Покерът не е игра за хора със слаб характер. Тя е главозамайваща комбинация от блъфиране, кураж, преструване, заплаха. Поне така беше доскоро. Днес времената на традиционните покер играчи може би са напът да останат в миналото благодарение на работата на екип компютърни учени от университета на Албърта в Канада.

Те са създали софтуерен изкуствен интелект (ИИ), наречен DeepStack, който играе покер блестящо без каквато и да е психология, разчитане на емоциите на съперника или измама – всичко е единствено и само чиста математика.

Екипът учени първо разгадал „лимитирана" версия на Тексас Холдъм покер с двама души (с фиксиран размер на залозите), като използвал създаден от тях ИИ на име Cepheus. В тази игра има 1014 (100 000 милиарда) възможни решения – уникални комбинации от раздадени карти и направени залози, – а учените успели да изчислят оптималните действия. С DeepStack обаче те се насочват към играта без ограничения на залозите, при която има смайващите 10160 възможни решения, което е повече от броя на атомите в наблюдаемата Вселена.

Естествената начална точка била програмата Cepheus. Мощността ѝ се дължи на концепция, наречена Равновесие на Наш. Идеята е проста: играй перфектно в защита и чакай противникът ти да сбърка. Номерът, поне за сложна игра като покера, е да се види коя е съвършената стратегия, а това включва огромен обем изчисления, диктуващи какво трябва да се направи при всяка възможна комбинация от карти и залози.

При DeepStack предварителното изчисляване на всяка възможна игрова ситуация не било вариант заради огромния обем възможни решения, затова този изкуствен интелект не съхранява предварително изчислени решения, а разработва най-добрата стратегия за всяка конкретна ситуация. За да го направи в реално време обаче, е нужна известна приблизителна, а не точна преценка. За целта учените използват дълбоки невронни мрежи.

Невронната мрежа е част от софтуер, който симулира биологически клетките на мозъка и връзките между тях. Екипът създава невронни мрежи с хиляди виртуални мозъчни клетки и ги обучава с покер ситуации на случаен принцип. Идеята е, че мрежата може да разгледа всяка дадена игрова ситуация и да използва вече наученото, за да даде бърза и точна преценка.

В другите игри, в които изкуственият интелект е по-добър от човека, като примерно шахмат, цялата информация за текущото състояние на партията е достъпно и за двамата играчи. При покера обаче информацията е непълна. Това означава, че алгоритмите на DeepStack могат да имат съществено приложение в действителни случаи със скрита информация, да речем в области като защита, преговори, икономика и дори поставяне на медицинска диагноза. „Теорията на игрите вече се използва от Бреговата охрана на САЩ и от полицаите в летищата на Лос Анджелис – казва Матей Моравчик от екипа от Албърта. – Алгоритъмът на DeepStack дава възможност за много по-добро ориентиране в игри с огромен обем от варианти."

*Д-р Пол Парсънс