AI対プロのポーカー対決、はったりを学んだAIが勝利
コメント
注目のコメント
チェス、将棋、碁といった完全情報ゲームでの機械学習の勝利は、相手が人か機械かによらず純粋に強い手筋の探索と言えるので、数学的に強いものを作ってきたわけです。
しかしポーカーという不完全情報ゲームでの勝利は、人の癖を見抜く事が出来なければ勝てません。ポーカーのプロギャンブラーはそうやって勝ってきたわけですね。
そこでAIが勝つようになったのは、AIが人のクラスタリングに踏み出す第一歩と言えますね！
素晴らしい。不完全情報ゲームで勝つには、相手の考えを読む、所謂「人読み」が重要と考えます。麻雀が特にそうです。ゲーム理論上、麻雀は4人ゼロサム不完全情報ゲームです。
相手の過去の判断を学習し、人格をトレースし、頭の中の相手像と戦えれば、測定不可能な情報を類推できる可能性が増します。相手より多くの情報から期待値計算を出来れば、その期待値は完全情報の場合に計算可能な真の期待値に近づきます。その僅かな期待値計算精度の差が、勝敗を決めます。
麻雀が49:51と言われる所以でもあります。
