Künstliche Intelligenz zockt 4 Poker-Profis ab

Nach Schach und Go galt Pokern als ein Spiel, das von einer Künstlichen Intelligenz nur schwer zu gewinnen sein dürfte. Doch ein Algorithmus namens Liberatus erwies sich nun nicht nur als äusserst lernfähig, die Software konnte sogar Bluffen. 4 gestandene Poker-Profis mussten sich auf dem Weg zur Singularität geschlagen geben.

Es war eine Sensation, als vor einigen Monaten AlphaGo über den amtierenden Go-Meister triumphierte und demonstrierte, wie weit Künstliche Intelligenz mittlerweile entwickelt ist. Immerhin gilt das Spiel als eines der anspruchsvollsten Brettspiele der Welt und soll weitaus “unberechenbarer” als z.B. Schach sein. Nun hat eine KI eine weitere menschliche Domäne in die Schranken verwiesen: Liberatus schlug in einem 20 Tage dauernden Turnier vier der weltbesten Pokerspieler – und bluffte.

Im Poker-Turnier Turnier „Brain vs. Artificial Intelligence“ wurden Liberatus im Kampf gegen vier professionelle Pokerspieler eigentlich nur geringe Erfolgsaussichten vorhergesagt. Immerhin geht es beim Pokern nicht nur um die möglichst präzise Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten oder fremden und eigenen Strategien. Logisch nicht unbedingt erklärbare Faktoren wie das sogenannte “Bluffen” oder die menschliche Intution können einen Spielverlauf entscheidend beeinflussen.

Liberatus musste in 20 täglichen Sessions bis zu 10 Stunden gegen die 4 Poker-Profis antreten. Um den am typischen Poker-Tisch durchaus existierenden Faktor “Glück” weitestgehend auszuschliessen, wurden insgesamt über 100.000 Hände gespielt. Gleich zu Anfang erspielte der von der Carnegie Mellon Universität entwickelte KI-Bot satte 81.716 US-Dollar, während seine menschlichen Kontrahenten mit nur 7228 Dollar den Tisch verlassen mussten. Erst nach drei erfolglosen Tagen konnten die menschlichen Gegner von Liberatus eine vollständige Partie gewinnen. Zwei Tage vor dem angesetzten Ende des Turniers lag die Software der Wissenschaftler mit einem erspielten Gewinn von rund 1,7 Millionen Dollar uneinholbar in Führung.

Gespielt wurde die Poker-Variante Head’s-Up No-Limit Texas Hold’em, also ohne Limit beim Setzen. Bei diesem Spiel bekommt jeder Spieler am Tisch zwei den Gegnern nicht bekannte Karten, fünf weitere Karten werden aufgelegt. Die dabei theoretisch möglichen Züge liegen im Bereich 10 hoch 160, was wiederum mehr entspricht, als man Atome im Universum vermutet.

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Den menschlichen Spielern wurde offenbar zum Verhängnis, dass der Algorithmus mit jedem einzelnen Tag dazu lernte und die Gegener somit de facto zu “Lehrern” wurden. Die Wissenschaftler analysierten am Ende des Tages mit einem Meta-Algorithmus die einzelenen Partien und identifizierten die möglicherweise existierenden Schwachstellen der Software. Diese verbesserten sie vor dem nächsten Spieltag.

Dabei entwickelte Liberatus ähnlich wie AlphaGo die Fähigkeit, zurückhaltend oder aggressiv zu spielen, was die Menschlichen Gegener wohl überraschte. Zudem begann der Algorithmus zu Bluffen und zu täuschen, verliess also die rein logischen Pfade. Frank Pfenning, Leiter der Informatik-Abteilung an der Carnegie Universität nennt den Erfolg nicht nur deshalb einen „Meilenstein für die künstliche Intelligenz“.

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Die Entwicklung derart komplexer Algorithmen hat selbstverständlich ein weitreichenderes Ziel. Software wie AlphaGo oder Ligatus soll in Bereichen zum Einsatz kommen, in denen nur eingeschränkte Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung stehen, z.B. in der Medizin, bei betriebs- und volkswirtschaftlichen Strategien oder im militärischen Bereich. In eier abgespeckten Variante könnten diese Algorithmen aber auch mit der Rechenpower eines Smartphones auskommen und dem einzelnen Benutzer bei Entscheidungen oder “Verhandlungen” helfen.

Quelle: cmu.edu via futurezone.at