cards-766106_640
1: 一般国民 ★ 2019/07/12(金) 21:21:28.15 ID:CAP_USER
ポーカーは相手の手札が公開されていない状態で戦う「不完全情報ゲーム」であり、相手の持ち駒といった全ての情報が開示されている囲碁や将棋などの「完全情報ゲーム」とは異なります。そんなポーカーのトッププロ相手に、Facebookとカーネギーメロン大学が共同で開発したAI「Pluribus」が、6人対戦のポーカーで勝利したとのことです。

Superhuman AI for multiplayer poker | Science
https://science.sciencemag.org/content/early/2019/07/10/science.aay2400

Facebook, Carnegie Mellon build first AI that beats pros in 6-player poker
https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/

Humans Fold: AI Conquers Poker's Final Milestone - Scientific American
https://www.scientificamerican.com/article/ai-conquers-six-player-poker/

カーネギーメロン大学のツオマス・サンドホルム教授らの研究チームは、2017年にも「Libratus」というAIを開発し、ポーカーのプロ相手に12万戦を行いました。その結果、Libratusは見事にプロ相手に勝利を収め、不完全情報ゲームであってもAIが高いスキルを持った人間相手に勝利できることが証明されました。

しかし、2017年に行われた対戦はあくまでもポーカーをAI対人間が1対1で行ったものであり、一緒にプレイする人間がもっと増えた場合、AIが勝利を収めるのは難しいとサンドホルム氏は考えていたとのこと。2人対戦のポーカーは、囲碁・将棋・チェスと同様に、1人の勝者と1人の敗者のみが存在します。一方、複数人対戦のポーカーになると、複数の意志決定プロセスや手札を考慮する必要があり、AIにとっての難易度が向上するそうです。

Libratusとポーカープロとの対戦から2年後の2019年、Facebookと協力して新たなポーカーAI「Pluribus」を開発したサンドホルム氏は、改めてポーカープロを含めた6人での対戦に挑戦しました。

(中略)

Pluribusは自分自身のコピーと何度も対戦を繰り返す自己学習を通じ、手札や場札、それぞれのアクションに対するよりよい選択を見つけ出し、戦略を磨いていきました。64コアCPUサーバーを使い512GBのRAMを稼働させ、Pluribusは8日間にわたってポーカーの学習を行ったそうで、一般的なクラウドコンピューティング費用で換算しても、トレーニングにかかった費用はわずか150ドル(約1万6000円)未満。非常に安価でのトレーニングが可能だったと研究チームは述べています。実際にプレイする際も、Pluribusを実行するためのリソースとして2個のCPUと128GBのメモリが使用されていますが、囲碁のトップ棋士イ・セドル九段を打ち破ったAlpha Goは1920個のCPUと280個のGPUが使用されており、Pluribusは非常に少ないリソースで実行可能という特徴があります。

トレーニング済みのPluribusは、まず最初に「人間5人+Pluribus(AI)」の6人対戦を12日間で1万戦も行いました。人間側として選ばれたポーカープロは、過去のポーカートーナメントで少なくとも100万ドル(約1億800万円)以上もの賞金を獲得した経験のあるトッププロであり、15人がローテーションを組んでAIと対戦したとのこと。この15人の中には、アメリカで開催されているポーカーの世界的トーナメント、ワールド・シリーズ・オブ・ポーカー(WSOP)のメインイベントで優勝経験のあるグレッグ・マーソン氏や、サイドイベントの優勝経験者であるアンソニー・グレッグ氏らが含まれていたそうです。ポーカープロたちには1戦ごとに報酬が支払われたほか、パフォーマンスに基づき5万ドル(約540万円)が分配されるなどの動機付けがされましたが、1万戦を終えた結果はPluribusの大勝となりました。

また、「人間1人+Pluribus(AI)5つ」というスタイルでの6人対戦も行われ、こちらではWSOPメインイベントの優勝経験があるクリス・ファーガソン氏や、ワールドポーカーツアー(WPT)で4回もの優勝経験があるダレン・エリアス氏らが人間側に含まれていました。この場合も、やはりPluribusが人間側に対して勝利を収めることに成功し、6人対戦のポーカーにおいてもAIが勝利できることが証明されたと研究チームは述べています。

(以下略)

https://gigazine.net/news/20190712-ai-beats-pros-6-player-poker/
3: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 21:35:41.54 ID:Hne6qD3C
グーグルかと思ったらFacebook開発なのか

14: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 23:24:46.34 ID:ADbbgaPQ
そりゃそうだろ。札の数が決まっているゲームはAIの方が強いわ

2: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 21:29:45.70 ID:aUE56x1F
カードだけみてやるの?
プレイヤーの表情とか発言は考慮なし?

13: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 22:18:27.46 ID:a+b/ZVsN
>>2
コンピュータだって表情見せないんだから五分五分じゃん

40: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 19:33:20.65 ID:P1QOr7jt
そりゃ確率の計算を誤らないコンピュータの方が勝つだろ
人間は微妙な確立の計算を勘で判断せざるを得ないから間違いも出てくる

12: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 22:16:00.10 ID:isKoMBvM
人間見れないんだもんなぁ
観察眼で勝ってるプロとか勝ち目ないじゃん

56: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 15:36:48.79 ID:9hJ6Lto5
AIの方がポーカーフェイスがうまかったんだろな。

9: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 22:03:15.29 ID:c1gN5uUr
きちんと解説してくれるとすごく面白いゲーム
最初は何が面白いのかさっぱりわからなかった

46: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 23:47:54.83 ID:r4YWespv
いや、ポーカーでコンピューターが勝つのは簡単だろ。
ただの確率ゲームなんだから。

48: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 02:11:56.34 ID:IgZ9GbZI
>>46
ただの確率ゲームじゃ無い、大体麻雀でもそうだと思ってるのかね
勝つには単に期待値を計算して最善手を計算するだけ、流石にそこまで単純ではない

6: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 21:51:02.04 ID:wi7FLPRP
>全てが運任せというわけではなく実力が介入する余地があるため、スキルの高いプレイヤーは何度もプレイを繰り返すことで、初心者のプレイヤーよりも高い勝率を収めることができるとのこと。

逆に言えば、どんなに実力を身に付けてもツキに見放されたら素人にも勝てない、ということ。

11: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 22:13:20.96 ID:kwkW6NRc
>>6
運が絡むゲームってのはそういうもんだからな。
ツキがなかったらさっさと切り上げて、別の機会に出直せばいいだけ。

100%勝たなきゃいけないって思うのは素人。
6回勝って4回負けるくらい運の要素が強いゲームでも、ちゃんとリスクとリターンの計算をして、必要なコストを投下できれば儲けられる。

7: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/12(金) 21:53:10.29 ID:e27NMxvj
麻雀で作ってくれないかな
麻雀なら凄い興味ある

44: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 21:53:56.04 ID:06s0ZaCl
>>7
麻雀AI爆打というのが一応ある
プロ並みの強さと言われるが麻雀の場合、プロが微妙だから本当にどれだけ強いのかよくわからない

20: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 03:39:22.01 ID:dv/ofA+f
ブラックジャックとどちらが簡単に勝てるか!

21: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 07:14:10.08 ID:EBp6EFei
BJのが簡単だろ
どんなトランプゲームでも技術や実力が入る余地は少しはある
カードカウンティング理論から言ってBJのがポーカーより予想しやすい
だからかつてはカジノ荒らしで乱用されたわけだ

41: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/13(土) 21:07:46.14 ID:mCqbt+IR
馬に賭けて金儲けできるAIを誰か開発してくれないか?

47: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 02:08:42.93 ID:IgZ9GbZI
>>41
あったとしても(多分ある)公開するわけないべ
公開されてるのは、儲かるにはほど遠い、ダメな奴だけ

53: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 13:54:15.73 ID:UmPsPEZX
ポーカーなんて、所詮期待値計算だろ。
回数やればトータルでコンピュータが勝って当たり前と思うけど。

62: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/18(木) 07:07:15.98 ID:wpk77gjH
馬鹿は何も知らんようだが
残念ながら期待値計算だけじゃないんだよ
そんなもんで良いなら半世紀前にとっくにやられてるし、今これが話題になるわけも無い

49: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 02:30:03.19 ID:xH5Y7PTb
ディープラーニングは大量のデータが必要やからアカンな
そろそろ次のパラダイムシフト来ないかな

50: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2019/07/14(日) 10:43:21.38 ID:u3OaiBNt
ディープラーニングはそのうち人間の顔色を見分けて
それだけでウソ発見器のようなこともできるようになるかもね。


転載元:https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1562934088/
このエントリーをはてなブックマークに追加

人気記事ランキング

    おすすめ記事(外部)

     

    コメント

    1. 1 名無しの賢者さん 2019年07月25日 18:57 id:iNtnb5x80
      公営ギャンブルは駄目だよ
      25%寺銭取られたら勝つ事不可能らしい
    コメントフォーム
    評価する
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • リセット
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • リセット