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    In China entwickeltes KI-Programm kann bei Pokervariante mit Menschen mithalten

    (German.china.org.cn)

    Dienstag, 14. Dezember 2021

      

    Chinesische Wissenschaftler haben ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Computerprogramm entwickelt, das so leistungsf?hig ist, dass es einem menschlichen Spieler der Pokervariante ?Heads-up no-limit Texas hold'em" die Stirn bieten kann.


    Mensch gegen Maschine: Ein Pokerspieler tritt im Kreis Chengmai in der südchinesischen Inselprovinz Hainan am 10. April 2017 gegen ein KI-Programm für Texas Hold'em an. (Foto: Xinhua/Guo Cheng)

    Das KI-Programm hei?t AlphaHoldem und trat erfolgreich gegen vier erfahrene Spieler in einem ?10.000-hand two-player“ Wettbewerb an, nachdem es drei Tage lang ein Selbstlernprogramm absolviert hatte. Dies geht aus einer Arbeit hervor, die im Februar kommenden Jahres auf der AAAI 2022, einer internationalen Konferenz im Bereich KI, in Vancouver vorgestellt werden soll.

    Texas hold'em ist eine beliebte Variante des Pokerspiels, in der oft geblufft und get?uscht wird. Der Spielverlauf steht Probleml?sungen in der realen Welt n?her als Go und Schach, da Entscheidungen auf der Grundlage unsicherer Informationen gef?llt werden müssen.

    Die Forscher vom Institut für Automation unter der Chinesischen Akademie der Naturwissenschaften (CAS) berichten, dass AlphaHoldem, ein schnell lernendes Programm, nur rund drei bis vier Millisekunden für eine Spielentscheidung ben?tige und damit etwa tausendmal schneller sei, als die Vertreter der ersten Generation von KI-Programmen zum Spielen von Texas hold'em, DeepStack und Libratus.

    AlphaHoldem besiegte nach Angaben der Forscher DeepStack in einem 100.000-hand Wettbewerb.

    DeepStack, entwickelt von der Universit?t Alberta, und Libratus von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, schlugen in den Jahren 2016 und 2017 Profispieler in der Spielvariante Heads-up no-limit two-player Hold'em.

    Diese beiden früheren KI-Programme brauchten auf der Grundlage eines Algorithmus unter der Bezeichnung Counterfactual Regret Minimization, drei, beziehungsweise vier Sekunden für eine Spielentscheidung und beanspruchten dafür hohe Speicherkapazit?ten.

    Nach Auskunft der jüngsten Pressemitteilung der CAS verwendet AlphaHoldem, bei dem ein neues Framework zum Einsatz kommt, das Deep-Learning mit einem neuen Selbstlern-Algorithmus verknüpft, w?hrend der Trainingsphase nur acht Grafikprozessoren (GPU), was gemessen an den 13.000 GPU von DeepStack's, extrem wenig ist.

    In der Zukunft m?chten die Entwickler die neue Technologie auch für andere Spiele wie Mahjong und Bridge zum Einsatz bringen und so für klügere Künstliche Intelligenz sorgen.

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