Libratus, la genesi del bot che ha distrutto i pro player: “Capace di auto-migliorarsi”
Vi ricordate di Libratus, il poker bot che ha letteralmente distrutto un team di giocatori di poker professionisti ormai quasi un anno fa? Bene, il team di sviluppatori ha recentemente reso noto il processo che li ha portati a creare un’intelligenza artificiale definita “quasi perfetta”.
I due ‘papà’ di Libratus, Noam Brown e Tuomas Sandholm della Carnegie Mellon University, hanno pubblicato una ricerca apparsa sul giornale scientifico Science, spiegando il mastodontico lavoro fatto dal team per costruire un programma capace di battere un gioco complesso come il No Limit Hold’em.
Libratus vs poker pro
Libratus, l’intelligenza “superumana”
Il documento in questione si intitola “Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals”: Brown e Sandholm raccontano la parabola del loro poker bot, ammettendo come la difficoltà più grande sia stata avere a che fare con un gioco di informazioni incomplete.
“Le informazioni nascoste rendono il gioco molto più complesso, per molti motivi”, si legge nella ricerca. “Invece di cercare semplicemente una sequenza ottimale di azioni, un’intelligenza artificiale – in un gioco di informazioni incomplete – deve determinare come bilanciare le azioni stesse, così che l’avversario non raccolga mai troppe informazioni relative a ciò che l’AI conosce”.
Se a questo problema si aggiunge il fatto che nel no limit hold’em, per definizione, non esistono limiti di puntata, il numero di variabili cresce esponenzialmente. Questo ha costretto gli sviluppatori ad adottare un approccio ramificato (vedi foto) per creare un poker bot capace di competere ad alti livelli.
Ecco la “struttura” di Libratus (photo courtesy of Science)
Come nasce Libratus
Ma veniamo ai dettagli su come Libratus è stato effettivamente creato. Per prima cosa, al bot è stata data una sorta di infarinatura generale del Texas Hold’em, una serie di concetti astratti che gli permettessero di capire gli scenari più generali e la teoria dei giochi, in modo da giocare in maniera ottimale.
Questo ha stabilito le fondamenta del bot, con le quali ha giocato i primi round, cioè quando i suoi avversari in carne ed ossa non potevano ancora aver sviluppato alcun tipo di lettura nei confronti del suo modo di giocare.
Il discorso si complica…
Questo, naturalmente, non sarebbe mai bastato a Libratus per battere dei giocatori professionisti. Con lo svilupparsi del gioco, Libratus ha utilizzato un sistema di risoluzione “a nido”. Per semplificare il concetto, il bot ha analizzato ciò che stava succedendo in tempo reale, confrontando i risultati con i concetti astratti di cui sopra.
La cosa sorprendente e innovativa è che Libratus è stato in grado di aggiungere nuove informazioni ai suoi calcoli, sviluppando quindi una capacità di adattarsi non dissimile a quella dei migliori pro player.
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Il bot che si auto-migliora
Non entriamo maggiormente nel dettaglio tecnico-specifico, un po’ per non annoiarvi e un po’ perché sarebbero discorsi troppo complessi per chi non ha intrapreso percorsi di studio matematico di alto livello (come chi vi scrive, del resto).
Ma un’altra caratteristica stupefacente di Libratus è stata la sua capacità di migliorare da solo. Analizzando sia i concetti astratti sia le informazioni specifiche della partita a cui stava giocando, il bot è stato sostanzialmente in grado di imparare ed espandere le proprie conoscenze.
Come un giocatore in carne ed ossa…