Las máquinas "intuitivas" y los faroles: un nuevo software viene para arrebatarnos las victorias en póker

Poker

Si la inteligencia humana tiene un rival fuerte a temer, ése es la inteligencia artificial (AI), al menos cuando se trata de tener un contrincante en algún juego o deporte. Hace unos días hablamos de un campeonato de ajedrez sólo para máquinas y ahora dos grupos de investigadores han desarrollado un bot capaz de ganar a profesionales del póker usando su "intuición".

El software de juego se llama DeepStack y ha sido desarrollado por un equipo de investigadores de las universidades de Alberta (Canadá), la Universidad Técnica de la República Checa y la Universidad Charles. Lo llamativo de esto es, más allá de que haya batido a profesionales, que el software sea tan hábil en este juego, dado que el póker se ha resistido de manera histórica a las máquinas por su naturaleza.

La clave no es (sólo) ganar, es que es a póker y a una variedad difícil

Sabemos por la revista del MIT que el trabajo ha sido publicado aunque aún no puede verse públicamente. Según comentan en la revista, los investigadores afirman que DeepStack ha jugado al menos 45.000 partidas de póker contra numerosos jugadores a los cuales ha vencido cómodamente.

Más allá de afectar al orgullo de los campeones y suponer un reto para otros, según el profesor de la Universidad de Michigan Michael Wellman, especializado en teoría del juego e inteligencia artificial, este trabajo puede significar un avance importante en lo referente a las inteligencias artificiales en el juego. Expone dos motivos: por una parte se consigue vencer a profesionales de un juego de gran interés, y por otra aporta nuevas ideas y avances a la AI aplicada a estos juegos.

Pero, ¿qué ocurre con el póker y las máquinas si nos baten en ajedrez, que requiere tanta técnica? Lo que pasa es que la complejidad del póker es muy humana, hablando por ejemplo de los populares faroles. También influye el hecho de que, al contrario que ocurre en el ajedrez, un jugador no puede ver la mano o las cartas del otro, de modo que la máquina no cuenta tampoco con este input.

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¿Intuición artificial?

En el caso de DeepStack, el aprendizaje empezó jugando partidas contra él mismo, de modo que tras cada juego redefinía la estrategia. La variedad escogida de póker no fue al azar, dado que 'heads-up no-limit Texas hold’em' ha sido un hueso duro de roer para las máquinas dentro de la complejidad intrínseca del póker, según explican. Y lo que hizo el equipo para afrontar la complejidad fue introducir situaciones de partida previas mediante un algoritmo de deep-learning.

Los autores hablan de "una corazonada" ante una situación durante una partida de póker

Así, uno de los puntos llamativos de este trabajo es la aproximación a hablar de "intuición" tratándose de máquinas, un concepto que de momento se reserva a la especie humana y a la razón. Esta intuición artificial hace referencia a la valoración de los patrones de apuesta del rival incluyendo su lenguaje corporal, y es descrita por los autores como "una corazonada" ante una situación durante una partida de póker.

Los próximos retos: más póker y más estrategia

No hace mucho hablábamos de otra sonada derrota por parte de una AI, DeepMind de Google, que vencía al mejor jugador de Go del mundo por 4-1, a colación del próximo reto que existe en este campo: el desarrollo de un motor que fuese capaz de jugar al StarCraft II. Así, los juegos de estrategia están siendo una buena base sobre la que avanzar en el desarrollo y efectividad de las AI.

Star Craft II

El próximo reto que veremos en relación a desafiar una AI experta en el juego de cartas es el torneo en Pittsburg, en el que varios campeones mundiales de póker jugarán contra un programa desarrollado por el equipo del profesor Tuomas Sandholm del CMU. Éste afirma que los jugadores son mejores que los que hicieron de testers en el caso de la AI del equipo canadiense. En total se realizarán pruebas durante 20 días con la intención de que de nuevo una AI domine un juego que desde siempre ha sido demasiado complejo para los ordenadores.

Vía | MIT Technology Review