Beijing — Cientistas chineses desenvolveram um programa de intelig\u00eancia artificial (IA) que \u00e9 r\u00e1pido e est\u00e1 no mesmo n\u00edvel dos jogadores humanos profissionais do jogo Texas hold’em poker sem limites.<\/p>\n\n\n\n
O programa de IA chamado AlphaHoldem igualou quatro jogadores humanos sofisticados em uma competi\u00e7\u00e3o de 10.000 m\u00e3os entre dois jogadores, ap\u00f3s tr\u00eas dias de autotreinamento, de acordo com um artigo que ser\u00e1 apresentado na AAAI 2022, uma confer\u00eancia global de IA que ser\u00e1 realizada em Vancouver em fevereiro do pr\u00f3ximo ano.<\/p>\n\n\n\n
Texas hold’em \u00e9 um jogo de p\u00f4quer popular no qual os jogadores muitas vezes enganam e blefam. \u00c9 mais semelhante aos problemas do mundo real do que o xadrez, uma vez que as decis\u00f5es s\u00e3o tomadas com informa\u00e7\u00f5es imprecisas.<\/p>\n\n\n\n
Os pesquisadores do Instituto de Automa\u00e7\u00e3o da Academia Chinesa de Ci\u00eancias (ACC) relataram que o AlphaHoldem, um r\u00e1pido aprendiz, usou apenas cerca de tr\u00eas a quatro milissegundos para cada movimento, cerca de 1.000 vezes mais r\u00e1pido que os jogadores de IA de primeira gera\u00e7\u00e3o DeepStack e Libratus.<\/p>\n\n\n\n
AlphaHoldem levou a melhor sobre o DeepStack em uma competi\u00e7\u00e3o de 100.000 m\u00e3os, de acordo com os pesquisadores.<\/p>\n\n\n\n
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.<\/p>\n\n\n\n
Os dois jogadores anteriores de IA, baseados em um algoritmo chamado minimiza\u00e7\u00e3o de arrependimentos contrafactuais, gastaram tr\u00eas e quatro segundos para cada movimento, consumindo uma grande quantidade de poder computacional, disseram os pesquisadores.<\/p>\n\n\n\n
AlphaHoldem, que emprega uma nova estrutura incorporando a aprendizagem profunda em um novo algoritmo de autojogo, usou apenas oito GPUs durante seu treinamento, que \u00e9 ultraleve em compara\u00e7\u00e3o com as 13.000 GPUs do DeepStack, de acordo com o recente comunicado de imprensa da ACC.<\/p>\n\n\n\n
Os pesquisadores disseram que, olhando para frente, eles aplicar\u00e3o a tecnologia a outros jogos como mahjong e bridge, promovendo uma IA mais inteligente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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