Slováci publikovali v prestížnom časopise Science, dosiahli pokrok vo vývoji umelej inteligencie
DeepStack je prvým počítačovým programom, ktorý porazil profesionálnych hráčov v dvojhráčovom no-limit Texas hold’em pokeri.
Slovenskí vedci dosiahli výrazný míľnik vo vývoji umelej inteligencie.
Vyvinuli program DeepStack, ktorý na konci minulého roka porazil profesionálnych hráčov v populárnej kartovej hre, dvojhráčovom no-limit Texas hold’em pokeri.
Zvláštnosť pokeru spočíva v tom, že ide o hru s „neúplnými informáciami, v ktorej hráči nemajú rovnaké údaje o hre“, povedal pre Denník N spoluautor štúdie Matej Moravčík z Matematicko-fyzikálnej fakulty Univerzity Karlovej a z Albertskej univerzity v Kanade.
„Uvedená vlastnosť robí hru z teoretického hľadiska oveľa zložitejšou ako šach alebo go. V hre typicky neexistujú konkrétne optimálne ťahy, ale hráči musia náhodne vyberať niekoľko akcií s presne danou pravdepodobnosťou,“ dodal slovenský vedec.
Viac situácií než počet atómov vo vesmíre
Slovák Viliam Lisý, ktorý pôsobí na Albertskej univerzite a ČVUT v Prahe a bol spoluautorom štúdie, povedal, že „schopnosť uvažovať o jednotlivých pokerových situáciách až vo chvíli, keď nastanú, je kľúčová pre zložité hry, ako je no-limit Texas hold’em, v ktorých môže nastať viac rôznych situácií, než je počet atómov vo vesmíre“.
DeepStack hrá rýchlejšie ako ľudia: v priemere potrebuje iba tri sekundy výpočtov na to, aby sa rozhodol, aký ťah spraví.
Článok o programe DeepStack vyšiel začiatkom marca v prestížnom časopise Science.
Pre orientáciu, Science je spolu s magazínom Nature vo vede to, čo je vo futbale Messi a Ronaldo. Môžeme sa baviť, ktorý z nich je lepší, ale to, že ide o absolútnu svetovú špičku, je isté.
Ani v živote nemáme všetky informácie
O hrách, ktoré narábajú s neúplnými informáciami, uvažoval pred niekoľkými desaťročiami matematik a počítačový vedec John von Neumann († 1957). „V skutočnom živote nemáme k dispozícii úplné informácie. V skutočnom živote je aj podvádzanie a stretávame sa v ňom s taktikami spojenými s klamaním,“ citujú von Neumanna v štúdii.
Von Neumann sa zaujímal o poker, lebo ide o hru, ktorá simuluje reálny život v tom zmysle, že obsahuje prvky podvádzania, klamania a aktéri v nej nedisponujú úplnými a totožnými informáciami.
„V reálnych situáciách sa jednotlivé strany len veľmi zriedka rozhodujú podľa úplných a totožných informácií. Preto je pokrok v riešení hier s neúplnými informáciami zásadný pre praktické aplikácie,“ povedal v správe Michael Bowling z Albertskej univerzity, ktorý výskumný tím viedol.
Matematické modely hier s neúplnými informáciami umožňujú opísať situácie napríklad z ekonómie, sieťovej bezpečnosti alebo ochrany dôležitých cieľov.
Skupina Michaela Bowlinga na Albertskej univerzite je jednou zo svetovo najvýznamnejších výskumných skupín v oblasti výpočtovej teórie hier, vysvetlil pre Denník N Lisý dôvody, prečo s kolegami prijal ponuku pracovať v zámorí.
Hlboké neurónové siete
DeepStack vyhodnocoval vhodnú stratégiu pre ťah až vo chvíli, keď herná situácia nastala, a neuvažoval o celej hre vopred, čo bol prístup, ktorý v počítačovej vede prevládal doteraz.
Autori využili pokrok v strojovom učení pomocou hlbokých neurónových sietí. „Výraz ‚neurónový‘ vychádza z inšpirácie ľudským mozgom. Matematický model je zložený z veľkého počtu jednoduchých výpočtových jednotiek – neurónov, ktorých vstupy a výstupy sú v počítačovej simulácii prepojené do siete. Tieto jednotky sa často sústreďujú to vrstiev. Slovo ‚hlboké‘ v názve znamená, že týchto vrstiev je viac,“ vysvetlil Lisý.
Ako intuícia
Spoluautor štúdie, Čech Martin Schmid, ktorý pôsobí na Matematicko-fyzikálnej fakulte Univerzity Karlovej a Albertskej univerzite, pre Denník N povedal, že stav, keď DeepStack vyhodnocuje jednotlivé pokerové situácie, sa dá prirovnať k tomu, ako ľudia používajú intuíciu.
„Intuícia je dobrá analógia, pretože pri učení použité siete videli len veľmi malý zlomok situácií, ktoré potrebuje DeepStack pri hre vyhodnotiť. Sieť naučenú informáciu zovšeobecní a použije na odhad hodnôt v neznámych situáciách,“ dodal Schmid.
Vedci rozprávajú o programe DeepStack, ktorý porazil pokerových hráčov. Zdroj – YouTube
DeepStack hral proti tridsiatim pokerovým hráčom z celého sveta. Každého z jedenástich hráčov, ktorí za štyri súťažné dni odohrali plný počet 3-tisíc hier, porazil, iba v jedinom prípade nebola výhra štatisticky významná.
DeepStack je vôbec prvým počítačovým programom, ktorý porazil profesionálnych hráčov v dvojhráčovom no-limit Texas hold’em pokeri.
Lisý nám vysvetlil, že názov programu má symbolický význam a odkazuje na tri veci. „Prvou je použitie hlbokých neurónových sietí v programe. Druhou je slávny program DeepBlue, ktorý pre nás bol významnou inšpiráciou. Posledný odkaz sa týka takzvaného ‚deep stacku‘ v pokeri, ktorý náš program dokáže hrať.“
Dostupné z: DOI: 10.1126/science.aam6960
Máte pripomienku alebo ste našli chybu? Prosíme, napíšte na [email protected].
