Когда знаменитый компьютер Deep Blue обыграл Гарри Каспарова, то успех зависел от способности просчитывать на максимальное количество ходов вперед. В покере такой номер не пройдет, ведь это игра с минимумом информации. Игрок знает только свои карты, возможный набор из нескольких резервных карт на столе, а также наблюдает мимику и прочие нюансы поведения соперников. Поразительно, как ученые сумели в такой ситуации научить машину не просто играть, но и побеждать.
Пока они не раскрывают детали, но кое-что прояснили. Программа создана на основе так называемых нейронных сетей, которые имитируют структуру мозга человека. Сеть соединяет сотни простых процессоров. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются, как дети на примерах. Ведь им не объясняют, что у кошки вот такие усы, такой хвост, такие уши. Им многократно показывают животное и говорят - это кошка. А дальше ребенок сам многократно повторяет урок, глядя на очередную кошку. Так же учится и нейронная сеть.
А искусственный интеллект Libratus, прежде чем сесть за стол, анализировал сотни тысяч примеров игры в покер.
В итоге он вырабатывает некую обобщенную модель поведения. А главное, строит несколько крупных блоков вариантов игры в зависимости от раскладки карт. И вот теперь, сев за стол с конкретным человеком, компьютер после нескольких игр оценивает, в какой блок можно "поместить" противника, как приспособиться к его игре, просчитать вероятность его следующего хода.
Ной Браун особо подчеркивает, что разработанная его коллективом программа универсальна, ее можно применять в любых ситуациях, когда нет полной информации для принятия решений. Напомним, что в прошлом году мир обошла сенсация: искусственный интеллект обыграл чемпиона мира в древнекитайскую игру го. Это звучало как фантастика, так как в го в принципе невозможно перебрать все варианты. Каждый ход имеет 200 вариантов, а всего их больше, чем атомов во Вселенной. Как же компьютеру удалось победить? Авторы искусственного интеллекта утверждают, что у их детища появилась интуиция, оно не просто считает ходы, а постоянно оценивает позицию и ищет лучшие продолжения. Конечно, поражает, что машина обладает удивительным даром: получив "начальное образование", дальше учится сама.