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Biotecnología

La "intuición" de la IA le apunta una nueva victoria contra los humanos: el póker

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El póker se ha resistido siempre a la inteligencia artificial por su información imperfecta, pero un nuevo software intuye la próxima mano como ante un farol

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 19 Enero, 2017

En un logro histórico para la inteligencia artificial (IA), un bot diseñado para jugar al póquer y desarrollado por investigadores de Canadá y la República Checa ha vencido a varios jugadores profesionales en partidas a dos de póquer Texas hold´em sin límites. Aunque quizá lo más interesante es que los académicos responsables del trabajo aseguran que su programa pudo superar a sus rivales humanos gracias a un enfoque de aproximación que comparan con "la intuición" y "las corazonadas". 

"En caso de confirmarse, esto supone en efecto un avance importante en la capacidad de la IA con los juegos", asegura el profesor especializado en teoría de juegos e inteligencia artificial de la Universidad de Míchigan (EEUU) Michael Wellman. "Primero, logra un importante hito (ganar a profesionales del póquer) en una partida de destacado interés. Segundo, une varias ideas novedosas, que todas juntas representan un enfoque emocionante para los juegos de información imperfecta".

Durante este mes, un torneo en un casino de Pittsburgh (EEUU) enfrentará a varios jugadores de póquer de talla mundial en la misma versión de póquer contra un programa desarrollado en la Universidad de Carnegie Mellon (EEUU). El profesor de informática de la Carnegie Mellon que lidera el proyecto, Tuomas Sandholm, dice que los jugadores humanos que participarán son considerablemente más hábiles que los que participaron en el experimento de los investigadores de Alberta (Canadá). El torneo, durante el que se jugarán en total 120.000 manos durante 20 días, proporcionará una mayor validez estadística a los resultados. Una vez terminada, la competición podría confirmar que la IA ha logrado controlar también un juego que durante mucho tiempo ha parecido demasiado complejo y elaborado para los ordenadores.

DeepStack, el software de póquer que ya ha vencido a algunos jugadores profesionales, fue creado por un equipo liderado por el profesor de informática de la Universidad de Alberta (Canadá) Michael Bowling y que incluyó investigadores de la Universidad Carlos y la Universidad Politécnica Checa (las dos en la República Checa). En un trabajo de investigación publicado en línea pero aún sin someter a una revisión por pares, los investigadores afirman que DeepStack jugó casi 45.000 manos de póquer contra varios jugadores a los que ganó con comodidad. 

El póquer es más complejo que muchos otros juegos a los que se han enfrentado los humanos y la inteligencia artificial. Y sobre todo, implica incertidumbre, como cuando un rival se echa un farol, algo común a muchas situaciones del mundo real que la IA aún no ha conseguido dominar. Los jugadores de póquer no pueden ver las cartas de sus rivales, lo que significa que, a diferencia de las damas o el ajedrez, no tienen toda la información que ofrece el juego. Investigadores de DeepMind, una empresa filial de Alphabet radicada en Reino Unido, acapararon todos los titulares el año pasado después de crear un programa capaz de vencer a uno de los mejores jugadores humanos de Go (ver Google logra que un ordenador gane al juego más complejo de la historia).

Texas hold´em "heads-up" sin límites es una versión del póker entre dos personas que puedan apostar tantas fichas como tengan. Esta variante ha resultado durante mucho tiempo demasiado difícil para que las máquinas pudieran jugar al nivel de un experto. Existen 10^160 (un 10 seguido por 160 ceros) de posibles jugadas por cada mano de Texas hold´em heads-up sin límites.

DeepStack aprendió a jugar al póquer con manos contra sí mismo. Después de cada partida, la máquina revisita y refina su estrategia, lo que se traduce en un enfoque cada vez más optimizado. Debido a la complejidad del póquer sin límites, este enfoque normalmente implica practicar con una versión más limitada del juego. El equipo de DeepStack se enfrentó a esta dificultad con una técnica de aproximación rápida que refinó gracias a un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado con ejemplos anteriores de partidas de póquer.

"Lo que es realmente novedoso para un juego tan complejo es poder calcular con eficacia la acción a tomar en cada situación según se produzca, en lugar de tener que recorrer una forma simplificada de todo el árbol de posibilidades de juego fuera de línea", explica Wellman, de la Universidad de Míchigan.

Los investigadores comparan la técnica de aproximación de DeepStack al instinto que aplica un jugador humano cuando intuye si su rival va de farol o tiene una mano ganadora. La diferencia es que la máquina basa su evaluación en los patrones de apuesta de su rival en lugar de en el lenguaje corporal. "Esta aproximación se puede considerar como la intuición de DeepStack", escriben los investigadores. "Una corazonada de saber el valor de cualquier combinación de cartas de un rival en cualquier situación posible de póquer", apuntan.

Es posible medir el rendimiento de un jugador de póquer al examinar durante muchas partidas sus ganancias en relación con la cantidad apostada en su mesa. DeepStack tuvo un ratio de beneficios aproximadamente nueve veces más alto que el que se consideraría bueno para un jugador profesional.

En 2015, Bowling y unos compañeros suyos de la Universidad de Alberta "resolvieron" la versión más limitada de heads-up hold´em al desarrollar un bot de póquer capaz de jugar a la perfección.

El bot de póquer que participa en el torneo de Pittsburgh, llamado Libratus, fue desarrollado por Sandholm y uno de sus alumnos de postgrado, Noam Brown. Aún no han divulgado detalles sobre cómo aborda su programa el juego, pero Brown dice que en esencia intenta "resolver" el juego - o averiguar cada escenario posible - durante el juego pero con mayor antelación de lo que era posible antes. Libratus se ejecuta en un hardware extremadamente potente en el Centro de Supercomputación de Pittsburgh, unas instalaciones operadas de manera conjunta por la Universidad de Carnegie Mellon y la Universidad de Pittsburgh.

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