Computer entwickelt Poker Intuition

DeepStack NVIDIA GTX 1080

Wie aus einer Studie hervorgeht, die diesen Monat in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht wurde, konnte sich DeepStack erfolgreich gegen 11 professionelle Pokerspieler behaupten. DeepStack ist einer der vielen Computer, die in letzter Zeit gegen Menschen angetreten sind.

Im Dezember 2016 konnte DeepStack 10 von 11 Spielern mit statistisch signifikanten Resultaten schlagen. Die Studienautoren hatten dem Bot mit Hilfe von Deep Learning eine Poker-Intuition für alle möglichen Spielsituationen beigebracht.

Der Computer verwendete dafür ein eigenes neurales Netzwerk oder genauer gesagt zwei Versionen des gleichen Netzwerks – eines für die ersten drei Community-Karten und das andere für den Turn und River. Wie Ars Technica berichtet, greifen die Netzwerke auf 10.000.000 zufällig gezogene Pokerhände zurück.

Die Wissenschaftler haben über die Internation Federation of Poker 33 Spieler für die Studie gefunden.

Nur 11 Spieler spielten im Laufe der vierwöchigen Studie die angepeilten 3.000 Hände und DeepStacks neurale Netzwerke erlaubten es dem Computer, zu „lernen“ und komplexe Strategien anzuwenden, obwohl der Bot nur auf einem Gaming-Laptop mit einer NVIDIA GTX 1080 betrieben wurde. DeepStack wurde von Wissenschaftlern der University of Alberta und anderer tschechischer Universitäten entwickelt.

DeepStack spielt Situationen genauso wie Menschen durch – der Computer schaut sich an, wie sich die Hand entwickelt, und versucht daraufhin eine Strategie zu finden, um die Menschen zu schlagen.

„In einem gewissen Sinn kommt es wahrscheinlich dem, was wir Menschen machen, ziemlich nahe,“ erklärte Michael Bowling, Professor im Fachbereich Maschinelles Lernen und Autor der Studie, Scientific American. „Menschen berechnen nicht im Voraus, noch bevor sie sich hingesetzt haben, wie sie alle vorstellbaren Situationen spielen werden. Und genauso wenig können Menschen vernünftig über alle möglichen Ausgänge einer Pokerhand nachdenken.“

DeepStack ist nicht die einzige künstliche Intelligenz da draußen. Vor kurzem erst konnte die Carnegie Mellon-Universität mit Libratus – einem Bot, der mit einem Supercomputer betrieben wurde – vier erfahrene professionelle Spieler schlagen. Die verwandte Technologie weist bei den späteren Computerberechnungen Ähnlichkeiten zu DeepStack auf, aber Scientific American zufolge werden nicht die gleichen neuralen Netzwerke benutzt. Darüber hinaus konnte DeepStack mit einem größeren Abstand gewinnen.

Vor fast zwei Jahren musste sich der Libratus-Vorgänger Claudico noch glücklos geschlagen geben, aber das von Google DeepMind entwickelte Programm Alpha Go konnte die Profis mittlerweile beim Strategiespiel Go schlagen. Noch bemerkenswert: Schon vor 20 Jahren scheiterte Schach-Weltmeister Garry Kasparov bei seinem eigenen Spiel an der KI Deep Blue.

Diese Erkenntnisse enthüllen eine Menge über die Fähigkeit künstlicher Intelligenzen, Spiele mit unvollständigen Informationen zu lösen, ohne auf abstrakte Lösungen zurückgreifen zu müssen oder sämtliche Spielsituationen im Voraus zu berechnen.

Foto von Thigala shri/Flickr

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