Poker

2017年1月に4人のプロポーカープレイヤーとの対決を制していた人工知能が、今度は6人の中国人プロポーカープレイヤーを相手に戦いを繰り広げて完全勝利を収め、29万ドル(約3150万円)の賞金をゲットしました。

Carnegie Mellon AI Beats Chinese Poker Players | Carnegie Mellon School of Computer Science http://www.cs.cmu.edu/news/carnegie-mellon-ai-beats-chinese-poker-players

AI wins $290,000 in Chinese poker competition – BBC News http://www.bbc.com/news/technology-39564836

2017年4月6日から10日にかけて中国南部の海南島で開催された大会で、 カーネギーメロン大学のツオマス・サンドホルム教授と学生のノーム・ブラウンさんが開発したAI「Lengpudashi」 (中国語名「冷?大?」：コールド・ポーカー・マスター)が6人のプロポーカープレイヤーを相手に5日間にわたる勝負を繰り広げ、全員に白星をあげるという完全勝利を収めました。

この対決では、世界大会を制したこともあるアマチュアポーカープレイヤーのYue Du氏が率いる「チーム・ドラゴン」がAIとの戦いを繰り広げました。 チームドラゴンはアドバイザーとしてコンピューターエンジニアを擁することで、AIが採りそうな戦略を分析しながらゲームを進めましたが、文字どおりの完敗を喫するという結果になっています。 全部で3万6000手に及んだ対決は、疑似チップで79万2327ドル(約8600万円)をAIが獲得する形で勝負が付いています。

By maorix

この勝利によって、カーネギーメロン大学チームには29万ドル(約3150万円)の賞金が与えられ、両名が立ち上げたスタートアップ「Strategic Machine」の資金に充てられるとのこと。

チェスや碁とは異なり、場に全プレイヤーの状況が示されないポーカーは不完備情報ゲームに分類され、戦略や「だましあい」が要求される種類のゲームです。 これまで、「だましあい」は非常に人間らしい行為だと考えられてきましたが、2たびAIが人間のポーカープレイヤーを下したことで、この考えは否定されたといえそう。 勝利チームのブラウンさんは「コンピューターは自分の手が弱いことを経験から学び、相手をだまして多くのチップを稼ぐことができます」と語っています。

2017年5月には、世界最強の棋士とGoogle傘下「DeepMind」のAI「AlphaGo (アルファ碁)」による対決が繰り広げられる予定。AIに人間がかなわないという時代が訪れそうな状況に注目が集まります。



http://gigazine.net/news/20170413-ai-poker-beat-man/

ポーカーのプロにAIが圧勝、見えないカードを「直感」でカバー

AIは不完全な情報を「推測」や「直感」でカバーする事までも覚えてしまいました。詳細は以下から。 AI棋士「Master」が昨年末から今年頭に掛け、インターネット上の囲碁サイトで世界的な棋士を次々と打ち破ったこと はまだ記憶に新しいところですが、なんとポーカーでもAIがプロに圧勝するという事態になってきました。

囲碁はオセロやチェス、将棋などと同じように相手の駒の全てを把握しながら戦うゲームです。 しかし、ポーカーで知ることができるのは自らの手札と相手手札の一部（ルールによって異なる）のみ。 不完全な情報を元に相手の手札を推測し、自らが賭けに伸るか反るかの判断をしなくてはなりません。 そのため、ポーカーでAIが人間に勝つのは囲碁と同じくらい難しいと考えられてきました。 しかしカナダのアルバータ大学のマイケル・ボウリング研究チームはAI「DeepStack」がポーカーのプロに圧勝したことを 3月2日に米科学誌Scienceに発表したのです。 DeepStackはディープラーニングによって無数のシチュエーションを学習し、 人間の「直感」にも似た判断基準を獲得したとのこと。これによって11人の人間の対戦相手との 3000局にも及ぶ勝負で10人に勝利、獲得チップの数で圧勝となったということです。

なお、今回のポーカーで使われたルールは「Texas Hold’em」という2人対局のもの。それぞれ自分だけに見える2枚の手札が配られ、 さらに配られる全員に見える5枚の共通カードの中から選んで役を作り、その過程でチップを掛けてゆきます。 対戦者のひとり、アイルランドのプロポーカープレイヤーのDara O’KearneyさんはIndependent紙に対し、 DeepStackはゲームのセオリーに則って人間のように戦ったと証言しています。 人間と大きな違いはなかったよ。もしコンピュータだと知らされていなかったらそうとは気付かなかったと思う。 私はずいぶんうまくやったと思う。でもコンピュータの方が私よりもちょっとうまかった。でも、ものすごくうまかったわけではないかな。

ゲームが違う以上比較はできませんが、イ・セドルを倒したAlphaGoが人間では考えられないような打ち筋を見せたこととは対照的です。 なお、多人数で行うポーカーでは情報の不完全性がさらに増すため、 そうしたルールで行うポーカーで勝利するアルゴリズムが作られるのはもう少し先になりそうとのこと。

ただし、不完全な情報を元に「直感」で判断するという能力は軍事戦略の立案や、病気の治療方針の決定といった分野で応用が期待できるとのこと。

BUZZAP!では以前2000万件の医学論文を読み込んだIBMの人工知能Watsonが特殊な白血病を10分で 見抜いたという事例を報じましたが、大量の知識と「直感」が組み合わさった時、より大きなブレイクスルーが生まれることは間違いなさそうです。

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これで食ってくわ

人工知能（ＡＩ）がポーカーのトッププロ４人と競う試合が米国であり、２０日間の対戦で獲得したチップ額でプロに圧勝した。 囲碁や将棋でもＡＩがプロを破る例が相次いでいるが、相手の持ち札がわからないポーカーは先を読むのが難しく、より複雑な判断が必要とされる。ビジネスの価格交渉や軍事戦略の決定など、実社会の様々な意思決定に応用できる可能性があるという。

　このＡＩは、カーネギーメロン大（ペンシルベニア州）が開発した「リブラトゥス」。同州ピッツバーグのカジノで今月１１日から３０日まで、「テキサスホールデム」と呼ばれるポーカーで、プロ４人とＡＩがそれぞれ１対１でチップを賭けるゲームを計１２万回繰り返した。

　各自２枚ずつ配られる手札と、テーブル上の共通札５枚からより強い組み合わせを作り、チップを賭けていく。 リブラトゥスは２０日間で４人のプロ全員に勝ち越し、総額１７６万ドル（約２億円）以上のチップを獲得した。 チップは仮想で実際に現金に換えられるわけではない。１回ごとの勝負は運に左右されるが、ゲームを繰り返すことで統計的にもプロとの実力差が裏付けられたという。

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