Fonte: ANSA Scienze
---------------------------
Dopo gli scacchi, il Go e il poker classico, l'intelligenza artificiale è riuscita a battere l'uomo anche nel Texas Hold'em, la variante più complessa del poker, che prevede migliaia di possibili decisioni. Il programma DeepStack ha mostrato di saper ragionare e usare una sorta di 'intuizione' per riconsiderare la propria strategia. Un risultato che può avere applicazioni anche in tutti quegli ambiti in cui bisogna prendere decisioni complesse, dalla medicina alla difesa.
Il programma, descritto sulla rivista Science, è stato messo a punto fra Canada e Repubblica Ceca, con il coordinamento di Michael Bowling. DeepStack ha sconfitto lo scorso dicembre 10 giocatori professionisti su 11, dopo 3.000 partite giocate nell'arco di 4 settimane, ragionando e usando l'intuizione per riconsiderare la propria strategia.
E' riuscito a colmare il divario tra l'approccio usato per i giochi come gli scacchi, il Go e la dama, dove si hanno a disposizione tutte le informazioni, e quello impiegato nei giochi con informazioni 'imperfette', come il poker, dove i giocatori non dispongono delle stesse informazioni e prospettiva, ma devono 'muoversi' ragionando e usando l''intuizione', affinata attraverso l'apprendimento e allenamento, per rivalutare la propria strategia ad ogni mossa.
Rispetto agli altri programmi di intelligenza artificiale, è riuscito a migliorare la capacità di pensare ad ogni possibile situazione durante il gioco grazie a una tecnica di ri-soluzione continua. ''Insegniamo al sistema a imparare a valutare le situazioni - spiega Bowling - Ogni situazione è una mini-partita di poker. Invece di risolvere la partita intera, il programma risolve milioni di queste micro-partite, ognuna delle quali lo aiuta a rifinire la sua intuizione su come funziona il poker''.
Nonostante la complessità del gioco, il programma ha agito alla stessa velocità dell'uomo, con una media di soli 3 secondi. Per i ricercatori può avere applicazioni in tutti quegli ambiti in cui bisogna prendere decisioni complesse, come la scelta di una terapia medica, la pianificazione di una strategia difensiva o una negoziazione.
DeepStack non è l'unico programma ad essersi cimentato nel Texas Hold'em. A fine gennaio Libratus, sviluppato dall'università Carnegie Mellon, è riuscito a battere quattro dei migliori giocatori professionisti di poker in una maratona di 20 giorni a Pittsburgh, ma in modo diverso. Alla fine di ogni giornata di gioco, un algoritmo analizzava la strategia usata da Libratus, individuando le lacune e riparando le principali tre ogni notte. In questo modo era possibile aggiornare la strategia per ogni mano e nel corso della competizione il gioco diventava più aggressivo.
Il programma, descritto sulla rivista Science, è stato messo a punto fra Canada e Repubblica Ceca, con il coordinamento di Michael Bowling. DeepStack ha sconfitto lo scorso dicembre 10 giocatori professionisti su 11, dopo 3.000 partite giocate nell'arco di 4 settimane, ragionando e usando l'intuizione per riconsiderare la propria strategia.
E' riuscito a colmare il divario tra l'approccio usato per i giochi come gli scacchi, il Go e la dama, dove si hanno a disposizione tutte le informazioni, e quello impiegato nei giochi con informazioni 'imperfette', come il poker, dove i giocatori non dispongono delle stesse informazioni e prospettiva, ma devono 'muoversi' ragionando e usando l''intuizione', affinata attraverso l'apprendimento e allenamento, per rivalutare la propria strategia ad ogni mossa.
Rispetto agli altri programmi di intelligenza artificiale, è riuscito a migliorare la capacità di pensare ad ogni possibile situazione durante il gioco grazie a una tecnica di ri-soluzione continua. ''Insegniamo al sistema a imparare a valutare le situazioni - spiega Bowling - Ogni situazione è una mini-partita di poker. Invece di risolvere la partita intera, il programma risolve milioni di queste micro-partite, ognuna delle quali lo aiuta a rifinire la sua intuizione su come funziona il poker''.
Nonostante la complessità del gioco, il programma ha agito alla stessa velocità dell'uomo, con una media di soli 3 secondi. Per i ricercatori può avere applicazioni in tutti quegli ambiti in cui bisogna prendere decisioni complesse, come la scelta di una terapia medica, la pianificazione di una strategia difensiva o una negoziazione.
DeepStack non è l'unico programma ad essersi cimentato nel Texas Hold'em. A fine gennaio Libratus, sviluppato dall'università Carnegie Mellon, è riuscito a battere quattro dei migliori giocatori professionisti di poker in una maratona di 20 giorni a Pittsburgh, ma in modo diverso. Alla fine di ogni giornata di gioco, un algoritmo analizzava la strategia usata da Libratus, individuando le lacune e riparando le principali tre ogni notte. In questo modo era possibile aggiornare la strategia per ogni mano e nel corso della competizione il gioco diventava più aggressivo.
