martedì 7 marzo 2017 di Michele Nasi 1426 Letture
NVidia GTX 1080 usata per vincere a poker con il machine learning

NVidia GTX 1080 usata per vincere a poker con il machine learning

Un gruppo di ricercatori cechi mette a punto un algoritmo di machine learning che consente di vincere la maggior parte delle partite a Texas hold 'em, il poker alla texana.

Le moderne GPU hanno un potenziale enorme tanto che sono sempre più adoperate nel campo del machine learning e dell'intelligenza artificiale
NVidia, ad esempio, ha investito moltissimo nella progettazione di schede grafiche capaci di coadiuvare le operazioni svolte dai veicoli a guida autonoma (L'intelligenza artificiale NVidia Xavier per la guida autonoma).

NVidia GTX 1080 usata per vincere a poker con il machine learning

Un gruppo di ricercatori cechi ha sviluppato un algoritmo (battezzato DeepStack) capace di aumentare le probabilità di vincere a Texas hold 'em, una delle specialità del gioco del poker (conosciuta col nome di "poker alla texana" in Italia) poggiando sulla potenza computazionale offerta da una NVidia GTX 1080.


L'esperimento è certamente interessante perché l'algoritmo messo a punto riesce a prendere in considerazione la molteplicità di configurazioni possibili che si possono avere durante ogni mano della partita.
In Texas hold 'em, infatti, ogni giocatore tiene "segrete" due carte e le utilizza in combinazione con le "carte comuni" presenti sul tavolo. Tali carte, che vengono via a via scoperte.

L'"informazione certa" derivante dalle carte scoperte permette all'algoritmo di calcolare tutte le possibili varianti e prendere decisioni ponderate sulla base di un calcolo delle probabilità.

NVidia GTX 1080 usata per vincere a poker con il machine learning

I ricercatori cechi hanno spiegato di aver gestito ogni mano così come se si trattasse di un nuovo gioco addestrando il sistema a prendere delle decisioni in accordo a quanto presente sul tavolo, alle carte in mano e alle regole del gioco (check, call, raise e fold).


L'obiettivo era quello di dimostrare che l'algoritmo di machine learning messo a punto non era "dimensionato" sull'intera partita ma era stato progettato per essere sufficientemente abile per gestire singolarmente ogni mano.

I risultati sono stati sorprendenti: DeepStack ha sfidato 33 giocatori professionisti iscritti alla federazione ceca del poker arrivando terzo nella classifica assoluta.
"La macchina" ha potuto prendere decisioni ponderate in meno di cinque secondi e ha giocato 3.000 partite vincendo la maggior parte delle sfide, gran parte di esse con ampio margine.