Na vývoji programu DeepStack spolupracovali čeští vědci s odborníky z Albertské univerzity v Kanadě. „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,“ dodal.

DeepStack vybojoval vítězství v dvouhráčovém no-limit Texas Hold’em pokeru už v prosinci loňského roku. Zástupci univerzity však o tom informovali až tento týden ve čtvrtek.

Na začátku byla náhoda

Zajímavé je i to, jak v českých luzích a hájích ambiciózní projekt vznikal. „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,” komentoval úspěch programu jeho spoluautor Matej Moravčík z Katedry aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulty UK.

Umělá inteligence DeepStack v akci

Umělá inteligence DeepStack v akci

FOTO: John Ulan for the University of Alberta

Celkově však na projektu pracoval desetičlenný tým, a to bezmála rok. „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,“ podotkl další spoluautor DeepStacku Martin Schmid, který působí také na Katedře aplikované matematiky.

Ten zároveň zdůraznil, že DeepStack dokáže hrát poker rychleji než lidé. Na každé rozhodnutí potřebuje v průměru pouhé tři sekundy. Umělá inteligence přitom nepotřebuje nijak výkonný hardware, vystačí si s obyčejným notebookem s dedikovanou grafickou kartou.

Češi – a jejich kolegové z Kanady – nicméně nejsou jediní vědci, kteří se nechali fascinovat pokerem a počítačovými systémy. Už zkraje února byl představen program Libratus, sestavený univerzitou Carnegie Mellon, který ve 20denním herním maratónu ve Filadelfii vydělal v žetonech přibližně 1,7 miliónu dolarů.

Lidé podlehli i v další hře

Lidé měli ještě donedávna navrch nejen v pokeru, ale také ve hře go. A to především kvůli tomu, že tato starodávná asijská desková hra obsahuje příliš mnoho kombinací, aby je mohl kdokoliv – klidně i stroj – v nějakém krátkém čase spočítat. Hráči tedy celou partii ovládají především intuicí.

Zlom však nastal loni na jaře, kdy programu AlphaGo podlehl světový šampión ve hře go I Se-dol z Jižní Koreje. Umělá inteligence si tehdy na své konto připsala čtyři výhry, zatímco jeho lidský protějšek pouze jednu. [celá zpráva]

Úspěch programu AlphaGo svědčí o tom, jak jsou moderní počítačové systémy sofistikované. Dokážou tedy člověka předčít už i v otázce intuice.

Světový šampion I Se-dol nedokázal nad programem AlphaGo zvítězit ani podruhé.

Světový šampion I Se-dol nedokázal nad programem AlphaGo zvítězit.

FOTO: Lee Jin-man, ČTK/AP