Le Bot Libratus plume les pros du poker No Limit de 1,7 million de dollars !
La confrontation entre le programme intelligent construit par la Carnegie Mellon University, et 4 joueurs de poker professionnels est termin��e. Jason Les, Dong Kim, Jimmy Chuo et Daniel McAulay ont largement perdu contre l'algorithme Libratus apr��s 120 000 mains de poker disput��es en No Limit head's up ! L'��quipe de CMU remporte les 200 000$ mis en jeu lors de ce d��fi puisque l'argent mis�� durant la partie n'��tait que virtuel.
Les scores finaux du d��fi #BrainsVsAI apr��s 120 000 mains
| Nom | R��sultat (en $) | Perte/main |
|---|---|---|
| Jason @heyitscheet Les | - 880 087$ | -29,3$ |
| Donger @dongerkim Kim | - 85 649$ | -2,8$ |
| Jimmy @Chouchoupoker Chou | - 522 857$ | -17,4$ |
| Daniel @678DMcA McAulay | - 277 657$ | -9,2$ |
| Libratus | 1 766 250$ | + 14,7$ |
En 2016, Claudico, le petit fr��re de Libratus, avait jou�� 80 000 mains contre 4 joueurs pros et avait perdu contre 3 de ses adversaires. Claudico n'avait tourn�� que 2 �� 3 millions d'heures avant d'affronter les humains, Libratus a fonctionn�� 15 millions d'heures avant de d��molir ses nouveaux adversaires ! C'est la premi��re fois de l'histoire qu'une machine prend le meilleur sur le cerveau humain en No Limit Holdem.
Dong Kim et Daniel McAulay ont plus ou moins limit�� la casse face �� l'Intelligence Artificielle cr����e par Noam Brown et Tuomas Sandholm. Jason Les et Jimmy Chou ont eux largement perdu. Les r��sultats sont-ils significatifs ?
Pour r��duire la variance du jeu et obtenir des donn��es statistiquement fiables, le challenge a vu chaque pro affronter l'ordinateur sur 30 000 mains. Le tapis de d��part de chaque main est de 200 blindes et les joueurs sont dispatch��s en paire. Ils re?oivent chacun la main miroir de l'autre (si Joueur A obtient KxKx et Libratus AxAx, le Joueur B obtient AxAx et Libratus KxKx, ndlr). Enfin, il n'y a pas de d��roulement du board en cas de tapis pay�� (si vous ��tes �� tapis-pay�� au flop avec 63% d'��quit��, la main s'arr��te l�� et vous remportez 60% du pot, votre adversaire le reste, ndlr). En rentrant les r��sultats et en prenant en compte une d��viation standard, on peut conclure qu'il y a entre 0,0001 et 0,97% de chance que les humains aient mieux jou�� que l'ordinateur tout en ��tant victime d'une ��norme malchance !
.@polynoamial & T. Sandholm also just posted a paper describing the endgame solving techniques that won #BrainsVsAI�� https://t.co/FKe4yih5RN
— Brandon Amos (@brandondamos)
Libratus est donc le nouveau joueur �� battre dans la cat��gorie HU en No Limit. Son concepteur Noam Brown a expliqu�� comment marchait la machine dans une session Ask Me Anything sur Reddit et dans plusieurs articles comme celui ci dessus. En r��sum��, Libratus est connect�� �� un super ordinateur monstrueux de puissance qui co?te 10 millions de dollars et teste les diff��rentes strat��gies dans une situation donn��e. Cet apprentissage ne s'arr��te jamais et la machine s'est ajust��e aux 4 joueurs humains en permanence lors des trois semaines de comp��tition.
Si le poker No Limit est un jeu complexe, il existe un nombre fini de situation, ce qui provoque l'apparition du fameux equilibrium de Nash. En suivant la strat��gie parfaite, vous vous assurez de ne jamais perdre �� long terme contre un adversaire... Libratus tente de jouer de mani��re parfaite et clinique en suivant cette approche th��orique. Malgr�� sa victoire ��crasante sur les humains, Libratus n'est qu'au d��but de son formidable potentiel, l'ordinateur peut encore sans aucun doute am��liorer sa performance.
Cepheus a r��solu le Head's Up en Limit il y a deux ans, les chercheurs de l'Universit�� d'Alberta calculant que leur robot est �� 0,05 Big Bet sur 100 mains de la strat��gie optimale. Libratus semble avoir atteint un r��sultat identique pour le m��me format en No Limit. Si l'��cart avec la strat��gie parfaite semble plus important en No Limit, il reste encore beaucoup de travail pour des parties impliquant plusieurs joueurs ou des variantes comme l'Omaha. Les humains semblent encore tranquille pour quelques ann��es mais l'Intelligence Artificielle est sur ses talons !
Interrog�� sur l'��ventualit�� de la fin du poker online, Dong Kim a partag�� son "inqui��tude" : "Le poker sur Internet ne va pas dispara?tre dans un futur proche, mais nous devrions ��tre inquiets. Je ne suis pas un grand scientifique mais j'ai cru comprendre que tout ce qui est g��r�� par ordinateur se d��veloppe �� une vitesse exponentielle". La fin est proche !
Poker pro @heyitscheet congratulates CMU team following #BrainsVsAI win. It's "truly a monumental day in artificial�� https://t.co/bFOJGxVWJH
— Carnegie Mellon (@CarnegieMellon)
Quand la machine chambre l'homme
Nous vous invitons �� aller faire un tour sur le compte Twitter parodique du Bot Libratus @BotsAintLoyal o�� vous pourrez d��couvrir quelques p��pites. Le hastag #BrainsVsAI permet aussi de d��couvrir de nombreuses informations li��es aux algorithmes et �� l'Intelligence Artificielle...
Americans, don't be influenced by my actions. Poker is a game of chance, and rightfully illegal. I'm lucky. These 80k hands are very lucky.
— Libratus (@BotsAintLoyal)
Have no fear. At Carnegie Mellon Poker, we keep player funds segregated. There's money that's ours. And money that will eventually be ours.
— Libratus (@BotsAintLoyal)
Getting lots of attention; but remember, I put my pants on 1 leg at a time, just like you. Except I dont wear pants, and I'm better at poker
— Libratus (@BotsAintLoyal)
Am I doing this right? https://t.co/oafDJAbHf4
— Libratus (@BotsAintLoyal)
. @dongerkim @heyitscheet Look, I'm not trying to tell you what to do...but have you considered a meeting with @brianchastings and Townsend?
— Libratus (@BotsAintLoyal)
Per NCAA rules,I can not accept any winnings as a student athlete of Carnegie Mellon. Winnings will be donated to the @ChinoRheem Foundation
— Libratus (@BotsAintLoyal)
. @dongerkim I've played tablets tougher than you guys. Not even good tablets. I'm talking 1st generation shit. Like the Blackberry Playbook
— Libratus (@BotsAintLoyal)
