Pluribus é um jogador de póquer por computador que utiliza inteligência artificial, construído pelo laboratório de IA do Facebook e pela Universidade Carnegie Mellon. Ele joga a variante de póquer no-limit Texas hold'em e é o primeiro bot a derrotar humanos em uma competição multiplayer complexa. Os desenvolvedores publicaram seus resultados em 2019, marcando um hito significativo no campo da inteligência artificial e dos sistemas de jogos.
Segundo seus criadores, desenvolver uma IA superhumana para póquer multiplayer era o principal hito restante amplamente reconhecido no póquer computacional antes do Pluribus. O sistema depende de auto-jogo offline para construir uma estratégia base, mas continua aprendendo em tempo real durante seu jogo online. A estratégia base foi calculada em oito dias e, a tarifas de mercado, custaria cerca de $144 para produzir, muito menos do que os hitos superhumanos contemporáneos de jogos, como AlphaZero.
Abordagem Técnica
Em IA, jogos de soma zero para dois jogadores (como heads-up hold'em) são geralmente vencidos aproximando uma estratégia de equilíbrio de Nash; no entanto, esta abordagem não funciona para jogos com três ou mais jogadores. Pluribus, em vez disso, usa uma abordagem que carece de fortes garantias teóricas, mas que, no entanto, parece funcionar bem empiricamente ao derrotar jogadores humanos. O design do sistema se basea em técnicas de aprendizado automático e aprendizado profundo, embora não dependa de uma rede neural da mesma maneira que muitos sistemas de IA contemporáneos. Sua capacidade de aprendizado em tempo real permite que se adapte às tendências dos oponentes durante o jogo, uma característica que o distingue de bots de póquer anteriores.
Desempeño e Resultados
Nas competições, Pluribus ganó uma média de mais de 30 milli big blinds por jogo. Jogando no-limit hold'em contra cinco jogadores profissionais de póquer, Pluribus ganó uma média de $5 por mano, com ganancias de $1.000 por hora, o que Facebook descreveu como uma margen de victoria decisiva. O estilo de jogo autoaprendido do bot evita o limping (apostar o big blind) e se envolve em donk betting (terminar uma rodada com uma aposta e começar a seguinte apostando) com mais frequência que os expertos humanos. Estas estratégias não convencionales provaram ser eficaces contra oposição de nível superior.
Reações de Expertos
Entre os jogadores expertos de póquer, Jason Les declarou que se sentía muito desesperanzado, dizendo: "Você não sente que há nada que possa fazer para ganar". Chris Ferguson declarou: "Pluribus é um oponente muito difícil contra o qual jogar. É realmente difícil de localizar em qualquer tipo de mano". Jimmy Chou notou: "Sempre que jogo contra o bot, siento que aprendo algo novo para incorporar ao meu jogo". No The Wall Street Journal, a editora de ciência Daniela Hernandez caracterizou Pluribus como avançado em uma habilidade humana clave - o engano.
Contexto Más Amplio e Legado
O desenvolvimento de Pluribus se baseou em trabalhos anteriores em póquer computacional, incluindo bots de heads-up que haviam alcanzado previamente desempeño superhumano em jogos de dois jogadores. O éxito no no-limit hold'em multiplayer foi considerado um grande avanço porque o jogo envolve informação imperfecta, blefe e interações estratégicas complexas entre múltiples jogadores. A abordagem usada por Pluribus, que combina auto-jogo offline com adaptação em tempo real, influenciou pesquisas subsequentes em IA de jogos e sistemas multi-agente.
Código Fuente e Considerações Éticas
Após a victoria, os desenvolvedores se negaron a liberar o código fuente, por temor de que fosse mal utilizado para enganar subrepticiamente a jogadores humanos de póquer em partidas online. Esta decisión destacou preocupações crescentes sobre o uso indebido potencial de sistemas de IA avançados em contextos competitivos e financeiros. O caso de Pluribus foi discutido no contexto da segurança da IA e da implementación responsable de algoritmos poderosos, junto com outros sistemas notables desenvolvidos por organizações como Google DeepMind e OpenAI.
Referencias
- Publicações de pesquisa do Facebook AI Lab e da Universidade Carnegie Mellon (2019)
- Cobertura do The Wall Street Journal por Daniela Hernandez
- Declaraciones de jogadores profissionais de póquer Jason Les, Chris Ferguson e Jimmy Chou