Desarrollan un robot que juega al poker

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La tecnología da un revés a casinos y aficionados en el popular juego de cartas Texas Hold’em, especialmente ahora que un robot que juega al poker ha aprendido a llevar a cabo el juego perfecto, incluso haciendo faroles.

Un nuevo ordenador programado con un algoritmo es capaz de jugar a la conocida modalidad del poker de forma perfecta. Su creador dice que es “incapaz de perder contra ningún oponente en un juego justo“.

No es la primera vez que una máquina es capaz de superar a los jugadores humanos de mayor nivel. En 1997 el ordenador programado para jugar al ajedrez por IBM conocido como Deep Blue batió a Garry Kasparov, que por aquel entonces era el campeón del mundo.

El robot que juega al poker ha sido diseñado por el científico Michael Bowling y sus compañeros en la Universidad de Alberta en Canadá, en colaboración con el diseñador de software finlandés Oskari Tammelin; y es capaz de jugar perfectamente y llevar a cabo diferentes estrategias.

Esto significa que esta variante específica del poker, cuyo nombre original es heads-up limit hold’em (HULHE), puede considerarse resuelta. El algoritmo utilizado para programar esta máquina viene desvelado en la revista Science.

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La estrategia que los autores han digitalizado es tan cercana a la perfección como para “dejar de hacer investigaciones sobre este juego“, según palabras de Eric Jackson, un investigador de poker electrónico de California.

Creo que es toda una sorpresa para los expertos que este juego haya sido resuelto tan rápido

Ya se han resuelto algunos juegos populares en el pasado. En concreto, en 2007, un equipo del mismo departamento de ciencia aplicada a los ordenadores de Alberta (incluyendo a Neil Burch, un co-autor de este estudio) consiguieron desvelar el secreto del juego de las damas.

Pero el poker es mucho más difícil que las damas. Tanto éstas como el ajedrez son ejemplos de juegos donde el jugador tiene toda la información y conocimientos que necesita para afrontar la partida. En el poker, al contrario, existen muchos parámetros desconocidos para los jugadores, especialmente las cartas que han sido repartidas a los demás jugadores.

Este tipo de juegos con información incompleta son especialmente interesantes para los economistas y teóricos del juego, ya que incluyen problemas prácticos como encontrar las estrategias óptimas para negociaciones y situaciones delicadas.

Aprender de la experiencia

En el poker, el mayor reto es tratar con el inmenso número de posibilidades que el juego ofrece. Bowling y sus compañeros han diseñado su algoritmo de forma que pueda aprender de la experiencia, llegando a un nivel de campeón al jugar más de 1.500 partidas. Al principio, las decisiones que tomaba eran aleatorias pero, debido a sus constantes actualizaciones, ha aprendido a utilizar esa experiencia para mejorar su juego progresivamente.

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Este procedimiento fue aceptado en la Competición Anual de Poker por Ordenador, competición que lleva en activo desde el 2006. Pero Bowling y sus compañeros lo han mejorado, haciendo que el algoritmo pueda evaluar sus propias decisiones con el único objetivo de mejorar.

La otra innovación decisiva ha sido la cantidad de información que necesita almacenar para poder desarrollar y utilizar una estrategia, que asciende hasta los 262 terabytes. Este volumen de datos necesita una unidad de almacenamiento, lo que ralentiza el proceso. Los investigadores han desarrollado una compresión de datos a un volumen mucho más manejable de 11 terabytes, y que su utilización solo añade un 5% más de tiempo.

El robot hace faroles

Como parte de su estrategia, el ordenador ha aprendido a hacer faroles en determinadas situaciones de juego. Aunque “marcarse un farol” parece algo típico de los humanos es, de hecho, parte de la teoría del juego. Este nuevo dispositivo puede incluso calcular cada cuanto tiempo debe fingir para obtener los mejores resultados.

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No obstante, ningún algoritmo puede garantizar matemáticamente ganar todos y cada uno de los juegos, ya que el poker incluye un elemento clave basado en las cartas que han sido repartidas. Pero Bowling y sus compañeros han demostrado que su algoritmo siempre gana cuando la situación lo permite.

Bowling expone que su descubrimiento podría ser muy útil si se aplica a la vida real, especialmente en situaciones con información incompleta, como manejar inversiones. En colaboración con expertos en la diabetes, este equipo se centra ahora en aplicar su descubrimiento con otro enfoque totalmente distinto: tomar decisiones médicas.




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