Штучний інтелект навчається грати в 2-7 Triple Draw Poker за допомогою глибокого навчання

Глибоке навчання стало перспективним підходом до вирішення різних проблем у штучному інтелекті. Цей метод передбачає створення системи, здатної виконувати багато завдань з мінімальними змінами, так само, як Google і Facebook використовують його для розпізнавання фотографій. У значному досягненні, проект Google's DeepMind навчив ШІ грати в ігри Atari 1980-х років, взаємодіючи безпосередньо з екраном і консольним симулятором.

Автор цієї статті розробив ШІ для гри в 2-7 Triple Draw покер, гру, популярну як онлайн, так і офлайн. У 2-7 Triple Draw гравцям роздають п'ять приватних карт, і мета — сформувати найслабшу руку без пар, стрітів або флешів. ШІ використовує метод, відомий як бутстрепінг, де він грає проти самого себе, щоб покращити свою гру на основі попередніх результатів. Цей підхід дозволяє ШІ навчатися та адаптуватися безперервно, так само, як і людина гравець покращує свої навички з часом.

ШІ аналізує очікувану вартість кожної дії та приймає рішення на основі теоретично оптимальної гри. Наприклад, у певній ситуації ШІ може вибрати підняти з певною частотою, викликати з більшою частотою та скласти з меншою частотою. Цей стратегічний процес прийняття рішень критично важливий для того, щоб ШІ добре виступав у грі. Здатність ШІ навчатися та адаптуватися робить його грізним суперником у 2-7 Triple Draw покер, демонструючи потенціал глибокого навчання в складних ігрових середовищах.