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Review of: Poker Ki

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On 18.01.2020
Last modified:18.01.2020

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Künstliche Intelligenz: Das Ende von Onlinepoker?

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KI-Algorithmen lernen letztere dagegen leicht aus ihren Trainingsdaten, versagten lange aber am Verständnis von Taktiken. Schon Libratus konnte hier zumindest im "Heads Up", dem Spiel eins gegen eins, durch sogenanntes Reinforcement-Lernen aufholen.

Dabei wird der Entscheidungsbaum der möglichen Spielzüge systematisch auf diejenigen eingeschränkt, die das KI-Programm später mit der geringsten Wahrscheinlichkeit abgleicht.

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Doch wie gut pokert das Maschinenhirn? Im ersten Turnier spielte die KI über zwölf Tage lang Im zweiten Turnier trat jeweils ein Profispieler gegen fünf Kopien von Pluribus an.

Das Ergebnis: Pluribus gewann deutlich häufiger als seine menschlichen Konkurrenten — und hatte am Ende signifikant mehr Geld eingespielt.

Das ist etwas, das auch menschliche Spieler versuchen, aber oft nicht schaffen. In einigen Fällen wählte Pluribus aber auch Strategien, die landläufiger Meinung nach eher suboptimal sind — und gewann trotzdem.

Den auch in der Wirklichkeit seien meist verdeckte Informationen und mehrere Akteure mit im Spiel. Der Transfer solcher Spielerfolge auf reale Problemlösungen sei daher nicht ganz einfach.

Dennoch könne der Erfolg von Pluribus als Inspiration dienen, um viele spannende Fragen anzugehen. Science, ; doi: The performance of DeepStack and its opponents was evaluated using AIVAT , a provably unbiased low-variance technique based on carefully constructed control variates.

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While DeepStack restricts the number of actions in its lookahead trees, it has no need for explicit abstraction as each re-solve starts from the actual public state, meaning DeepStack always perfectly understands the current situation.

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Over all games played, DeepStack outperformed players by over four standard deviations from zero. Until DeepStack, no theoretically sound application of heuristic search was known in imperfect information games.

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Posted by Zulushura

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Ja, ich verstehe Sie.

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