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Poker gegen computer

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Overall, the program won by a significantly higher margin than if it had simply folded in each round, according to a new study in Science.

Poker is vastly more complex than games previously mastered — or "solved" — by artificial intelligence, such as checkers , chess and Go.

In those simpler games, both players have identical information about the state of the game. This presents a challenge for computers, which until recently had trouble coping with such uncertainties.

A game can last up to four rounds. Players are first dealt a two-card hand, which is kept private. In the latter three rounds, the dealer draws five cards — the flop, the turn and the river — that both players can use.

The goal is to come up with the strongest five-card combination. In each round, players can do one of four things. They can check, or stand pat for the time being; bet, which is placing a wager or matching the same amount as previous players; raise the bet, forcing others to do the same if they want to stay in the round; or fold, which is poker-speak for dropping out of the hand.

With practice, humans can easily learn the rules of the game. But for a computer, heads-up no-limit is dizzyingly complex.

The game involves about 10 a 1 followed by zeroes decision points. Computers managed to "solve" games such as checkers by calculating an unbeatable strategy before a match even starts.

In the card game, you make your decision based on the odds that your opponent has a good hand. You study their actions for clues about their cards.

All the while, your opponent is studying you. Their decisions will depend on what they believe about your hidden cards, as well as what your actions reveal about the strength of your hand.

Instead, the program focuses on a particular situation as it comes up in the game, only looking a few actions ahead.

DeepStack plays poker like an experienced human player. Bowling and his colleagues "trained" the program by pitting it against itself in millions of randomly generated poker situations.

This is further exacerbated by the ease with which clandestine information sharing can be accomplished in a digital environment. It is essentially impossible even for the house to prove that they do not control some players - probably the only real way that could be done would be to disclose the confidential personal information of every player and that obviously cannot be done due to privacy considerations.

Poker is a game of imperfect information because some cards in play are concealed thus making it difficult for anyone including a computer to deduce the final outcome of the hand.

AIs like PokerSnowie and Claudico have been created by allowing the computer to determine the best possible strategy by letting it play itself an enormous number of times.

This seems to be the current approach to poker AI, as opposed to attempting to make a computer that plays like a human. This results in odd bet sizing and a much different strategy than humans are used to seeing.

Methods are being developed to at least approximate perfect poker strategy from the game theory perspective in the heads-up two player game, and increasingly good systems are being created for the multi-player game.

Perfect strategy has multiple meanings in this context. In this case, a perfect strategy would be one that correctly or closely models those weaknesses and takes advantage of them to make a profit, such as those explained above.

A large amount of the research into computer poker players is being performed at the University of Alberta by the Computer Poker Research Group, led by Dr.

The series of Hyperborean programs have competed in the Annual Computer Poker Competition, most recently taking three gold medals out of six events in the competition.

The same line of research also produced Polaris , which played against human professionals in and , and became the first computer poker program to win a meaningful poker competition.

Next step was GS1 which outperformed the best commercially available poker bots. Since poker agents from this group have participated in annual computer competitions.

His bot, Claudico , faced off against four human opponents in The group applies different AI techniques to a number of games including participation in the commercial projects Small Worlds and Civilization video game.

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One of the earliest no-limit poker bot competitions was organized in by International Conference on Cognitive Modelling. The winner was Ace Gruber, from University of Toronto.

The ACM has hosted competitions where the competitors submit an actual piece of software able to play poker on their specific platform.

The event hosts operate everything and conduct the contest and report the results. It was billed as the World Series of Poker Robots. The tournament was bots only with no entry fee.

The bot developers were computer scientists from six nationalities who traveled at their own expense. The host platform was Poker Academy.

The event also featured a demonstration headsup event with Phil Laak. The host platform was written by the University of Alberta. The humans paid no entry fee.

The unique tournament featured four duplicate style sessions of hands each. The humans won by a narrow margin. In the summer of , the University of Alberta and the poker coaching website Stoxpoker ran a second tournament during the World Series of Poker in Las Vegas.

The tournament had six duplicate sessions of hands each, and the human players were Heads-Up Limit specialists. Polaris won the tournament with 3 wins, 2 losses and a draw.

The results of the tournament, including the hand histories from the matches, are available on the competition website. However, some have determined this claim to be disingenuous.

This means that the human players are somewhere between a 10 to 1 and 20 to 1 favorite. The way the tournament was structured was in two sets of two players each.

In each of the two sets, the players got the opposite cards. However, even with the human players winning more than the computer—not all of the players were positive in their head to head match ups.

Since , the Annual Computer Poker Competition has run a series of competitions for poker programs. In , three types of poker were played: Within each event, two winners are named: The competition is motivated by scientific research, and there is an emphasis on ensuring that all of the results are statistically significant by running millions of hands of poker.

The competition had the same formats with more than 70 million hands played to eliminate luck factor. Some researchers developed web application where people could play and assess quality of the AI.

From Wikipedia, the free encyclopedia. Redirected from Computer poker players. This article needs additional citations for verification.

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Retrieved 2 February Retrieved April 26, Index of poker articles.

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