Искусственный интеллект учится блефовать: как нейросети осваивают покер

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что модели на основе Transformer способны формировать внутреннее представление об игровых ситуациях, включая понимание вероятностей и скрытой информации в таких сложных играх, как покер.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Проекции UMAP векторов активаций, полученные для слоев 0-3 трансформера при различных размерах обучающей выборки, демонстрируют кластеризацию, соответствующую семантически близким рангам карт, однако предлагаемый метод вносит определенные искажения в результаты.

Анализ внутренних представлений GPT-2, обученной на данных покерных игр, демонстрирует формирование «мировоззрения» о состоянии игры и вероятностных оценках скрытых карт.

Несмотря на успехи в решении задач с полной информацией, способность больших языковых моделей к моделированию неопределенности в сложных игровых сценариях оставалась не до конца изученной. В статье ‘Emergent World Beliefs: Exploring Transformers in Stochastic Games’ исследуется возможность формирования внутренних моделей игрового мира трансформерами, фокусируясь на покере как каноническом примере частично наблюдаемого марковского процесса принятия решений (POMDP). Полученные результаты демонстрируют, что модель, обученная на истории покерных раздач, способна самостоятельно формировать представления о детерминированных аспектах игры, таких как ранги комбинаций, и стохастических факторах, как, например, вероятность выигрыша, без явного программирования. Может ли это свидетельствовать о том, что LLM способны к самостоятельному усвоению сложных правил и вероятностных моделей, присущих реальным игровым ситуациям?

Моделирование Игры: Основа для Интеллектуальных Агентов

Разработка интеллектуальных агентов требует наличия надежной и сложной среды для обучения и тестирования. Особенно актуальным вызовом для искусственного интеллекта становятся такие игры, как шестиместный безлимитный техасский холдем. Эта карточная игра характеризуется огромным количеством возможных комбинаций, неполной информацией и необходимостью стратегического мышления, что делает ее идеальной платформой для проверки и совершенствования алгоритмов принятия решений. Сложность заключается не только в освоении правил, но и в способности оценивать вероятности, блефовать и адаптироваться к стилю игры оппонентов. Успешное решение этих задач способно значительно продвинуть исследования в области искусственного интеллекта, открывая новые возможности для создания систем, способных к обучению и адаптации в реальных, сложных условиях.

Для успешной навигации в сложных игровых сценариях, таких как многопользовательский покер, требуется модель, способная отражать не только текущее состояние игры, но и присущую ей неопределенность и неполноту информации. В отличие от детерминированных систем, где каждое действие приводит к предсказуемому результату, покер характеризуется случайностью раздачи карт и скрытыми действиями оппонентов. Поэтому эффективная модель должна оценивать вероятности различных исходов, учитывать возможные стратегии противников и принимать решения в условиях неполных данных. Это достигается путем представления информации не в виде однозначных значений, а в виде распределений вероятностей, позволяющих агенту учитывать диапазон возможных сценариев и адаптироваться к меняющейся обстановке. Такой подход позволяет создавать более реалистичные и эффективные алгоритмы принятия решений, способные конкурировать с опытными игроками-людьми.

Огромные объемы данных, содержащиеся в исторических записях покерных раздач (Poker Hand History — PHH), представляют собой бесценный ресурс для обучения моделей искусственного интеллекта, способных к принятию решений в условиях неопределенности. Однако, простое накопление данных недостаточно; эффективное обучение требует тщательно разработанной стратегии. Необходим алгоритм, способный не только обрабатывать колоссальные объемы информации, но и выделять наиболее значимые закономерности, игнорируя шум и нерелевантные детали. Такой подход позволяет модели быстро адаптироваться к сложным игровым ситуациям, прогнозировать действия оппонентов и, в конечном итоге, демонстрировать интеллектуальное поведение, сравнимое с человеческим.

Анализ внутренних представлений модели показал, что даже ранние слои трансформера последовательно кодируют информацию о рангах покерных комбинаций, при этом балансировка данных для редких комбинаций улучшает точность определения их ранга, что подтверждается чёткой диагональю на матрицах согласования.

Покерная Модель: Обучение на Опыте

Модель для игры в покер построена на архитектуре GPT-2, представляющей собой трансформерную нейронную сеть. GPT-2 эффективно обрабатывает последовательные данные, что критически важно для анализа игровых ситуаций, где каждое действие влияет на последующие. Благодаря механизму самовнимания (self-attention), модель способна выявлять сложные зависимости между различными элементами последовательности — например, между картами, ставками и действиями других игроков. Эта способность позволяет GPT-2 изучать и воспроизводить закономерности, характерные для оптимальных покерных стратегий, и прогнозировать наиболее вероятные исходы на основе истории игры.

Модель предварительно обучена на обширном корпусе данных, содержащем историю разыгрывания покерных рук. Этот процесс позволяет модели освоить закономерности, характерные для оптимальных покерных стратегий, включая анализ действий игроков, размеров ставок и вероятностей выигрыша. Объем данных, использованных для обучения, позволяет модели выявлять сложные корреляции между игровыми ситуациями и эффективными решениями, что способствует формированию глубокого понимания стратегии игры в покер. Использование большого объема исторических данных необходимо для эффективного обучения, поскольку покер является игрой с неполной информацией и высокой степенью случайности.

Данный подход позволяет модели формировать представления, учитывающие не только текущее состояние игры, но и долгосрочные последствия различных действий. В отличие от моделей, ориентированных исключительно на непосредственный выигрыш в текущей раздаче, наша система оценивает потенциальное влияние каждого хода на будущие игровые ситуации и общую стратегию. Это достигается за счет анализа больших объемов исторических данных покерных раздач, где модель учится прогнозировать вероятность успеха различных действий в контексте последующих раундов торговли и изменяющейся информации о руках других игроков. Таким образом, модель способна разрабатывать стратегии, направленные на максимизацию выигрыша в долгосрочной перспективе, а не только в краткосрочном периоде.

Анализ производительности зонда на стохастических представлениях показывает, что информация о вероятности выигрыша содержится в активациях модели, особенно в ранних слоях (0-5), и постепенно сжимается по мере углубления в сеть, что соответствует концепции информационного узкого места.

Исследование Представлений: Что «Знает» Модель?

Для извлечения детерминированных представлений из внутренних активаций модели использовались линейные зонды (Linear Probes) и двухслойные многослойные персептроны (Two-Layer MLPs). В ходе анализа особое внимание уделялось задачам идентификации силы комбинации карт (Hand-Rank Identification) и идентификации действия игрока (Action Identification). Линейные зонды и MLP применялись для преобразования внутренних активаций модели в векторы признаков, которые затем использовались в качестве входных данных для классификаторов. Этот подход позволил оценить, какие признаки, закодированные в активациях модели, наиболее важны для выполнения конкретных задач, связанных с игрой.

Для визуализации многомерных представлений, полученных из внутренних активаций модели, были применены методы понижения размерности — PCA, t-SNE и UMAP. Анализ полученных проекций выявил формирование кластеров, соответствующих различным игровым состояниям и стратегическим подходам. В частности, кластеры четко разделили ситуации, требующие агрессивной игры от оборонительной, а также различные типы рук в покере. Наблюдаемая структура кластеров подтверждает, что модель способна извлекать и организовывать информацию о игровом контексте в структурированном виде, позволяя ей различать и классифицировать различные игровые ситуации.

Анализ внутренних представлений модели с использованием линейных проб и двухслойных многослойных персептронов (MLP) показал, что модель способна извлекать значимые признаки из данных и кодировать их структурированным образом. В частности, точность идентификации действий (Action Identification) при использовании как линейных проб, так и MLP, достигла приблизительно 80%. Это свидетельствует о способности модели к обучению и представлению информации, необходимой для принятия решений в игровом процессе, на основе анализа входных данных.

Анализ производительности идентификации действий с использованием линейных и многослойных персептронов показал, что внутренние активации модели уже содержат достаточно информации о типичных действиях и их контексте (достигая точности около 80%), при этом наблюдается путаница между действиями со схожей локальной структурой (например, cc и f).

Стохастические Представления: Учет Неопределенности в Покере

Модель игры в покер разрабатывает стохастические представления для фиксации присущей игре неопределенности. В частности, она оценивает вероятность успеха $Equity$ — долю выигрыша в долгосрочной перспективе — и поддерживает состояние убеждений о скрытой информации, такой как карты противника. Эти представления не являются статичными; модель динамически обновляет их по мере поступления новой информации, формируя вероятностную картину игрового процесса. Способность модели к формированию и использованию таких стохастических представлений позволяет ей оценивать риски и потенциальную выгоду, что критически важно для принятия обоснованных решений в условиях неполной информации и является фундаментом для более сложного планирования и предсказания развития событий.

Стохастические представления играют ключевую роль в принятии обоснованных решений в условиях неполной информации, характерных для покера. Модель, используя эти представления, способна оценивать вероятность наступления различных событий и, как следствие, сопоставлять потенциальный риск и выгоду от каждого возможного действия. Оценка вероятности успеха, или эквити, в сочетании с пониманием текущего состояния игры, позволяет модели формировать взвешенную стратегию, избегая необдуманных ставок и максимизируя долгосрочную прибыльность. Фактически, способность оценивать риски и потенциальную выгоду является основой для рационального принятия решений в любой ситуации, но в покере, где информация ограничена и присутствует элемент случайности, эта способность становится особенно важной.

Модель, используя полученные стохастические представления, способна формировать комплексную модель игрового мира. Это позволяет ей не только оценивать текущую ситуацию, но и прогнозировать развитие событий, планировать дальнейшие действия и, как следствие, принимать более обоснованные решения. Результаты демонстрируют высокую точность предсказания вероятности выигрыша (hand equity), подтвержденную корреляцией 0.59 при использовании линейных методов анализа. Данный показатель свидетельствует о том, что модель эффективно усваивает и использует информацию о неопределенности, что является ключевым фактором успеха в покере и сложных игровых сценариях.

Проекции главных компонент векторов активации слоев трансформера демонстрируют появление отчетливо выраженной треугольной геометрии, напоминающей многообразия состояний в POMDP, что свидетельствует об усилении структурной организации представлений с увеличением размера обучающей выборки.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует способность больших языковых моделей формировать внутреннее представление о состоянии игры, даже в условиях неопределенности. Модель, обученная на данных покера, не просто запоминает последовательности действий, но и строит вероятностную модель скрытой информации, что подтверждается методами зондирования. Это подтверждает, что элегантность алгоритма заключается в его способности к абстракции и обобщению. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Программы должны быть разработаны так, чтобы изменения в одной части не влияли на другие части». Этот принцип напрямую применим к внутреннему представлению модели — хорошо структурированное представление позволяет эффективно обновлять убеждения о состоянии игры, не требуя пересмотра всей модели при поступлении новой информации.

Куда Ведет Эта Игра?

Представленные результаты, безусловно, демонстрируют способность моделей, основанных на архитектуре Transformer, к формированию внутренних представлений о состоянии игры, даже в условиях неполной информации. Однако, следует признать, что сама природа этих представлений остается во многом непрозрачной. Доказательство того, что модель действительно «понимает» вероятностное распределение убеждений противника, а не просто эффективно аппроксимирует функцию ценности, требует более строгих математических инструментов. Простые методы зондирования, хотя и полезны, не гарантируют истинного понимания.

Более того, ограниченность эксперимента покерными данными ставит вопрос о генерализации. Смогут ли подобные модели формировать адекватные представления о мире в более сложных, неструктурированных задачах? И, что важнее, способна ли модель отличать корректные убеждения от ошибочных, или же она будет упорно придерживаться ложных предпосылок, пока те не приведут к очевидной неудаче? Это вопрос, требующий глубокого анализа.

В конечном счете, истинный прогресс в данной области требует не просто увеличения размера модели или объема обучающих данных, а разработки принципиально новых методов верификации и интерпретации внутренних представлений. Недостаточно того, что модель «играет хорошо»; необходимо понять, как она играет, и убедиться, что ее логика непротиворечива и основана на корректных принципах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23722.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-02 14:57