Нейросети для покера
Автор: Михаил Загурский
Нейросети для покера — это алгоритмы искусственного интеллекта, которые анализируют игровые ситуации, просчитывают вероятности и принимают решения на основе больших массивов данных. В отличие от стандартных ботов, такие системы обучаются и со временем улучшают свою стратегию.
Покер — игра с неполной информацией. Карты оппонентов неизвестны, решения принимаются на основе вероятностей и поведения соперников. Именно поэтому в покере нашелся простор для применения ИИ. Современные модели способны за считанные секунды выполнять сложные расчеты с учетом множества переменных.
Для чего нужно использовать нейросети в покере
Нейросети в покере применяются для реализации двух целей. Первая — создание ботов. Это программы, которые могут автоматически принимать решения на основе заданных инструкций.
Применение ботов в покере строго запрещено и считается мошенничеством. Онлайн-румы активно борются с их существованием.
Второй целью использования нейросетей для покера может быть обучение. ИИ способен обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые невозможно заметить живому человеку. Есть два способа применения нейросетей в учебных целях:
- Для аналитики. При наличии хорошего промта и качественного обучения с помощью ИИ можно разбирать раздачи. Нейросеть способна оценить сыгранные споты и указать на ошибочные действия.
- Для тренировки. Хорошо обученный ИИ-бот может стать серьезным соперником для начинающего игрока. Раздачи против такого оппонента проходят без материального риска и позволяют отрабатывать стратегии.
Есть и другие способы задействовать искусственный интеллект в покере. Ему можно «делегировать» трудоемкие задачи — например, сортировку рук по спотам или создание чартов с конкретными условиями.
Организаторы покер-румов тоже используют ИИ, но «по другую сторону» игры. Нейросети внедряются в системы безопасности и помогают отслеживать мошеннические действия и подозрительные закономерности в поведении пользователей.
Лучшие нейросети для игры
За последние несколько лет появилось множество ИИ-систем, доступных широкой общественности. Особенно интенсивно развивались LLM (языковые модели) вроде ChatGPT и DeepStack. Их уровень настолько вырос, что они способны играть в покер не просто по инструкции, а с рассуждениями и аналитикой соперников. Это было доказано в недавнем эксперименте PokerBattle.ai.
В чемпионате между ботами выиграл ChatGPT модели o3
Помимо LLM, есть и другие нейросети для игры в покер. Один из самых успешных примеров — Pluribus. Ниже рассмотрены известные ИИ, которые игроки могут использовать как для учебных, так и для тренировочных целей.
DeepStack
DeepStack — покерный ИИ, который стал одним из первых проектов, показавших экспертный уровень игры. Эксперимент проводился в раздачах в формате хедз-ап против реальных людей (NLHE). Результаты показали, что ИИ способен обыгрывать профессиональных покеристов со статистически значимым отрывом.
Практическая ценность DeepStack для покера связана с конкретным подходом, использованным разработчиками: Continual Resolving. Так исследователи назвали модель, при которой ИИ повторно возвращался к принятию решения по мере изменения контекста раздачи.
Древо решений DeepStack в раздаче хедз-ап против реального соперника
DeepStack создали почти 10 лет назад. В 2017 году были опубликованы подробные исследования, в которых отражены следующие выводы по итогам эксперимента на 44,000 раздач против реальных людей:
- Игра в формате хедз-ап на уровне профи возможна без полного перебора древа решений за счет ИИ.
- Подход «диапазон против диапазона» эффективнее, чем «рука против диапазона». Решения строились на основе спектров, а не конкретных карт. Это особенно важно для частотных действий — например, выбора доли блефов в ставках на поздних улицах.
DeepStack показал, что связка «GTO + ИИ» работает. Это стало прорывом в покерной научной среде и подтолкнуло развитие как аналогичных ботов, так и обучающих систем, основанных на схожих алгоритмах.
Pluribus
Pluribus — нейросеть для покера, которая стала первым примером «нечеловечески точной» игры в Холдем 6-макс. В 2019 году ее создатели продемонстрировали, как бот побеждает сильных профессионалов на дистанции около 10,000 раздач.
Одна из раздач с участием бота
Практическая польза Pluribus для покера заключается в том, что с его помощью исследователи доказали: даже в игре 6-макс, где больше соперников и сложнее динамика раздач, можно строить стратегию, близкую к неэксплуатируемой. В отчетах отмечалось, что бот часто выбирал линии, которые выглядят неправильными с «человеческой» точки зрения. При этом на дистанции они оказывались эффективнее, чем стандартные. Это наглядно доказало, что для +EV адаптация важнее действий «по учебнику».
ChatGPT
ChatGPT — языковая модель, чат-бот, изначально не созданный для игры в покер. Его чаще всего используют в качестве помощника для обучения и разбора раздач. Этой нейросети можно «делегировать»:
- Систематизацию и структуризацию больших объемов данных.
- Анализ совершенных игроком действий с точки зрения математики.
- Поиск и развернутый фидбэк по ошибочным решениям.
- Подготовку учебных материалов: конспектирование, составление планов и т.п.
ChatGPT силен в текстовых задачах, но может не справляться с более сложными запросами, в особенности связанными с точной математикой и GTO. Кроме того, он регулярно ошибается и выдает «галлюцинации» — выдуманные факты.
При этом именно модель от OpenAI стала победителем в виртуальном турнире между чат-ботами. Это во многом объясняется ее способностями к быстрому анализу точной информации.
Claude
Claude (модели Anthropic) — еще одна нейросеть для покера, которую используют как ассистента для обучения и разбора раздач. Она хорошо формулирует логику линий, помогает описывать диапазоны и фиксировать выводы по игре в удобной форме. Однако, как и прочие большие языковые модели, Claude допускает ошибки, связанные с покерной математикой.
Инструкция, как обучить нейросеть игре в покер
Обучение нейросети покеру строится на трех основных этапах. Для начала требуется собрать качественные игровые данные, затем их необходимо подготовить для обработки в ИИ и выбрать метод, по которому он будет обучаться.
Результат напрямую зависит от качества и детализации исходной базы. Если данные неполные или размечены с ошибками, нейросеть начнет закреплять неправильные закономерности.
Это ключевая особенность работы с ИИ: игрокам не следует полагаться на них на 100%. Нейросети обрабатывают лишь ту информацию, которая им доступна. Это не «волшебный сверхразум», а современный инструмент автоматизации.
Сбор данных об играх
Чтобы начать обучение ИИ, необходимо собрать качественную исходную базу. В идеале содержащиеся в ней данные должны фиксировать полный контекст спота: формат (кеш, МТТ, SNG), позиции, эффективные стеки, сайзинги, линии действий по улицам и результаты на шоудауне. Собрать такой датасет можно путем выгрузки истории рук из онлайн-рума или трекера (например, Holdem Manager или Poker Tracker).
Процесс разметки данных
Разметка данных в этом контексте представляет собой превращение «сырых» логов о сыгранных раздачах в набор примеров, где у каждого есть соответствующие теги и комментарии. Элементы разметки покерных рук могут содержать следующие сведения:
- Состояние стола. Формат игры, лимит, позиция, эффективный стек, размер банка, SPR.
- Последовательность действий. Пошаговое описание ходов участников с указанием сайзингов.
- Целевая метка. Действие, которое модель должна выбирать при определенных условиях с примером конкретной раздачи.
- Итог раздачи. Шоудаун, выигранный банк или фолд. В любом случае необходимо указывать руку и сумму пота к завершению раздачи.
Такой подход к разметке предлагает Джухо Ким, исследователь из Торонто. В 2024 году он выпустил статью под названием «Спецификация формата файла истории покерных раздач» (Poker Hand History File Format Specification). В ней он обозначил проблему — отсутствие стандартов разметки покерных данных — и подробно описал способы ее решения для развития применения ИИ в покере.
Самообучение ИИ
Финальный шаг — выбор метода самообучения. Нейросети способны учитывать свои собственные предыдущие действия и выводы, но для этого используются разные подходы. Три самых эффективных варианта кратко представлены в таблице.
| Методика | Описание |
| Глубокое обучение (Deep Learning) | Сеть учится на основе многослойных нейронных моделей |
| Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) | Нейросеть получает «бонусы» за верные решения и «штрафы» за ошибки |
| Эволюционные алгоритмы | Имитация естественного отбора: рабочие стратегии закрепляются, а неэффективные удаляются из пула |
Эти подходы к самообучению сделали возможными результаты уровня DeepStack и Pluribus. Однако стоит отметить, что в данных ботах использовались сложные связанные методики. ИИ не был ограничен рамками одного подхода. Обучение нейросетей проходило под постоянным контролем исследователей.
Применение ботов и вспомогательного ПО, обеспечивающего нечестное преимущество, строго запрещается покерными комнатами.
Нет, нейросети могут считать быстрее и точнее, однако они не учитывают психологических и поведенческих факторов, которые также имеют большое значение в покере.
Это позволит получить базовые навыки и изучить основы теории — комбинации, правила дисциплин. Однако научиться играть профессионально таким образом невозможно.
Нет, даже хорошо обученные модели могут совершать ошибки и отклоняться от заданных инструкций.
Потребуются навыки в Python и понимание основ машинного обучения. Без технических знаний создать подобное ПО невозможно.