Cómo Entrenar un Bot de Póker con Historiales de Manos

Aquí está el asunto con los bots de póker: no les importa tu historia de bad beat. Ni siquiera les gusta el beat cuando llega el momento. Les importa el log. El archivo en texto plano con marcas de tiempo, posiciones en la mesa, profundidades de stack, presupuestos, cifras de dólares y centavos: el registro detallado de lo que realmente ocurrió.

Ya sabes, esos archivos que la gran mayoría de los jugadores solo guarda para revisarlos después de una dudosa decisión en el river. He pasado noches enteras revisándolos, hasta que las manos se mezclaban, hasta que “UTG sube a $3” parecía menos una acción que una grieta en la Matrix.

En algún lugar de ese caos, un bot de póker aprende. Aquí es donde comienza el entrenamiento de bots de póker con historiales de manos — convirtiendo logs crudos y caóticos en la base del conocimiento estratégico de una IA.

Limpieza y Análisis de Historiales de Manos de Póker

Los historiales de manos son desordenados. PokerStars, GGPoker, WSOP — cada uno tiene sus excentricidades. A veces las ciegas están en la parte superior de la página, otras veces enterradas tres líneas más abajo, y en ocasiones en un formato que parece de 2004 (porque lo es).

La primera tarea es limpiarlos. Tamaños de stack en ciegas grandes. Acciones en formato consistente. Cartas en vectores binarios legibles por máquina. Un bot no “ve” el As de Picas — ve un 1 en la posición 12 de un array de 52 bits. Romántico, lo sé.

Cuanto mejor lo parses, menos basura entra en la “mente” de tu bot. Una vez pasé tres días rastreando un error de parsing que convirtió la mitad de las ciegas pequeñas en subidas fantasma. El bot estaba foldeando reyes preflop. ¿Vergonzoso? Absolutamente. ¿Educativo? Mucho más.

Convirtiendo Historiales de Manos en Datos de Entrenamiento para Bots de Póker

Aquí está la magia: un bot de póker no necesita tu motivador discurso estratégico para ganar. Necesita pares de estado-acción estructurados.

Desarmamos cada mano en puntos de decisión: tamaño del bote, posición, profundidad de stack, textura del board, apuestas previas. Agregamos elementos artificiales como pot odds, odds implícitas, SPR, fold equity. Y las palabras clave: fold, call, raise, con tipos de apuestas.

Si es aprendizaje supervisado, el bot simplemente imita. Clonación de comportamiento. Miles, millones de decisiones de jugadores fuertes. Es como enseñar a hablar a un loro, excepto que el loro a veces hace un 3-bet light desde el cutoff. Esta fase es crucial en el entrenamiento de bots con historiales de manos, donde las acciones estructuradas extraídas de los logs se transforman en modelos de decisión ejecutables.

Si es aprendizaje por refuerzo, los historiales de manos son más bien un espejo. No son el combustible esencial (el auto-juego genera datos más diversos), pero pueden ayudar a ajustar el comportamiento frente a fenómenos reales.

Uso de CFR y Aprendizaje Profundo en el Entrenamiento de Bots de Póker

El Counterfactual Regret Minimization (CFR) sigue siendo el rey. El bot toma decisiones como si estuviera evaluando cada punto de decisión, calculando el arrepentimiento de no ejecutar cada acción y ajustando poco a poco. Hazlo mil millones de veces y tendrás juego Teoría de Juegos Óptima (GTO).

Luego entra el aprendizaje por refuerzo profundo para lidiar con las partes más desordenadas. DeepStack trató el juego futuro con una red neuronal, Pluribus miró lo suficiente hacia adelante para adaptarse al caos del six-max. Las mejores IA de póker terminan en un bot híbrido — GTO en el núcleo y explotador en los bordes.

¿Tus historiales de manos aquí? Son la herramienta de calibración. Muestran lo que los jugadores reales hacen en realidad, para que el bot pueda jugar de forma conservadora cuando hay dinero real en juego.

Errores, Bugs y el Factor Humano

Entrenar un bot no se trata solo de números. Se trata de depurar las matemáticas.

Incluso he tenido bots que foldeaban ases debido a que una carta baja offsuit estaba mal etiquetada en el vector de características. He tenido bots que intentaban hacer bluff shove en Limit Hold’em porque el normalizador de tamaños de apuesta estaba roto.

Cada error en el parsing y en la ingeniería de características se acumula. Tus algoritmos de IA para póker no son más inteligentes que los datos que les das. Basura que entra, IA basura que sale.

Y ahí está el detalle: los historiales de manos no son precisos. Reflejan los sesgos de los jugadores que los generaron: overfolding, underbluffing, líneas extrañas. Si entrenas ciegamente con ellos, tu bot aprende esas peculiaridades. A veces eso es bueno (fortaleza explotadora contra un grupo específico), a veces es una trampa.

Pruebas y Evaluación de un Bot de Póker Después del Entrenamiento

Cuando el entrenamiento termina, tienes un modelo. Pero no un bot terminado.

Necesitas una interfaz que alimente al modelo con estados de juego en vivo en la mesa; que tu lógica de apuestas funcione bien en spots incómodos fuera del conjunto de entrenamiento; que tenga planes de contingencia para que, cuando la confianza del modelo sea baja, pueda volver a una base más segura.

El objeto resultante no es simplemente una fórmula matemática. Es software. Un proyecto de IA para póker que puedes probar, evaluar, e incluso jugar contra él.

En investigación, se utiliza AIVAT para reducir la varianza y estimar la tasa de ganancias del bot. Si es una prueba privada, simplemente lo ejecutas durante 100,000 manos y esperas que la gráfica vaya hacia arriba.

Y Luego lo Ves Jugar

Aquí es donde se pone interesante.

Ves al bot hacer algo extraño: check-raise en un flop seco con tercera pareja. Revisas el log. Está aprovechando una tendencia que ha descubierto escondida en algún rincón del conjunto de datos: este tipo de oponente foldea demasiado ante agresión en botes multiway.

Lo ves slowplayear ases de una manera que nunca le enseñaste. Lo ves hacer hero-call en una situación en la que tú habrías foldeado. A veces es brillante. A veces se estrella.

Y ese es el punto. Un bot que ha sido entrenado con historiales de manos aprende de manera instintiva cada una de las decisiones en esos archivos. Esta es la esencia del entrenamiento de bots con historiales de manos: adaptar estrategias de incontables manos registradas a jugadas accionables en la mesa. Los patrones de miles de jugadores, suavizados, ponderados, convertidos en probabilidades.

No es perfecto. Pero tampoco lo somos nosotros.