Poker Texas hold'em, l'intelligenza artificiale batte l'uomo. Per la prima volta in assoluto, un software ha sconfitto professionisti in carne ed ossa al celebre texano. Si chiama DeepStack ed è stato creato da un team di ricerca della University of Alberta.
DeepStack colma il divario tra gli approcci utilizzati finora per i giochi come dama e scacchi, ossia quelli dove entrambi i giocatori possono vedere tutto, e quelli in cui un giocatore è al corrente solo di una parte delle informazioni e utilizza di più l'intuizione, affinata attraverso l'apprendimento.
Come può dunque una macchina allenarsi ad intuire, caratteristica questa propriamente umana?
“Il poker è un problema di lunga data nel campo dell'intelligenza artificiale,” ha confermato lo scienziato Michael Bowling, professore alla Facoltà di Scienze di Alberta e ricercatore principale dello studio. “È il gioco per eccellenza a informazione imperfetta, nel senso che i giocatori non hanno le stesse informazioni o condividono lo stesso punto di vista, mentre stanno giocando”.
Il programma è stato allenato a tutti gli effetti, imparando il valore di alcune situazioni. Ognuna di esse era di per sé un mini gioco di poker. Invece di risolvere un grande gioco di poker, ne risolve milioni, aiutando il sistema ad affinare la sua intuizione. Ed è proprio questo il segreto che sta dietro a DeepStack.
“Peniamo a qualsiasi problema del mondo reale. Tutti noi abbiamo una prospettiva leggermente diversa su quello che sta succedendo, proprio come ogni giocatore fa conoscendo solo le proprie carte da gioco, a poker”.
Questa ultima scoperta si basa su risultati di ricerche precedenti sull'intelligenza artificiale e i giochi a informazione imperfetta che risale alla creazione di un gruppo di ricerca nel 1996. Bowling e i suoi colleghi hanno sviluppato Polaris nel 2008, battendo giocatori di poker Texas hold'em poker. Hanno poi continuato ad affinare il sistema con Cepheus nel 2015.
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DeepStack utilizza una tecnica chiamata ri-soluzione continua. Ciò gli permette di determinare la strategia corretta per una particolare situazione di poker utilizzando la sua "intuizione" per valutare come il gioco potrebbe evolversi in un prossimo futuro, senza pensare a tutto il gioco.
Ed è così che a dicembre ha sconfitto 10 giocatori professionisti su 11, dopo 3.000 partite giocate nell'arco di 4 settimane.
“Abbiamo bisogno di nuove tecniche di intelligenza artificiale in grado di gestire i casi in cui i decisori hanno diversi punti di vista”, ha detto Bowling.
Un risultato storico dell'intelligenza artificiale che ha implicazioni ben al di là del tavolo da poker e che potrà avere risvolti sui trattamenti medici, nello sviluppo di una più efficace pianificazione della terapie.
Lo studio è stato pubblicato su ScienceDaily.
Francesca Mancuso