Depuis quelques jours, le tournoi de poker opposant Libratus, le programme d’intelligence artificielle (IA) de Carnegie Mellon University (CMU), à quatre des meilleurs joueurs professionnels de poker au monde a débuté. Alors que l’on a les regards fixés sur ce tournoi qui est retransmis en direct afin de savoir qui de l’homme ou l’IA est meilleur au jeu de poker professionnel, une publication vient d’être faite par un groupe de chercheurs de plusieurs universités notamment l’université d’Alberta au Canada, et les universités Charles et Czech Technical de Prague en République tchèque afin d’informer qu’une IA conçue par leurs soins a affronté des douzaines de professionnels (33 au total provenant de 17 pays) dans un tournoi de poker de 44 ;000 mains à l’issue duquel cette IA est sortie vainqueur des différentes confrontations avec les humains. Cette IA a été baptisée DeepStack et est considérée par ses auteurs comme la première machine à avoir battu l’homme dans un jeu d’information imparfaite.En général, les jeux comme Go, Jeopardy, les jeux d’échecs, etc. impliquent une symétrie de l’information, c’est-à-dire supposent que tous les joueurs humains ou machine en liste partagent la même information de l’état du jeu en cours. Mais pour ce qui concerne le poker, nous sommes dans un cas d’information imparfaite, car les acteurs n’ont pas accès aux informations détenues par l’autre. De plus, une dose de complexité est ajoutée au jeu avec les intervenants qui peuvent tromper l’adversaire par le bluff et bien d’autres stratagèmes.
Pour permettre aux programmes IA de battre des professionnels à ce jeu en prenant en compte toutes ces variables, les scientifiques expliquent que généralement l’algorithme soutenant les IA raisonne globalement en prenant en compte le jeu entier pour produire une stratégie complète avant de jouer. Mais une telle approche montre ses limites lorsque le jeu est trop large pour être résolu dans sa globalité. La solution utilisée par les développeurs de DeepStack a été de décomposer le jeu de poker heads-up no-limit Texas hold’em qui implique 10 ;160 situations en 1014 situations. Bien que cette approche suppose des pertes d’informations, les chercheurs ont utilisé le raisonnement récursif qui permet d’adapter la stratégie des programmes IA face aux itérations successives de chaque partie afin de ne pas se concentrer sur tout le jeu, mais plutôt sur chaque situation qui survient tout en faisant des estimations approximatives.
Selon les chercheurs, ces estimations peuvent être perçues comme de l’intuition affichée par DeepStack. Aussi, en forgeant cette intuition à travers différents exemples dérivés des situations aléatoires du poker, les chercheurs affirment que DeepStack est le premier programme IA qui a battu des professionnels au poker heads-up no-limit Texas hold’em avec un taux de victoire moyen supérieur à 450 mbb/g (milli-big-blinds par jeu). La milli-big-blind est utilisée pour mesurer les performances au poker avec 1 milli-big-blind correspondant un millième de la taille du montant de la grosse blind. Les blinds en elles-mêmes sont des mises obligatoires faites avant les distributions de cartes.
Lors du jeu, 11 des 33 joueurs ont pu atteindre les 3 ;000 matches demandés. De manière générale, DeepStack a remporté remarquablement les matches avec une nette avance à l’exception d’un seul où la différence de gain était de 70 mbb/g.
En attendant que toute la lumière soit faite sur les potentialités de DeepStack, le tournoi de poker opposant l’IA de Carnegie Mellon University à quatre des meilleurs joueurs de poker professionnel au monde est toujours en cours et à l’IA de CMU conserve une longueur d’avance après avoir battu les hommes les premiers jours de l’ouverture du tournoi.
Source : Rapport pour DeepStack (PDF), Fortune, Casino Rivers
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