Özet
Bu makale, yakın geçmişte yapay zeka ve pokerin birbirleri üzerindeki ilişkisini ve etkisini ve makine öğrenimi nedeniyle gelecekte pokerin nasıl değişeceğini düşündüğümüzü ele alacak.
Yapay zeka (AI) sistemleri, profesyonel poker oyuncularını yenmeyi öğrenmeden çok önce Go and Chess’te insanları yenmeyi öğrendi. İnsan bir oyuncuyu yenebilecek bir sistem oluşturmak zordu çünkü poker sezgi, muhakeme ve strateji gerektiren bir oyundur. Poker oyuncuları bir sonraki hamlelerini yapmak için gizli bilgileri kullanmalıdır. Bu zorluklara rağmen, insanlar pokerde kazanma yeteneğine sahip AI sistemleri geliştirdiler.
Şimdi yapay zeka sistemlerinin profesyonel poker oyuncularını yenmeyi nasıl başardığını görelim.
DeepStack NL Texas Hold’em
‘de Nasıl Ustalaştı?
Kanada, Edmonton’daki Alberta Üniversitesi’nden bir ekip, iki oyunculu NL Texas Hold’em oyununda insanları yenebilecek bir yapay zeka sistemi oluşturmak için algoritmalar ve derin makine öğrenimi kullandı. Blöf yapma fırsatları, rastgele sonuçlar ve gizli kartlarla dolu bir poker çeşidi olan NL Texas Hold’em, herhangi bir AI sistemi için ustalaşması en zor olanıdır.
DeepStack’in yaratıcıları, yapay zeka sistemlerinin en iyi hareketleri belirlemek için sinir ağlarına güvendiği bilindiğinden, sinir ağlarını on milyondan fazla oyun durumunda ustalaşacak şekilde eğitti.
DeepStack, Uluslararası Poker Federasyonu’ndan profesyonel poker oyuncularına karşı 44.852 oyun oynadı ve profesyonel poker oyuncularının belirlediği oldukça büyük farktan on kat daha fazla sonuç gösterdi.
Polaris, İnsan Poker Oyuncularını Yener
Alberta Üniversitesi ekibi, sisteme birkaç sabit strateji ve poker robotu dahil ederek Polaris’i 2007’de yarattı. Bir poker maçı oynarken bilgisayar programına bu stratejileri seçme özgürlüğü verdiler.
Polaris, Temmuz 2007’de Britanya Kolumbiyası’ndaki Vancouver’daki Hyatt Regency Hotel’de profesyonel poker oyuncuları Ali Eslami ve Phil Lak’a karşı oynadı. Lak, Polaris için yeni değildi. 2005’te Polaris’in atası olan VexBot’u yenmişti, ancak daha sonra bunu yaptığı için şanslı olduğunu kabul etmişti.
2007 mücadelesinde, insan oyuncular Polaris ile oynarken iki galibiyet, bir mağlubiyet ve bir beraberlik elde etti.
Polaris’in 2008 versiyonunu alt etmenin daha zor olduğu ortaya çıktı. Las Vegas’taki Second Man-Machine Poker Championship’te oynanan altı seanslık bir maçta Polaris üç kez kazandı, iki kez kaybetti ve bir beraberlik aldı.
Polaris, araştırmacıların bir yapay zeka sistemini geliştirmek ve onu insan oyuncular için daha güçlü bir rakip haline getirmek için birkaç yıl boyunca nasıl çalıştıklarının heyecan verici bir örneği.
Libratus 1,8 Milyon Dolar Değerinde Fiş Kazandı
Carnegie Mellon Üniversitesi’nden Tuomas Sandholm ve Noam Brown tarafından 2017’de geliştirilen bir yapay zeka sistemi olan Libratus yenilmezdi. Çalışması için 100 merkezi işlem birimine (CPU) ihtiyacı vardı.
Sistem 20 günlük bir poker maçına katıldı ve dört Texas Hold’em oyuncusuna karşı 120.000 el oynadı. İnsanları yendi ve 1,8 milyon dolar değerinde poker fişleri kazandı.
Pluribus, Altı Oyunculu Texas Hold’em’de İnsanları Yener
Robot Pluribus, altı oyunculu Texas Hold’em oyununda en iyi poker profesyonellerinden bazılarını yenerek tarih yazdı. Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki bir ekip tarafından oluşturulan AI sistemi, kazanmak için strateji kullanmaktan daha fazlasını gerektiren bir maçta birden fazla poker oyuncusuna karşı oynayan ilk sistemdi.
Pluribus, beş poker oyuncusuna karşı 10.000 el oynadı. Rakiplerinin her biri nakit paralı poker oyunlarında ve turnuvalarında milyonlar kazanmıştı. Pluribus, insan rakiplerinden her 100 el için ortalama 480$ kazandı, bu da çoğu poker profesyonelinin kazanmayı amaçladığı şeydir.
Pluribus, profesyonel poker oyuncularına karşı oynamadan önce çok çalıştı. Sistem, kendisine karşı trilyonlarca el oynayarak çok çalıştı. Ardından, hata yaptığında geliştirici ekibi uyaran bir profesyonel poker oyuncusuyla oynadı.
Bot, yeni bilgiler aldığında hızla gelişiyordu. Vasat bir poker oyuncusu olarak başladı ama kısa sürede dünyanın en iyisi oldu. Kendine özgü bir tarz yarattı ve beş rakibini yenmek için oyun durumlarına göre farklı stratejiler kullandı.
Claudico Kendi Başına Öğreniyor
Prof. Tuomas Sandholm liderliğindeki Carnegie Mellon Üniversitesi mezunlarından oluşan bir ekip, bir robotun mevcut stratejiler, hareketler ve alternatiflerle programlanmak yerine bağımsız olarak öğrenmesine yardımcı olmak gibi zorlu bir görevi üstlendi. Proje zorluydu çünkü 16 terabayt RAM’e sahip bir süper bilgisayar gerektiriyordu.
Projeyle ilgili olarak Sandholm, tıpkı geçmişte satrancın olduğu gibi, pokerin de AI araştırması için bir ölçüt olduğunu söyledi. Poker hakkındaki görüşünü dile getiren Sandholm, “yavaş oynama” ve “blöf yapma” gibi tuzaklar nedeniyle makinelerin yanıltıcı ve eksik bilgilere dayalı kararlar vermesini gerektiren karmaşık bir oyun olduğunu söyledi.
Claudico, Temmuz 2014’te sahne almaya hazırdı. Makine diğer bilgisayarlara karşı bir maç kazandı, ancak yalnızca 2015’te profesyonel poker oyuncularına karşı oynadı.
Sistem 24 Nisan’dan 8 Mayıs’a kadar Jason Les, Dong Kim, Doug Polk ve Bjorn Li ile birkaç teke tek maç oynadı. Günde sekiz saat boyunca 750’den fazla elden oluşan iki poker maçı oynadı. oyuncu başına 20.000 ele kadar. Amaç, büyük bir poker eli örneği oluşturmak ve şans faktörünü oyundan çıkarmaktı. Makine 80.000 el oynayarak “insana karşı yapay zeka” sistem maçında oynanan en fazla el oldu.
Microsoft ve Rivers Casino 100.000$’lık bir ödül havuzu bağışladı ve poker oyunu aksiyonu Twitch.tv’de canlı olarak yayınlandı. Yapay zeka ile insan karşılaşmasının önemli anları, CBS Sports Network’te yayınlanan Poker Night in America programında da yayınlandı.
İnsanlar maçı 732.713 fiş atarak kazandı. Daha sonra Polk, yapay zeka programlama ekibinin, performansına dayalı olarak yapay zeka sistemini iyileştirmek için çalışması gerektiğini söyledi. PokerNews ile konuşurken, insan oyuncular potun dörtte üçü veya yarısı değerinde bahis oynayabildiğinde, Claudico’nun toplam pot değerinin %10’unu, hatta %1000’ini bahse gireceğini söyledi. Bir insan oyuncunun 700$ değerinde bir potu kazanmak için 19.000$ bahse girmeyeceğini söyledi.
MIT
‘de Poker AI Araştırması
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) geride kalmamak üzere yapay zeka üzerine birçok araştırma çalışması yaptı. Çoğu çevrimiçi poker sitesi botlara izin vermez, ancak MIT’de geliştirilen botlar araştırmacılara yazılım geliştirme, programlama ve yapay zeka konusunda yardımcı olur.
MIT, poker bot turnuvalarına ev sahipliği yapıyor. MIT’deki yıllık poker botu etkinliğinde, hangi botun en iyi poker becerilerine sahip olduğunu bulmak için birbirlerine karşı oynayan dört programcıdan oluşan ekipler bulunur. Rakipler ayrıca rakipleri yenmek için genellikle akademik ortamlarda geliştirilmeyen matematik, bilgisayar bilimi ve ekonomi kavramlarını uygular.
MIT’nin turnuva sitesine göre poker, belirsizlik ve eksik bilgi oyunu olduğu için ticaret için gerekli olan oyun teorilerinin ve karar verme becerilerinin ilkeli bir uygulamasıdır. Tüccarların sınırlı piyasa bilgilerine dayalı kararlar vermesi gibi, poker oyuncuları da gizli bilgilere dayalı hareketler yapar.
Yarışma, World Series of Poker (WSOP) ile aynı olmasa da birkaç sponsorun ilgisini çeker ve şiddetli (yoğun) bir hal alır. Her programcı ekibinin bir ay içinde otonom bir poker robotu programlaması gerekiyor.
2022’de düzenlenen poker bot turnuvasında 40.000 doların üzerinde ödül vardı. Etkinlik, poker oyun topluluğunun dikkatini çekmenin yanı sıra, teknoloji firmaları ve kantitatif ticaret şirketlerinin temsilcilerini de cezbetti.
Botların ve Yapay Zeka Sistemlerinin İnsan Oyunculara Karşı Bir Avantajı Var mı?
İnsan oyuncuların aksine, AI sistemleri poker oynarken asla para kaybetmez. Bir oyunu kaybetmenin makineler ve botlar için gerçek hayatta hiçbir sonucu yoktur. Aksine, insan oyuncular poker oynarken kaybederlerse mali kayıplara uğrarlar.
Ayrıca bir makinenin herhangi bir fiziksel bilgiyi ifşa etmesi mümkün değildir. Aksine, insan oyuncular yüz ifadeleri ve jestlerle poker elleri hakkında bilgi verirler.
Yapay zeka sistemleriyle oynayan poker oyuncuları, makinelerin blöf yaptıklarına dair herhangi bir işaret veya sinyal vermediğini söylüyor. Ancak, canlı bir poker turnuvasına katılan bir insan oyuncu için fiziksel işaretler oyunu iyileştirebilir veya bozabilir.
Makineyle oynarken sosyalleşmek söz konusu bile olamaz. Herhangi bir sohbetten veya masa sohbetinden zevk alamazsınız. Bilgisayarlar asla konuşmaz veya oyun tarzları hakkında bilgi sağlayan sözlü ifadeler vermez. Bir insan oyuncu, bir makineyle oynarken zorlu bir noktada olduğunda, zamanlarının çoğunu tahmin ederek geçirir.
Poker makineler için bir oyun değildir. İnsan rakiplerle oynamak, botlarla, makinelerle veya AI sistemleriyle oynamaktan daha eğlencelidir. Poker oynamanın eğlencesi, birinin rakiplerini yenmek için stratejileri, zekayı ve zekayı kullanabilmesinde yatar. İnsan rakiplerle oynadığınızda bir poker oyunu kazanmak heyecan vericidir. Bir AI sistemiyle oynarken heyecan aynı değil.
Çevrimiçi poker oynamak da yapay zeka sistemleriyle oynamaktan daha heyecan verici çünkü insan rakiplerle oynuyorsunuz. Yapay zeka sistemleri, poker profesyonellerine üstünlüğünü kanıtladı, ancak bir oyunu kazanmak veya kaybetmek en az onların umurunda.
Rastgele oyuncuları yenen bir bot, gerçek dünyada hiçbir fark yaratmaz. Ancak insan rakiple oynanan bir oyunu kazanmak çok şey değiştirir. Kazançlarınızı çekmek için kasiyeri ziyaret etme deneyiminin benzeri yoktur.
Tek bir cümleyle özetleyecek olursak, insan rakipleri yenmenin heyecanının yapay zeka sistemlerini veya botları alt etmekten çok daha heyecan verici ve aynı zamanda ödüllendirici olduğunu söyleyebiliriz.