אול-אין. בתחום הטכנולוגיה והבינה המלאכותית, הצלחות רבות נרשמו במשחקים כמו שחמט, אבל הפוקר נותר זמן רב מחוץ להישג היד של מערכות AI. זאת, משום שפוקר הוא משחק מורכב יותר הכולל אלמנטים של בלוף ותחושות בטן, שלא כמו משחקים שבהם כל המידע גלוי לכל המשתתפים. אך לאחרונה, שתי מערכות AI הצליחו לפרוץ את הגבולות ולהביס שחקני פוקר מקצועיים. תוכנות DeepStack וליבראטוס השתמשו בטכנולוגיות מתקדמות כדי לשנות את כללי המשחק, ואולי גם את העתיד של הבינה המלאכותית.
האתגר שבפוקר: מידע לא מושלם ותחושות בטן
פוקר, ובמיוחד גרסת Texas Hold’em, שונה ממשחקים אחרים שבהם הבינה המלאכותית הוכיחה את כוחה, כמו שחמט וגו. בשני המשחקים הללו, המידע שכל שחקן יודע גלוי, ולכן מערכות AI יכולות לחזות את כל המהלכים האפשריים של היריב ולהתאים את האסטרטגיה שלהן בהתאם. אבל בפוקר, השחקנים מקבלים מידע חלקי בלבד: שני קלפים סגורים שכל שחקן מקבל, יחד עם קלפים פתוחים שנחשפים במהלך המשחק. בכך, הפוקר מצריך יותר מאשר חישוב מתמטי; הוא דורש מהשחקנים לנחש מהלכים של אחרים ולהסתמך על אינטואיציה ותחושת בטן.
כדי להתמודד עם המורכבות הזו, DeepStack וליבראטוס משתמשות בטכניקות שונות. ליבראטוס מתמקדת בכוח מחשוב עצום, ואילו DeepStack משלבת למידת מכונה ולמידת עומק (deep learning), תוך ניתוח והתאמת המהלכים שלה בצורה גמישה ומהירה.
DeepStack: הפריצות בטכנולוגיית ה-AI
DeepStack פותחה על ידי צוות חוקרים מאוניברסיטת אלברטה בקנדה, והיא בנויה על בסיס של למידת מכונה ואלגוריתמים ייחודיים. אחת התכונות המרכזיות של DeepStack היא היכולת שלה להתמודד עם מידע חסר ולחשב מספר צעדים קדימה מבלי לתכנן את כל המשחק מראש. המערכת עושה זאת תוך שימוש ברשתות נוירונים, המבוססות על למידת עומק, אשר מסוגלות “לחשוב” ולהבין את התנהגות היריבים בזמן אמת.
המערכת נבדקה על ידי התמודדות עם 33 שחקני פוקר מקצועיים שבחרה פדרציית הפוקר הבינלאומית. המבחן נמשך במשך ארבעה שבועות וכלל יותר מ-44,000 משחקים. בסופו של דבר, DeepStack ניצחה בהפרש ממוצע של 486 milli-big-blinds למשחק – מספר משמעותי ביותר שמצביע על שליטה ברורה על היריבים האנושיים.
ליבראטוס: הניצחון המפתיע בתחרות הפוקר הגדולה בעולם
ליבראטוס, פיתוח של צוות חוקרים מאוניברסיטת קרנגי מלון בארה”ב, הגיעה לתהילה כאשר הצליחה לנצח ארבעה מהשחקנים הטובים בעולם בתחרות פוקר שנמשכה 20 יום וכללה מעל 120,000 ידיים. ליבראטוס משתמשת בשיטה שונה מזו של DeepStack: היא מסתמכת על חישובים מתמטיים מורכבים שדורשים משאבי מחשוב גדולים. המערכת מתכננת את מהלכיה על בסיס כל המידע הזמין לה, והיא מנתחת את כל המשחק מראש.
כשהחוקרים פיתחו את ליבראטוס, הם הדגישו את הצורך להתמודד עם מצבי חוסר ודאות, דבר שנדרש במיוחד במשחק כמו פוקר שבו יש מידע חסר ותלות גבוהה בתחושות בטן ובלוף. למרות שהיא אינה משתמשת בלמידת עומק כמו DeepStack, ליבראטוס הוכיחה את כוחה כאשר נצחה בהפרש משמעותי בתחרות הפוקר.
ההבדלים בין DeepStack וליבראטוס: שתי דרכים לנצח
בעוד ששתי המערכות הצליחו לנצח שחקני פוקר אנושיים, הן עושות זאת בשיטות שונות. DeepStack, שמתבססת על למידת עומק, נחשבת גמישה יותר ויכולה לפעול על גבי מחשבים ניידים פשוטים יחסית. ליבראטוס, לעומתה, מסתמכת על חישובים מתמטיים מסובכים הדורשים כוח מחשוב רב, והיא מתכננת את כל המשחק מראש בכל סיבוב. לכן, למרות ששתי המערכות הביסו את השחקנים האנושיים, DeepStack נחשבת ליותר “יעילה” בהיבטי המחשוב.
מעבר למשחקים: היישומים האפשריים של הבינה המלאכותית
ההצלחה של מערכות כמו DeepStack וליבראטוס במשחקי פוקר מציינת שלב חדש בהתפתחות הבינה המלאכותית. בניגוד למשחקי שחמט או גו, שבהם כל המידע גלוי, הפוקר מדמה מצבים אמיתיים של חוסר ודאות, שבהם אין לשחקן את כל המידע הנחוץ כדי לקבל החלטה. מצבים כאלה נפוצים בעולם העסקי, באבטחה, במשא ומתן ועוד. לכן, הפיתוחים בתחום הבינה המלאכותית עשויים להשפיע על תחומים רבים מחיי היומיום.
כבר כיום, חוקרים בודקים כיצד ניתן להשתמש בטכנולוגיות של DeepStack וליבראטוס כדי לשפר תהליכים עסקיים, לייעל את מערכות הביטחון ולתכנן אסטרטגיות מורכבות. דוגמה לכך היא פיתוח אלגוריתם שיסייע באקראיות בבדיקות בטיחות בתחבורה ציבורית, או אלגוריתם שיוכל לחזות את המחיר הסופי של עסקת נדל”ן על בסיס מידע חלקי.
לאן ממשיכים מכאן?
למרות ההישגים המרשימים, החוקרים מודים שהבינה המלאכותית עדיין רחוקה מלהיות מושלמת. DeepStack וליבראטוס אמנם הצליחו להתמודד עם מצבים של מידע חסר בפוקר, אבל האתגרים בעולם האמיתי רבים ומורכבים יותר. לדוגמה, מצבים שבהם החוקים אינם ידועים מראש או משתנים במהלך הזמן דורשים גמישות גבוהה יותר ויכולת לקבל החלטות בזמן אמת.
חוקרים מאמינים שבעתיד הקרוב, הבינה המלאכותית תוכל להרחיב את גבולותיה ולשלוט גם בתחומים מורכבים יותר. עם זאת, יש עוד דרך ארוכה עד שנוכל לראות מערכות AI שמסוגלות לפעול בסיטואציות יומיומיות מורכבות בדיוק כמו בני אדם.
