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El bot Pluribus ha reventado unas mesas de pros… en 6-Max

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En los orí­genes del poker online, el juego de referencia era el Limit Hold’em.

Varios factores colaboraron en la ascensión del No Limit, que canibalizó a su hermano mayor. Por supuesto, es un formato mucho más agradecido para la televisión -en pleno «boom» del poker la gente acudí­a en tropel a los casinos de Las Vegas solicitando jugar al «All in»-. También generaba mucho más rake para las salas, no hay que olvidarlo. Pero un factor que a principio puede pasar desapercibido y que secó completamente las mesas de high stakes fue que la inteligencia artificial consiguió resolver el juego.

Las complejidades del No Limit, que incluye en la ecuación un montón de tamaños de apuesta distintos y refuerza enormemente los conceptos de farol y fold equity, animaron a pensar que la inteligencia artificial tardarí­a décadas en desenredar la madeja del nuevo formato de moda.

El No Limit ha reinado buena parte de las dos últimas décadas sin injerencias robóticas. Ante la proliferación de los primeros bots en las salas, muchos de los grinders con una calidad de juego respetable respondieron que «daba igual, a los bots se les gana fácilmente». Eran máquinas muy limitadas diseñadas para aprovechar los bonos y los sistemas VIP del poker online.

Por supuesto,esos bots han sufrido una evolución paralela a la del juego, donde hoy en dí­a premia la estrategia GTO. La teorí­a de juegos es una rama de las matemáticas y de la computación que despierta mucho interés en los departamentos de investigación de las universidades. El desarrollo de la inteligencia artificial aplicada al NL Hold’em no era solo cosa de tramposos, sino también de cientí­ficos.

Hace poco más de dos años, el bot «Libratus» de la universidad Carnegie Mellon derrotó de manera notoria y apabullante a un equipo de jugadores realmente capaces en una estimable cantidad de sesiones de Heads-Up.

Uno de los creadores del bot, Noam Brown, diseccionó la superioridad de la IA para Pokerlistings. En su despedida de la entrevista, lanzaba una predicción. «Creo que, con algunas mejoras, Libratus podrí­a batir a rivales humanos en 6max en un plazo de unos dos años«.

El presente ha alcanzado aquel futuro anticipado por Brown, y sus palabras se han demostrado proféticas.

El equipo de investigadores que dio vida a Libratus, con el apoyo de Facebook AI, han parido una nueva evolución de su bot, al que han llamado «Pluribus«.

Se ha seleccionado a un grupo de oponentes humanos para jugar 6-max contra él. Para convalidar los resultados del experimento, se han programado diferentes sesiones y diferentes composiciones de la mesa. Pokernews ha hecho un resumen en profundidad del experimento y, como rezan los tí­tulos de los ví­deos de los youtubers con más ansia de clicks, «el resultado te sorprenderá».

Las malas noticias

El bot ha machacado a sus rivales.

En una de las estructuras, Pluribus se enfrentó a cico rivales humanos durante 10.000 manos , en sesiones contra rivales que se iban rotando y que se prolongaron durante 12 dí­as.

En estas mesas, Pluribus ganó a un ritmo de 48 milibb/partida, con un error estadí­stico de 25 miliibb.

Otra alineación incluyó a un jugador humano enfrentado a cinco copias de «Pluribus». Los bots se demostraron enemigos más peligrosos que los humanos, y el ritmo de ganancias se redujo a 32milibb/partida, con un rango de error de 15milibb.

Estas medidas, elegidas para su inclusión en una tesis universitaria, nos resultan poco descifrables. En cristiano, y teniendo en cuenta de que cada jugador compraba por 10.000$ para jugar NL10000 y recargaba en cada mano, el bot ganó a 5$ por mano, un ritmo de 1.000$/hora.

Las peores noticias

Los rivales que se han buscado para Pluribus noson precisamente una representación fidedigna del jugador humano. Son especí­imenes sobresalientes. En la lista hay jugadores de High Stakes, campones del Main Event, leyendas de la vieja escuela y la mayor esperanza que pdí­a tener la raza humana de poner a las máquinas en su sitio, Linus Loeliger, «LLinusLLove».

5H+1A:

  • Seth Davies
  • Michael Gagliano
  • Tony Gregg
  • Dong Kim
  • Jason Les
  • Linus Loeliger
  • Daniel McAulay
  • Greg Merson
  • Nick Petrangelo
  • Sean Ruane
  • Trevor Savage
  • Jacob Toole
  • Jimmy Chou

1H+5IA

  • Darren Elias
  • Chris Ferguson

Ví­deos de diferentes jugadas de Pluribus

Las impresiones de los derrotados

Jason Les:» Es un monstruo haciendo faroles. Yo dirí­a que es mucho más eficiente haciendo faroles que cualquier humano. Es lo que hace tan difí­cil jugar contra ella. Siempre te pone en situaciones de muchí­sima presión y túsabes que es bastante probable que sea de farol».

Michael Gagliano: «Me ha hecho jugadas que un humano simplemente no harí­a, en especial en lo que se refiere al tamaño de las apuestas. la inteligencia artificial tiene un papel muy importante en la ewvolución del poker y ha sido un privilegio asistir en primera persona a este gran paso hacia el futuro».

Chris Ferguson: «Es una oponente muy complicada. Es muy difí­cil ponerle en una mano. Es especialmente buena haciendo apuestas por valor muy ajustadas en el river. Saca mucho valor de sus manos buenas«.

El mayor avance que han logrado los expertos de la Carnegie Mellon es la reducción de los requisitos para poner a funcionar el bot. En 2017, Libratus necesitó que un superordenador pusiera sus 100 CPUs a su servicio. Pluribus corre en un setup valorado en 150$,con 2 CPUs y apenas 128 GB de memoria.

Noam Brown ha intentado tranquilizarnos: «Nosotros nos centramos en el desarrollo de la IA, no en el poker. La mayorí­a de las salas más avanzadas xde poker online han mejoradomucho sus herramientas para detectar bots, y probablemente no valga la pena ni siquiera intentarlo».

Visto desde un punto de vista más optimista, lo que ha demostrado Pluribus es que aún cabe mucha innovación en las estrategias del Nl Hold’em, y que muchas de ellas están muy peleadas con la intuición, así­ que quien esté dispuesto a trabajar en su juego y a probar nuevas estrategias podrá seguir destacando en un juego de habilidad como es el nuestro.

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