Odborníci z Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy a Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze se podíleli na vývoji počítačového programu, který obehrál profesionální hráče v pokeru.
Vědci z Univerzity Karlovy, Českého vysokého učení technického v Praze a Albertské univerzity v Kanadě dosáhli velkého úspěchu na poli umělé inteligence. Mezinárodní tým vyvinul počítačový program DeepStack, který poprvé v historii porazil profesionální hráče v jedné z nejpopulárnějších karetních her na světě - dvouhráčovém no-limit Texas hold’em pokeru.
Vědecké objevy, které vedly k tomto výsledku, publikuje Science, jeden z nejprestižnějších vědeckých časopisů dnes s titulkem DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker.
“Poker byl dlouholetou výzvou pro umělou inteligenci,” říká Michael Bowling, profesor z Albertské univerzity, který výzkumný tým vedl. “Je to typická hra s neúplnou informací, ve které hráči během hry nemají stejnou informaci a pohled na hru.”
DeepStack hrál proti skupině profesionálních hráčů pokeru v prosinci 2016. Třicet tři hráčů vybraných Mezinárodní federací pokeru pocházelo ze sedmnácti států. Každý hráč měl možnost hrát tři tisíce her během čtyř týdnů. DeepStack tyto hráče v průměru porazil s obrovskou převahou. Každého z jedenácti hráčů, kteří dohráli všech 3 000 her, porazil i individuálně a pouze v jednom případě výhra nebyla statisticky signifikantní. DeepStack je tedy první počítačový program, který porazil profesionální hráče v dvouhráčovém no-limit Texas hold’em pokeru.
Autoři DeepStacku, Martin Schmid a Matej Moravčík z Katedry aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulty UK, popsali začátky projektu: “Jak už to tak v pokeru bývá, velkou roli sehrála náhoda. Při rozhovoru s profesorem Bowlingem na konferenci v Montrealu slovo dalo slovo a na stole bylo pozvání odjet na rok do Kanady a stát se členy Mikova týmu s odvážným cílem, který se nakonec více než povedl.”
Náročnost projektu podtrhuje také fakt, že desetičlenný tým pracoval na projektu téměř rok. “Celý Mikův tým je plný skvělých a šikovných lidí, těšíme se na další projekty v rámci tohoto týmu,” shrnuli Martin a Matej.
“Algoritmus DeepStacku je přelomový, protože se nám podařilo přenést myšlenky, které byly klíčové v hrách s úplnou informací, do světa her s neúplnou informaci. Doposud nebylo jasné, zda je podobný přístup vůbec možný,“ říká Schmid. DeepStack umožňuje vypočítat vhodnou strategii pro situaci v pokeru až v momentě, kdy situace nastane, tedy bez nutnosti uvažovat o úplně celé hře předem naráz, což byl doteď převládající přístup.
“Schopnost uvažovat o jednotlivých pokerových situacích až v momentě když nastanou je klíčová pro složité hry, jako je no-limit Texas Hold’em, ve kterých může nastat mnohem víc různých situací, než je počet atomů ve vesmíru,” uvedl další z autorů Viliam Lisý z Centra umělé inteligence na katedře počítačů Fakulty elektrotechnické ČVUT. I takto složitou hru hraje DeepStack rychleji než lidi. V průměru potřebuje jen tři sekundy “myšlení” na každé rozhodnutí a funguje i na běžném laptopu s výkonnější grafickou kartou od Nvidie, kterou používá pro své výpočty.
