Como em equilab poker jogos de xadrez, Go (jogo) e outros jogos, sistemas de inteligĂȘncia artificial vencem atĂ© os melhores jogadores de poker, um jogo de informação imperfeita onde algumas cartas em equilab poker jogo estĂŁo escondidas, aumentando a dificuldade de qualquer pessoa (inclusive um computador) deduzir o resultado final da mĂŁo.
Apesar desses desafios, a inteligĂȘncia artificial pode jogar e vencer poker.
- Em 2024, o DeepStack derrotou jogadores profissionais em equilab poker heads-up, no Texas Hold 'em.
- Em 2024, um AI chamado Libratus venceu jogadores profissionais após uma série de jogos de Texas Hold 'em.
Essas vitĂłrias vĂŁo alĂ©m do mundo dos jogos, demonstrando a capacidade de inteligĂȘncia artificial de processar grandes quantidades de informação e tomar decisĂ”es rapidamente.
O Marco zero para uma verdadeira vitĂłria contra jogadores humanos no poker surgiu quando a empresa de tecnologia Carnegie Mellon University desenvolveu um programa capaz de derrotar humanos competitivos em equilab poker seis jogos de Texas Hold 'em simultaneamente chamado Pluribus.
Usando um novo mĂ©todo para processamento de jogadas chamado "parĂąmetros contĂnuos", Pluribus, juntamente com seus 14 dias de jogo online, obteve ganhos consistentes sobre companheiros humanos â durante cinco ensaios, eles ganharam quase o dobro de Pluribus inicialmente aumentando equilab poker pilha.
Pluribus é o primeiro software a demonstrar as habilidades mais avançadas do poker texano sem utilizar bancos de dados prontos ou programas especiais para o poker somente, o que torna esse programa especial.
Pluribus joga valendo-se de aprendizado por reforço, um paradigma padrão usado na IA, para coletar dados da mesa e tomar decisÔes.
Significado e impacto do avanço no mundo real
A essa altura, fica claro o quanto esses avanços o Cambridge Analytica e o debate em equilab poker torno de como administrar melhor computadores programados para um esquema semelhante a um cérebro humano serå benéfico.
Aplicar sofisticação â particularmente a aprendizagem profunda e a IA explicativas â Ă tomada de decisĂ”es podem causar avanços na eficiĂȘncia, nos insights preditivos e perspicĂĄcia empresarial.
Embora a automação destruto não seja um risco com esses modelos de IA, no entanto, um dos principais desafios encontra-se em equilab poker alimentar computadoras com significantes conjuntos educacionais.
