La ‘intuición’ de una computadora vence a los campeones mundiales de póker

El equipo de científicos informáticos que inventó DeepStack dice que el programa refleja la toma de decisiones de la vida real más que la inteligencia artificial tradicional.
Para formar la intuición de DeepStack, el creador y su equipo ejecutaron millones de juegos de prueba contra la inteligencia artificial.
Pruebas  Para formar la intuición de DeepStack, el creador y su equipo ejecutaron millones de juegos de prueba contra la inteligencia artificial.  (Foto: iStock)
Michael Nedelman
(CNN) -

Puede que el experto en póker Martin Sturc haya encontrado por fin un rival a su altura: un programa informático llamado DeepStack.

"Siempre hay que estar un paso por delante. Cuando me di cuenta de que estaba adaptando su plan de juego, tuve que adaptarme", dijo Sturc, presidente de la Austrian Pokersport Association.

Utilizando un tipo de inteligencia artificial que sus creadores describen como "intuición", DeepStack derrotó ampliamente a 10 de 11 jugadores profesionales de la Federación Internacional de Póker en un juego de Texas Hold'em “heads-up” o entre dos jugadores y sin límite de apuestas. Cada jugador jugó 3,000 manos contra DeepStack.

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Sturc fue el undécimo jugador. DeepStack ganó por un margen que era demasiado pequeño para decidir el ganador general; estadísticamente, Sturc puede ser el único jugador que sigue siendo mejor que DeepStack.

"Es un gran cumplido", dijo. "Se siente bien que haya una pequeña posibilidad de que todavía esté al menos al mismo nivel que la inteligencia artificial".

El equipo de científicos informáticos que inventó DeepStack dice que el programa refleja la toma de decisiones de la vida real más que la inteligencia artificial (IA) tradicional, y puede tener usos más allá de la mesa de póker.

Un mundo digital de alta tecnología

Para entender por qué DeepStack es tan especial, hay que entender la naturaleza del juego, explicó Michael Bowling, uno de los creadores de DeepStack y autor de un artículo publicado recientemente en la revista Science.

Bowling dijo que en la mayoría de los juegos de IA, como en el ajedrez de Deep Blue y AlphaGo de Google, el tablero tiene toda la información que necesitas para tomar una decisión. "No hay un conocimiento en la cabeza de otro jugador que desearías tener", dijo Bowling, profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Alberta.

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Pero en el Texas Hold 'em, los jugadores no pueden ver las cartas que tiene el otro. Todos ellos tienen una visión diferente del juego. Según Bowling, esto refleja con más similitud las decisiones que tomamos en la vida cotidiana, que a menudo se basan en información incompleta.

"En realidad es muy raro que digamos: 'Oh, sí, tengo toda la información que necesito para tomar esta decisión'", dijo Bowling.

Los sitios en línea de póker han existido por años, y la IA que juega al póker no es necesariamente nueva. Sin embargo, el Texas Hold 'em no-limit-heads-up es un juego muy diferente. Debido a que no hay límites en el tamaño de las apuestas individuales, el número de decisiones posibles que un jugador puede tomar es astronómicamente alto: 1 seguido de 160 ceros.

"Más que los átomos en el universo", dijo Bowling.

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Una estimación común para el número de átomos en el universo observable es aproximadamente 1 seguido de 80 ceros. Cuando las apuestas de póker son fijas - una variación llamada ‘heads-up limit’ - el número de ceros cae a sólo 14.

Con tantas opciones posibles, esta versión de Texas Hold 'em sería demasiado compleja para la mayoría de los programas de computadora.

DeepStack "es diferente de la IA de la vieja escuela", señaló Vlad Firoiu, doctorando en el Laboratorio de Ciencias Computacionales e Inteligencia Artificial del MIT que recientemente desarrolló una IA para el "Super Smash Bros. Melee" que superó a los mejores jugadores de ese popular juego de Nintendo.

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Mientras la IA tradicional calculaba de antemano todos los resultados posibles de un juego, eso no era posible ni práctico para un juego con tantas opciones posibles. Así que Bowling y otros desarrolladores de juegos han recurrido a un nuevo tipo de algoritmo llamado deep learning o aprendizaje profundo. Mientras más ejemplos le alimentas a una computadora, más inteligente se hace al manejar situaciones que nunca había visto antes.

"El modo en que la obtenemos (la intuición) en DeepStack es muy similar a la forma en que la consigue un ser humano... a través de la experiencia", apuntó Bowling.

La intuición te llevará en la dirección correcta

Para formar la intuición de DeepStack, Bowling y su equipo ejecutaron millones de juegos de prueba contra la IA. Esas simulaciones alimentaron un cerebro digital llamado "red neuronal", que ha sido descrita en la detección de cáncer de piel e incluso en las ilustraciones oníricas de Google.

DeepStack no puede jugar hasta el final de la partida de póquer, por lo que estudia un par de jugadas por delante y compara el juego con partidas anteriores que ha jugado en el pasado.

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Al reducir el juego en un número menor de opciones, Bowling y su equipo crearon un algoritmo que puede ejecutarse en muchos ordenadores portátiles comerciales.

Sin embargo, Scott Huettel, profesor de psicología y neurociencia en la Universidad de Duke que no participó en el desarrollo de DeepStack, sostiene que le “sorprendería mucho que el algoritmo... tuviera algo más que una simple analogía superficial con lo que podríamos llamar intuición humana".

La intuición es una sensación visceral, una forma de llegar a decisiones sin razonamiento consciente, expuso Huettel. Es difícil de estudiar, dijo, porque sucede con mucha rapidez, y es algo que no podemos estudiar del todo.

"Los expertos jugadores de póker pueden ser capaces de 'intuir' rasgos de las personas que están jugando, pero... la razón por la que son expertos no es porque tienen una gran intuición, sino porque entienden las probabilidades", dijo Huettel, quien ha utilizado el póker para estudiar la toma de decisiones en el cerebro humano.

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Por supuesto, DeepStack no puede leer la postura del otro jugador, ni notar el sudor en su frente o detectar un bluff. Tampoco revela nada de sí msimo.

"Mucho de lo que puede atribuirse a la psicología del juego realmente cae fuera de las matemáticas", dijo Bowling, agregando que los jugadores pueden blofear para ocultar malas cartas, pero esas son situaciones que DeepStack ya ha contemplado a través de matemáticas.

"Quieren ganar en el póker impidiendo que el oponente gane ventaja", explicó Huettel.

Sin embargo, DeepStack tuvo éxito donde otros fallaron. En 2015, una IA llamada Claudico perdió ante un equipo de jugadores profesionales de póker en la misma versión de Texas Hold'em.

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"Es un logro increíblemente impresionante, sin importar si está involucrada algo parecido a la verdadera intuición", admitió Huettel.

Moda posmoderna

El interés por las nuevas formas de IA ha ido en aumento, como la victoria televisada de Watson de IBM contra los campeones de Jeopardy! y el chatbot racista de Microsoft , que involuntariamente aprendió de los seres humanos un lenguaje de odio en sitios como Twitter.

Aunque juegos como el póker han permitido a los científicos medir y comparar sus programas de inteligencia artificial, Bowling y sus colegas también esperan que su algoritmo pueda adaptarse a situaciones del mundo real, como la atención médica.

Para tal efecto Bowling ha comenzado a desarrollar un modelo matemático para mejorar la atención en pacientes con diabetes, pero "estamos a millas de distancia de pensar en pruebas reales en personas", dijo.

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Pero Huettel no cree que el póker y la toma de decisiones médicas sean problemas similares."El póker es un juego de suma cero", dijo. "La toma de decisiones médicas suele implicar intereses alineados". En medicina, agregó, incluso si conocemos los mejores tratamientos, "el desafío será conseguir que la gente siga esas reglas".

Firoiu del MIT advirtió, por otro lado, que aunque el algoritmo de DeepStack puede ser similar a los algoritmos de los juegos más nuevos, también usa muchos "hacks" que son específicos del póker. Por tanto, la medicina presentaría retos adicionales porque no sabemos exactamente cómo funcionan muchas enfermedades, dijo, a diferencia de las reglas más simples y fijas del póker.

Con todo, el experto en póker Sturc señala que DeepStack todavía tiene potencial no alcanzado dentro del póker mismo. Dijo que ha creado no solo una nueva forma de entrenar para las competiciones, sino una manera de comparar fiablemente a los jugadores antes de un partido.

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Sturc, que estudió póker e inteligencia artificial en un posgrado, dijo que su enfoque al competir con DeepStack fue pensar como una computadora. "No jugué al 100% como si fuera un ser humano. DeepStack hace un par de cosas que los jugadores humanos no hacen".

DeepStack apostaba más de lo que Sturc esperaba, lo que dificultaba saber si tenía una buena mano o era simplemente un bluff. Sturc describió su estilo como "poco convencional... pero muy sólido".

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Pero tal vez la próxima vez que se encuentren DeepStack podría haber sido mejorada y más difícil de vencer que nunca.

Hay algo que DeepStack no hace, reconoce Bowling. No puede aprender activamente de la estrategia de un oponente durante la partida. Pero es algo que su equipo está revisando, dijo Bowling que, a pesar de ser un experto en IA y aprendizaje automático, no es buen jugador de cartas. "Juego terrible al póker, así que necesito que una computadora juegue por mí".

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