새로운 포커 플레이 AI는 많은 온라인 회사를 파괴할 수 있으므로 개발자는 이를 공개하지 않습니다

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최근 10년 동안 인공 지능(AI)에 큰 발전이 있었습니다. 바둑과 체스와 같은 게임은 AI의 진행 상황을 평가하는 표준 방법이 되었습니다.

지금까지 거의 모든 AI 모델은 상대방의 움직임이 명확하게 보이는 2인용 게임을 정복했습니다. 반면에 가장 인기 있는 포커 형식은 여러 플레이어가 참여하고 도박, 전략 및 기술을 결합합니다.

이제 Facebook과 Carnegie Mellon University의 연구원들은 전략적 설정을 사용하여 포커 전문가 전체를 능가할 수 있는 AI 봇을 개발했습니다. 이것은 Pluribus라는 이름의 최초의 AI 봇이 가장 인기 있는 포커 형식인 노리밋 홀덤 6인 게임에서 인간 전문가를 아웃 블러핑하고 아웃 베팅한 것입니다.

Pluribus는 포커 전문가(월드 시리즈 우승자 2명 포함)와 5,000번의 핸드를 플레이하여 결정적으로 승리했습니다. AI는 노련한 프로처럼 인상적인 전략(예:동크 베팅)과 블러핑을 채택할 수 있었습니다.

사실, 개발자들은 온라인 포커 산업을 망칠 수 있다는 두려움 때문에 코드를 공개하지 않기로 결정했을 정도로 성공적이었습니다. 알고리즘이 너무 강력해서 인간 전문가들은 악용할 어떤 것도 찾을 수 없었습니다.

2명 이상의 플레이어가 있는 벤치마크 게임에서 AI가 최고의 전문가를 꺾은 것은 이번이 처음입니다. 팀은 수년 동안 이 프로젝트를 진행해 왔습니다. 2017년에 그들은 일대일 포커를 할 수 있는 봇을 고안했습니다. Pluribus는 해당 봇의 훨씬 더 복잡한 버전입니다.

Pluribus는 단순한 무차별 계산 그 이상입니다.

Pluribus의 게임 계획의 핵심은 자체 플레이를 통해 생성됩니다. 알고리즘은 자체 복사본에 대해 작동하고 어떤 작업이 더 나은 결과로 이어지는지 결정함에 따라 점진적으로 개선됩니다.

참조:ScienceMag | DOI:10.1126/science.aay2400 | 페이스북 AI

이러한 종류의 셀프 플레이 방식은 오프라인 전체 게임에 대한 청사진 전략을 생성합니다. 그런 다음 실제 인간과의 플레이 중에 AI는 게임 중 자신이 발견하는 유사한 상황에 대한 전략을 검색하여 실시간으로 전략을 개선합니다.

64코어 프로세서에 대한 교육 중에 Pluribus의 청사진 전략이 점차 향상됩니다.

AI는 새로운 온라인 검색 알고리즘으로 구성되어 가능한 모든 이동 대신 제한된 다음 이동 세트만 검색하여 옵션을 효율적으로 계산합니다. 또한 숨겨진 정보가 있는 게임을 위한 더 빠른 셀프 플레이 알고리즘을 통합합니다.

이러한 알고리즘을 함께 사용하면 Pluribus가 더 적은 리소스로 덜 강력한 컴퓨터에서 훈련될 수 있습니다. 이를 상황에 맞게 설명하자면 Pluribus를 교육하는 데 약 150달러 상당의 클라우드 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 다른 최신 AI 혁신 모델은 교육하는 데 수백만 달러 상당의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

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포커를 정복하는 데 사용되는 알고리즘은 제품 가격 책정, 거래 및 혼잡한 트래픽을 통한 자율 주행 차량 라우팅과 같은 다른 영역에서도 구현할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 다른 멀티플레이어 게임에서 인간을 물리치고 보다 흥미로운 컴퓨터 게임을 개발하는 데에도 적용될 수 있습니다.