Datum zveřejnění: 
3. 3. 2017

Na vývoji počítačového programu, který obehrál profesionální hráče v pokeru, se podíleli odborníci z Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy a Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze.

Vědci z Univerzity Karlovy, Českého vysokého učení technického v Praze a Albertské univerzity v Kanadě dosáhli úspěchu na poli umělé inteligence. Mezinárodní tým vyvinul počítačový program DeepStack, který v prosinci 2016 poprvé v historii porazil profesionální hráče v jedné z nejpopulárnějších karetních her na světě – dvouhráčovém no-limit Texas hold’em pokeru. Vědecké objevy, které vedly k tomto výsledku, publikuje Science, jeden z nejprestižnějších vědeckých časopisů.

DeepStack vytvořil další historický milník, kdy lidé v populárních hrách podlehli počítačům. Po backgammonu, dámě, šachu a go je tedy dalším v pořadí no-limit poker. Oproti předchozím hrám je tu však jeden zásadní rozdíl. Poker byl dlouholetou výzvou pro umělou inteligenci," říká Michael Bowling, profesor z Albertské univerzity, který výzkumný tým vedl. Je to typická hra s neúplnou informací, ve které hráči během hry nemají stejnou informaci a pohled na hru.

Hra s neúplnou informací

Fakt, že hráč nevidí karty oponenta a oponent nevidí jeho karty, dělá problém výrazně složitějším z teoretického hlediska. Na druhou stranu je však tato neurčitost informace v reálném světě běžná. Matematické modely her umožňují popsat situace z ekonomie, aukcí, síťové bezpečnosti, ochrany důležitých cílů nebo kontroly jízdného. V těchto reálných situacích se jednotlivé strany jen velmi zřídka rozhodují na základě úplných a totožných informací. Proto je pokrok v řešení her s neúplnou informací zásadní pro praktické aplikace," vysvětluje Michael Bowling.

První dva autoři DeepStacku, Martin Schmid a Matej Moravčík z Katedry aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulty UK, popisují začátky projektu: Jak už to tak v pokeru bývá, velkou roli sehrála náhoda. Při přátelském rozhovoru s profesorem Bowlingem na konferenci v Montrealu slovo dalo slovo a na stole bylo pozvání odjet na rok do Kanady a stát se členy Mikova týmu s odvážným cílem, který se nakonec více než povedl. Náročnost projektu podtrhuje také fakt, že desetičlenný tým pracoval na projektu téměř rok. Celý Mikův tým je plný skvělých a šikovných lidí, těšíme se na další projekty v rámci tohoto týmu, shrnuli Martin a Matej.

Další z českých vědců, Viliam Lisý z Centra umělé inteligence na katedře počítačů Fakulty elektrotechnické ČVUT, v té době na Albertské univerzitě již působil v rámci své post-doktorské stáže: Albertská univerzita má jednu z nejvlivnějších výzkumných skupin v oblasti výpočetní teorie her. Když mi Michael Bowling po doktorátu v této oblasti nabídl možnost absolvovat u něj post-doktorskou stáž, rozhodování bylo jednoduché.      

Architektura algoritmu DeepStack

Algoritmus DeepStacku je přelomový, protože se nám podařilo přenést myšlenky, které byly klíčové v hrách s úplnou informací, do světa her s neúplnou informaci. Doposud nebylo jasné, zda je podobný přístup vůbec možný," říká Schmid. DeepStack umožňuje vypočítat vhodnou strategii pro situaci v pokeru až v momentě, kdy situace nastane, tedy bez nutnosti uvažovat o úplně celé hře předem naráz, což byl doteď převládající přístup.      

Autor: 
Petr Krčmář
Zdroj: 
Root.cz