Poker Adalah Video Game Terbaru yang Melipat Versus Sistem Pakar

Poker Adalah Video Game Terbaru yang Melipat Versus Sistem Pakar

Dalam pencapaian spot untuk sistem pakar, robot poker yang didirikan oleh para peneliti di Kanada dan Republik Ceko telah mengalahkan beberapa pemain ahli dalam permainan video individual tanpa batas Texas hold ‘em online poker.

Poker Adalah Video Game Terbaru yang Melipat Versus Sistem Pakar

Direkomendasikan untukmu
Uber dan Lyft keduanya mengubah cara baru untuk mengalahkan penyumbatan kota
Truk penggerak sendiri memiliki masa depan yang cerah di Florida
Peralatan akan melakukan lebih banyak pekerjaan daripada manusia pada 2025, kata WEF
Rencana untuk memajukan AI dengan memeriksa pikiran anak-anak
Sistem pakar biasanya di-overhyped– dan inilah mengapa itu berbahaya
Mungkin yang paling luar biasa, para akademisi di belakang pekerjaan mengatakan program mereka menaklukkan penantang manusia dengan menggunakan metode perkiraan yang mereka bandingkan dengan “firasat”.

“Jika benar, ini tidak diragukan lagi perkembangan signifikan dalam permainan-bermain AI,” kata Michael Wellman, seorang guru di College of Michigan yang berkonsentrasi pada teori permainan serta AI. “Pertama, ia mencapai tengara penting (mengalahkan pakar poker online) dalam permainan hasrat terkenal. Kedua, menyatukan sejumlah ide unik, yang saling mendukung strategi luar biasa untuk video game yang tidak sempurna Poker Adalah Video Game Terbaru yang Melipat Versus Sistem Pakar.”

Kemudian hari ini, kompetisi di kasino online Pittsburgh akan melihat beberapa pemain poker kasino kelas dunia memainkan variasi poker yang sama persis dibandingkan dengan program yang dibuat di CMU. Tuomas Sandholm, seorang guru teknologi komputer di CMU yang memimpin upaya tersebut, mengatakan bahwa para pemain gim manusia sangat jauh lebih kuat daripada yang diperiksa oleh para ilmuwan Alberta, dan 120.000 tangan akan diulang 20 hari, memberikan signifikansi statistik yang lebih besar terhadap hasil. Peristiwa ini dapat memvalidasi bahwa AI memang memahami permainan video yang sebenarnya sudah lama terlihat sangat rumit dan juga disempurnakan untuk sistem komputer.

Games Poker Online Terpercaya di Indonesia

DeepStack, aplikasi perangkat lunak poker-bermain yang saat ini dikalahkan beberapa gamer profesional, dikembangkan oleh tim yang dipimpin oleh Michael Bowling, seorang profesor ilmu komputer di University of Alberta, yang termasuk peneliti dari Charles College dan Universitas Teknik Ceko di Republik Ceko. Republik. Dalam makalah penelitian yang diposting di internet namun belum dievaluasi, para ilmuwan mengatakan bahwa DeepStack bermain praktis 45.000 tangan texas hold’em melawan beberapa pemain, mengalahkan mereka dengan lancar.

Casino poker jauh lebih rumit daripada banyak video game lain yang telah mengadu manusia versus AI. Serta juga, ia mengandung derajat ketidakpastian, seperti ketika lawan mungkin menggertak, yang ditemukan dalam banyak skenario di dunia nyata yang sebenarnya belum dipahami oleh AI. Pemain poker kasino tidak bisa melihat tangan lawan mereka, yang berarti bahwa, dibandingkan dengan catur, catur, atau Go, tidak semua info yang disertakan dalam permainan video tersedia bagi mereka. Peneliti dari DeepMind, anak perusahaan Alphabet yang berbasis di AS, membuat tajuk tahun lalu setelah membuat program yang mampu mengalahkan salah satu pemain Go terbaik di dunia (lihat “Google AI Masters Game Go a Decade Early Than Expected”).

Heads-up tanpa batas Texas hold ‘em adalah variasi permainan yang dimainkan antara 2 individu yang dapat bertaruh sebanyak chip yang mereka miliki. Versi ini untuk waktu yang lama menunjukkan terlalu sulit bagi perangkat untuk bermain dengan mahir. Ada 10160 (10 diikuti oleh 160 benar-benar nos) jalur yang layak bermain untuk masing-masing tangan di kepala-up Texas tanpa batas menahan mereka.

Situs Poker Online

DeepStack menemukan cara bermain texas hold’em dengan bermain tangan versus dirinya sendiri. Setelah setiap permainan video, ia kembali dan juga meningkatkan tekniknya, menghasilkan teknik yang jauh lebih dimaksimalkan. Sebagai akibat dari kerumitan kasino kasino tanpa batas, teknik ini umumnya mencakup berlatih dengan versi video game yang jauh lebih minim. Kelompok DeepStack mengelola kerumitan ini dengan menggunakan teknik perkiraan cepat yang mereka tingkatkan dengan memberi makan situasi poker online sebelumnya ke dalam algoritma pembelajaran mendalam.

“Apa yang benar-benar baru untuk permainan yang rumit seperti itu adalah mampu secara efisien menghitung tindakan yang harus diambil dalam setiap skenario saat itu datang, daripada harus menyelesaikan bentuk ramping dari seluruh pohon peluang permainan secara offline,” kata Wellman dari Universitas Michigan Poker Adalah Video Game Terbaru yang Melipat Versus Sistem Pakar.

Para peneliti membandingkan strategi estimasi DeepStack dengan reaksi seorang gamer manusia ketika seorang penantang menggertak atau memegang tangan yang menang, meskipun mesin perlu mendasarkan analisisnya pada pola bertaruh lawan daripada gerakan tubuhnya. “Kutipan harga ini bisa diambil insting DeepStack,” tulis mereka. “Kecurigaan akan pentingnya memegang kartu pribadi yang layak dalam situasi texas hold’em apa pun yang mungkin.”