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IA de rápida aprendizagem desenvolvida pela China é igual a jogadores humanos de hold’em

Um jogador humano está jogando Texas Hold'em contra o programa de IA no distrito de Chengmai da província insular de Hainan, sul da China, em 10 de abril de 2017. (Xinhua/Guo Cheng)

Beijing — Cientistas chineses desenvolveram um programa de inteligência artificial (IA) que é rápido e está no mesmo nível dos jogadores humanos profissionais do jogo Texas hold’em poker sem limites.

O programa de IA chamado AlphaHoldem igualou quatro jogadores humanos sofisticados em uma competição de 10.000 mãos entre dois jogadores, após três dias de autotreinamento, de acordo com um artigo que será apresentado na AAAI 2022, uma conferência global de IA que será realizada em Vancouver em fevereiro do próximo ano.

Texas hold’em é um jogo de pôquer popular no qual os jogadores muitas vezes enganam e blefam. É mais semelhante aos problemas do mundo real do que o xadrez, uma vez que as decisões são tomadas com informações imprecisas.

Os pesquisadores do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências (ACC) relataram que o AlphaHoldem, um rápido aprendiz, usou apenas cerca de três a quatro milissegundos para cada movimento, cerca de 1.000 vezes mais rápido que os jogadores de IA de primeira geração DeepStack e Libratus.

AlphaHoldem levou a melhor sobre o DeepStack em uma competição de 100.000 mãos, de acordo com os pesquisadores.

O DeepStack, desenvolvido pela Universidade de Alberta e Libratus, desenvolvido pela Universidade de Carnegie Mellon, venceram os jogadores profissionais nos jogos de hold’em entre dois jogadores cara-a-cara sem limites em 2016 e 2017.

Os dois jogadores anteriores de IA, baseados em um algoritmo chamado minimização de arrependimentos contrafactuais, gastaram três e quatro segundos para cada movimento, consumindo uma grande quantidade de poder computacional, disseram os pesquisadores.

AlphaHoldem, que emprega uma nova estrutura incorporando a aprendizagem profunda em um novo algoritmo de autojogo, usou apenas oito GPUs durante seu treinamento, que é ultraleve em comparação com as 13.000 GPUs do DeepStack, de acordo com o recente comunicado de imprensa da ACC.

Os pesquisadores disseram que, olhando para frente, eles aplicarão a tecnologia a outros jogos como mahjong e bridge, promovendo uma IA mais inteligente.

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