Но какими бы впечатляющими ни выглядели успехи Уотсона в
Каждое лето лучшие покерные боты со всего мира собираются на турнир. В последние годы первенство на этих соревнованиях удерживают три участника. Первый – команда Университета Альберты, сегодня объединяющая около дюжины специалистов по покерным программам. Второй – команда Университета Карнеги – Меллона, что в Питтсбурге, штат Пенсильвания (совсем недалеко от них Майкл Кент работал над своими спортивными прогнозами). Возглавляет группу профессор информатики Туомас Сандхольм, а покерного бота, с которым выступают ученые, зовут
Турнир состоит из нескольких состязаний, для каждого из которых бота настраивают специально. Есть поединки на выбывание: в каждом раунде две программы встречаются один на один, и бот, у которого останется меньше фишек, уходит. Чтобы победить, ботам необходим сильный инстинкт самосохранения. Надо выиграть ровно столько, сколько требуется для выхода в следующий тур, и жадность здесь – плохой советчик. В других состязаниях побеждает программа, заработавшая больше всего денег. Здесь боту необходимо выжать из своих соперников максимум средств, надо уметь быть агрессивным и ловить любое преимущество.
Большинство программ-участников разрабатывались годами и провели за тренировками миллионы, если не миллиарды игр. Но никакие заоблачные призы в духе Лас-Вегаса победителей не ждут. Все, что получают создатели ботов-чемпионов, – почет и уважение. Какая же польза от этих программ?
Играя в покер, компьютер сталкивается с проблемой, хорошо знакомой каждому: как принять решение в условиях нехватки информации? В шахматах такая проблема не стоит – игрокам достаточно взглянуть на доску, чтобы увидеть все, что требуется. Им известны расположение фигур и сделанные противником ходы. Элемент удачи если и присутствует, то не потому, что игроку не хватает информации, а потому, что он не в состоянии ее правильно проанализировать. Как следствие, в шахматах существует вероятность – пусть и крохотная – того, что гроссмейстер проиграет обезьяне, делающей ходы наугад.
Но мощный компьютер с хорошим игровым алгоритмом справляется с проблемой обработки информации. Шеффер и его коллеги в конце концов нашли идеальную стратегию для шашек, и аналогичная стратегия наверняка будет найдена и для шахмат. Компьютер может обыграть оппонента методом перебора, просчитывая любой из возможных ходов. Но в покере все обстоит иначе. Неважно, насколько хорошо играют участники, – ни один из них не знает, какие карты у остальных. В покере есть свои правила и ограничения, но в нем всегда присутствует фактор неизвестности. Мы встречаемся с этой проблемой во многих областях жизни. Переговоры, аукционы, торги – все это игры с неполной информацией. Как однажды сказал Шеффер: «Покер – это идеальный микрокосм, отображающий множество ситуаций, с которыми мы каждый день сталкиваемся в реальности».
Работая в лабораториях Лос-Аламоса в годы Второй мировой войны, Станислав Улам, Ник Метрополис, Джон фон Нейман и другие ученые часто до поздней ночи засиживались за покерным столом. Игра проходила в легкой и приятной атмосфере – невысокие ставки, непринужденная беседа. «Это дурачество было как освежающий душ после серьезных и важных дел, составлявших наш
