explorar. E só precisa passar por alguns desses cenários. O que é especial é que Libratus não aprende apenas antes do jogo, ele continua aprendendo mesmo enquanto joga.

Embora estes dois sistemas por si só sejam mais que suficientes para jogar poker de forma eficaz. Mas Dong Kim e outros jogadores ainda encontraram padrões no jogo do computador e os exploraram. É por isso que Brown e Sandholm criaram um terceiro sistema. Todas as noites, Brown executará um algoritmo que pode identificar esses padrões e eliminá-los. “ Ele pode fazer esse cálculo durante a noite e tudo estará pronto no dia seguinte ”, disse Brown.

Se você acha que isso parece injusto, você ainda precisa aceitar, porque é assim que a IA funciona. No entanto, não só a IA o faz, mas os humanos também podem muitas vezes combinar processos, melhorando, executando e aprimorando ativamente a IA. Em suma, Libratus é verdadeiramente um marco, mostrando-nos como um novo tipo de IA poderia desempenhar um papel importante em tudo, desde negociações em Wall Street até segurança cibernética, leilões e negociações políticas.

" O pôquer é um dos jogos mais difíceis para a IA invadir, porque você vê apenas informações parciais sobre o estado do jogo. Não existe um único movimento ideal. Em vez disso, a IA terá que randomizar suas ações para deixar os adversários incertos quando os engana ", disse Andrews Ng, que apoiou o laboratório central de IA do Google e agora é cientista-chefe do Baidu.

Libratus fez isso melhor. Ele randomiza suas apostas a um nível que está além do pensamento até mesmo dos melhores jogadores. E se isso não funcionar, o algoritmo noturno de Brown preencherá as lacunas. Um trader financeiro pode trabalhar da mesma maneira. A mesma coisa acontece com um diplomata. Portanto, Libratus está fazendo uma afirmação forte: uma máquina pode enganar um ser humano.

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