איך ליצור בוט פוקר באמצעות Python
הצהרת אחריות משפטית ואתית: תוכן זה מיועד למטרות חינוכיות/מחקריות בלבד. בוטים אוטומטיים של פוקר באתרי פוקר מסחריים מקוונים עלולים להפר את תנאי השירות ועלולים להיות בלתי חוקיים בתחומי שיפוט מסוימים. אנא בדקו את החוקים המקומיים ואת המדיניות של יישומי הפוקר או האתרים שלכם לפני יישום כל תוכנת פוקר אוטומטית. תוכן זה יתמקד רק במחקר אקדמי, יישומי תורת המשחקים ופיתוח חינוכי של בינה מלאכותית.
מבוא: הניסיון שלי במחקר בינה מלאכותית בפוקר
כחוקר המתעניין הן בבינה מלאכותית והן בתורת המשחקים, השקעתי זמן רב במחשבה על בינה מלאכותית בפוקר ועל ההצלחות המדהימות של הבינה המלאכותית בעשור האחרון. בשנת 2017, כשלמדתי לראשונה על ליברטוס של אוניברסיטת קרנגי מלון, שזה עתה הביס מספר שחקנים אנושיים מקצועיים בטקסס הולדם ללא הגבלה ראש בראש, התברר לי שאנחנו נמצאים ברגע היסטורי בבינה מלאכותית. התעניינתי כיצד המערכות הללו עבדו וכיצד מיישמים פוטנציאליים יכולים ללמוד מההצלחות הללו. בינה מלאכותית בפוקר היא אחד התחומים המורכבים ביותר במחקר בינה מלאכותית ומשתמשת בכל מגוון הטכניקות האפשריות למשחק מידע לא מושלם – כגון תורת משחקים יישומית, חשיבה אסטרטגית עם אי ודאות ומידול יריבים. בניגוד לשחמט או גו, פוקר משלב פחות כללים, מידע נסתר, בלוף וגורמים חברתיים, מה שהופך אותו לרגיל ודומה לבעיות החלטה רבות שאנו מתמודדים איתן בחיים. 
הפריצה הגדולה: המעבר מליברטוס לפלוריבוס
כל הנוף של בינה מלאכותית בפוקר השתנה עם שלוש ההצלחות הגדולות הללו ובתורן שינה את התפיסה שלנו לגבי יכולות הבינה המלאכותית במשחקי מידע לא מושלם.
ליברטוס: אלוף הראש בראש (2017)
פותח על ידי טואומס סנדהולם ונועם בראון באוניברסיטת קרנגי מלון, ליברטוס עשה כותרות כשהביס ארבעה מקצוענים מובילים בתחרות של 20 יום של טקסס הולדם ללא הגבלה ראש בראש. בפרסום שלהם ב-Science, סנדהולם אמר: "ליברטוס לא מנסה להבין איך בני אדם משחקים. הוא מפתח אסטרטגיה שהיא אופטימלית באופן מוכח נגד כל יריב" (בראון וסנדהולם, 2019, Science). הסיבה להצלחת ליברטוס נבעה מהעובדה שהוא ביצע אלגוריתמי מזעור חרטה קונטרפקטואלית (CFR) על חישוב עצום, שרץ למעלה מ-13 מיליון שעות ליבה על אשכול ברידג'ס במרכז המחשוב העל של פיטסבורג. מה שהופך את ליברטוס למיוחד הוא שהוא הצליח לחשב אסטרטגיות לעץ המשחק השלם של הולדם ללא הגבלה ראש בראש, שנחשב בלתי פתיר חישובית לפני עבודתם.
דיפסטאק: חשיבה אסטרטגית בזמן אמת (2017)
באותו זמן, חוקרים באוניברסיטת אלברטה, בראשות מייקל בולינג פיתחו את דיפסטאק, שהיה ידוע בשילוב למידה עמוקה עם חשיבה תיאורטית במשחקים. "דיפסטאק הוא תוכנת המחשב הראשונה שמנצחת מקצוענים אנושיים בפוקר טקסס הולדם ללא הגבלה ראש בראש", אמר בולינג במאמר שלהם ב-Science (מורבצ'יק ואחרים, 2017). החדשנות של דיפסטאק הייתה שדיפסטאק יכול לחשב את האסטרטגיה בזמן אמת תוך כדי משחק, במקום להיות צריך לחשב מראש את כל עץ המשחק. שיטה זו הפכה את הביצועים ברמה גבוהה להרבה יותר קלים למימוש.
פלוריבוס: חופש פוקר שישה שחקנים (2019)
ההישג הגדול ביותר היה הבא, עם פלוריבוס, שפותח שוב על ידי צוות CMU, שהיה הבינה המלאכותית הראשונה שהביסה מקצוענים אנושיים בטקסס הולדם ללא הגבלה של שישה שחקנים. זה הרבה יותר מרשים, מכיוון שלפוקר רב-משתתפים יש מורכבות אקספוננציאלית גדולה יותר באופן משמעותי מפוקר ראש בראש. "הטכניקות שפיתחנו עבור פלוריבוס יכולות להיות מיושמות באופן רחב יותר לאינטראקציות אסטרטגיות אחרות, כולל מכירות פומביות, משא ומתן, אבטחת סייבר ותחומים אחרים", אמר סנדהולם במאמר המאוחר שלהם (בראון וסנדהולם, 2019).
יסודות טכניים: הבנת הארכיטקטורה של בינה מלאכותית מודרנית בפוקר
אסטרטגיות אופטימליות תיאורטיות במשחק (GTO)
פתרונות בינה מלאכותית מודרניים בפוקר מיושמים ביסודם עם אסטרטגיות אופטימליות תיאורטיות במשחק המוגדרות מתמטית כמשחק האידיאלי שלא ניתן לנצל על ידי היריב. לפי שחקן הפוקר המקצועי והמאמן דרן אליאס, "משחק GTO מספק אסטרטגיית בסיס שלא ניתנת לניצול, אבל הכישרון האמיתי מגיע בידיעה מתי ואיך לסטות מ-GTO כדי לנצל חולשות יריב." המתמטיקה בפועל מסתמכת על מפרטי שיווי משקל נאש, שבהם האסטרטגיה של כל שחקן היא אופטימלית בהינתן האסטרטגיות שנבחרו על ידי כל השחקנים האחרים. במונחי פוקר, זה כרוך בהשגת האסטרטגיה הטובה ביותר כך שבטווח הארוך, לא ניתן להפסיד כסף, לא משנה איזו אסטרטגיה בוחרים היריבים.
מזעור חרטה קונטרפקטואלית (CFR)
אלגוריתמי CFR הם אחד החלקים החשובים של בינה מלאכותית מודרנית בפוקר, האלגוריתם פועל ועוקב אחר "חרטה" תוך כדי משחק איטרציות רבות דרך המשחק הווירטואלי או מצב המשחק, שבו האסטרטגיה של האלגוריתם מתפתחת כפונקציה של "חרטה", שהיא ההבדל בין הפרס שהתקבל לבין הפרס שיכול היה להיות מושג אם השחקן היה משחק פעולה שונה מהפעולה שבוצעה בפועל. פיתוחים אחרונים כללו מונטה קרלו CFR (MCCFR), ו-Deep CFR המשלבים רשתות עצביות, תוך שימוש ב-CFR מסורתי במקום שבו זה שימושי, המאפשרים לשחקני פוקר לדגום באופן סביר מרחבי מצב עצומים. ממטה-אנליזה שפורסמה בין 2020-2025 הראתה התכנסות חזקה וזיכרון (שטיינברגר ואחרים, 2019, לי ואחרים, 2020).
שילוב רשתות עצביות
מערכות בינה מלאכותית מודרניות רבות בפוקר השתמשו באלמנט הלמידה העמוקה. Facebook AI Research פרסמה לאחרונה גרסה חדשה של CFR הנקראת Deep CFR, שהשתמשה ברשתות עצביות כדי לקרב פונקציות חרטה ואסטרטגיה תוך שיפור משמעותי של טביעת הרגל בזיכרון ללא פשרה בביצועים. שילוב רשתות עצביות כולל לעתים קרובות:
- רשתות ערך שיכולות לקרב ערך צפוי לכל מצב של המשחק
- רשתות מדיניות או מדיניות סטוכסטית המגדירות הסתברויות פעולה שיינקטו
- רשתות מידול יריבים שיכולות להעריך מגמות התנהגות מבוססות שחקן
דוגמה מהעולם האמיתי: יצירת בינה מלאכותית חינוכית משלכם לפוקר
ספריות ומסגרות מפתח בפייתון
דרך המחקר הנוכחי והמונחים היישומיים של בינה מלאכותית בפוקר, השימוש בכמה ספריות נפוצות הופך לספריות סטנדרטיות לפיתוח בינה מלאכותית בפוקר:
OpenSpiel: מסגרת רב-משחקית של גוגל
|
1 2 3 4 5 6 7 |
import pyspiel import numpy as np from open_spiel.python.algorithms import cfr # אתחול משחק פוקר game = pyspiel.load_game("leduc_poker") state = game.new_initial_state() |
OpenSpiel היא ספרייה שפותחה על ידי Google DeepMind וכוללת יישומים לאלגוריתמים תיאורטיים רב-משחקיים כולל וריאנטים של CFR. לספרייה יש פוטנציאל להפוך לספרייה העיקרית למחקר בינה מלאכותית בפוקר לשימוש באקדמיה.
PyPokerEngine: סביבת סימולציה
|
1 2 3 4 5 6 7 |
from pypokerengine.api.game import setup_config, start_poker from pypokerengine.players import BasePokerPlayer class ResearchBot(BasePokerPlayer): def declare_action(self, valid_actions, hole_card, round_state): # יישמו את האסטרטגיה שלכם כאן return action, amount |
PokerRL: מסגרת למידה מחזקת
PokerRL מספקת דרך ליישם טכניקות למידה מחזקת בסביבת פוקר תוך מתן תמיכה לאפשרויות ווריאציות פוקר כמו גם תצורה לאפשרויות האימון שלכם.
דרישות חישוביות ושיטות אימון
בינה מלאכותית מודרנית בפוקר תדרוש משאבים חישוביים רבים כדי להתפתח למודל מאומן. כפי שמודגש ברשומות:
- ליברטוס: למעלה מ-13 מיליון שעות ליבה של אשכולות מחשוב-על
- פלוריבוס: 12400 שעות ליבה לאימון ראשוני וחישוב בזמן אמת חי
- מסירה אקדמית: בדרך כלל איפשהו 100-1000 שעות GPU כדי להגיע למשהו שימושי
כדי לשים דברים בהקשר לביצוע מחקר אקדמי, אוניברסיטאות יכולות בדרך כלל להסתכל על יישומים פשוטים יותר של פוקר:
- לדוק פוקר: יישום פשוט מאוד של פוקר כדי לעמוד במטרה המקורית של הלמידה ליישם אלגוריתמי CFR באופן כללי.
- קון פוקר: יישום פשוט מאוד לעזור לאנשים להבין את החלקים הכלליים.
- הולדם מוגבל ראש בראש: פשוט משמעותית ממשחקים ללא הגבלה.
ארכיטקטורת יישום לדוגמה
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 |
import numpy as np from typing import Dict, List, Tuple import pyspiel class EducationalPokerAI: def __init__(self, game_name: str = "leduc_poker"): self.game = pyspiel.load_game(game_name) self.cfr_solver = cfr.CFRSolver(self.game) self.training_iterations = 0 def train(self, iterations: int = 10000): """אמן את הבינה המלאכותית באמצעות אלגוריתם CFR""" for i in range(iterations): self.cfr_solver.evaluate_and_update_policy() if i % 1000 == 0: exploitability = self.calculate_exploitability() print(f"איטרציה {i}: ניצולות = {exploitability}") self.training_iterations += iterations def get_strategy(self, state): """קבל את האסטרטגיה הנוכחית למצב נתון""" return self.cfr_solver.average_policy() def calculate_exploitability(self) -> float: """חשב עד כמה ניתנת לניצול האסטרטגיה הנוכחית""" return cfr.exploitability(self.game, self.cfr_solver.average_policy()) |
דוגמה מהעולם האמיתי ומחקרי מקרה
בהתחשב בדוגמאות מהניסיון האקדמי והמחקרי
לבינה מלאכותית בפוקר יש שימושים מחוץ למשחקים, למשל:
- אבטחת סייבר: חשיבה אסטרטגית להגנה על רשת
- שווקים פיננסיים: מנגנוני מכרזים, אסטרטגיות מסחר
- משא ומתן: מצבים עם מספר צדדים המנהלים מו"מ על חלוקת משאבים
- אסטרטגיה צבאית: חשיבה אסטרטגית תחת מידע חלקי ואי-ודאות
ערך אקדמי כחלק מתוכנית הלימודים במדעי המחשב
מספר אוניברסיטאות מובילות, למשל קרנגי מלון, אוניברסיטת אלברטה ו-MIT, כוללות פרויקט כלשהו של בינה מלאכותית לפוקר כחלק מתוכנית הלימודים במדעי המחשב. פרויקטי המחקר חושפים את הסטודנטים ל:
- עיצוב אלגוריתמים: מימוש ואופטימיזציה של אלגוריתמי CFR.
- תורת המשחקים: חיפוש אחר שיווי משקל נאש, חשיבה אסטרטגית עם גרפים/רשתות.
- למידת מכונה: כהשלמה לאלגוריתמים קלאסיים וליצירת אינטליגנציה כללית נוספת – באמצעות רשתות עצביות.
- הנדסת תוכנה: פיתוח מערכות מורכבות על שלל רכיביהן!
פרספקטיבה של מומחים והתעשייה
בפרספקטיבה אקדמית
כפי שמתאר ד"ר מייקל בולינג, מאוניברסיטת אלברטה: "המחקר בבינה מלאכותית לפוקר דוחף את גבולות האפשרי בחשיבה אסטרטגית תחת אי-ודאות. הטכניקות שאנחנו מפתחים מיושמות באבטחת סייבר, מכרזים וכל תחום שבו צריך לקבל החלטות עם מידע חלקי."
זיכרון של שחקן מומחה
השחקן והמאמן דארן אליאס הסביר את ההיבט החינוכי של הפוקר: "הבנת עקרונות GTO דרך מחקר בינה מלאכותית חוללה מהפכה באופן שבו אנחנו חושבים על אסטרטגיית פוקר. גם אם לעולם לא תבנו בוט, לימוד האלגוריתמים הללו הופך אתכם לחושבים אסטרטגיים טובים יותר."
יישומים בתעשייה
התפתחויות אחרונות בבינה מלאכותית לפוקר עוררו עניין בקרב שחקני טכנולוגיה גדולים. Google DeepMind, Facebook AI Research ואחרים ממשיכים לתמוך בתחום זה בארגוניהם ולשמור על השקעות בגלל ההשלכות בתחומים רחבים יותר של בינה מלאכותית.
התפתחויות אחרונות באקדמיה (2020–2025)
התחום עדיין מתפתח במהירות. היו מספר התפתחויות חשובות, במיוחד:
וריאנטים משופרים של CFR
- Neural Fictitious Self-Play (NFSP): הגרסה העצבית של CFR הצליחה להתמודד בצורה טובה יותר עם מרחבי מצבים גדולים
- Deep CFR עם קירוב פונקציה: הפחית את דרישות הזיכרון של תהליך הלמידה
- שיטות גיזום מבוססות חרטה: הדגישו התכנסות מהירה בפועל
למידת מרובי סוכנים
תוכנית המחקר התרחבה ממשחק לשני שחקנים לדומיינים של מרובי שחקנים וסוכנים, עם יישומים שזוהו בעלי עניין רחב יותר לסטודנטים/חוקרים, בהם:
- עיצוב מכרזים
- הקצאת משאבים
- אינטראקציה ושיתופי פעולה עם מערכות בינה מלאכותית
בינה מלאכותית ניתנת להסבר בהקשרים אסטרטגיים
לבסוף, התפתחויות אחרונות התמקדו בהסברת ההחלטות של בינה מלאכותית לפוקר, דבר חיוני לחינוך וליישום עתידי בעולם האמיתי.
כיווני עתיד ונתיבי לימוד
לסטודנטים/חוקרים עתידיים
כל סטודנט שמתעניין בבינה מלאכותית במשחקים ובמיוחד בפוקר צריך לשקול את הדברים הבאים:
- הכשרה מתמטית חזקה ליסודות של תורת המשחקים, הסתברות ואופטימיזציה
- ניסיון בתכנות, רצוי ב-Python או ++C, עם היכרות עם ארכיטקטורות של למידת מכונה
- הבנה של אלגוריתמי החלטות – במיוחד CFR, MCTS ורשתות עצביות
- ניסיון במימוש גרסה משלכם של פוקר מדומה בצורה פשוטה
מהי סדרת הלימוד הטובה ביותר ללימוד בינה מלאכותית לפוקר?
- התחילו עם Kuhn Poker: מימוש אלגוריתם CFR פשוט.
- עברו לסימולציה של Leduc Poker: יותר מורכב אך עדיין ניתן לניהול.
- חקרו מימושים קיימים כגון OpenSpiel, PokerRL.
- בדקו את התוספות האפשריות שבינה מלאכותית יכולה להביא עם רשתות עצביות ווריאציות של Deep CFR.
- חקרו יישומים מעבר לפוקר לסוכנים אסטרטגיים אחרים.
סיכום על הערך החינוכי
יישומי בינה מלאכותית לפוקר מייצגים אחת מהעיסוקים האקדמיים המרתקים ביותר בהשכלה במדעי המחשב. ההזדמנות לחקור תיאוריה מתמטית מעמיקה תוך התמודדות עם בעיות תכנות מעשיות מאפשרת לסטודנטים להשתלב באופן מלא במחקר בינה מלאכותית, תורת המשחקים והנדסת תוכנה. בעוד שהיכולות של Libratus, DeepStack ו-Pluribus מספקות ראיות לכך שהגענו לשיאים יוצאי דופן בפיתוח בינה מלאכותית, הערך הגדול ביותר של בינה מלאכותית לפוקר איננו ביצירת מערכות לניצול משחקי פוקר אלא בהבנה כיצד חשיבה אסטרטגית תחת אי-ודאות מייצרת תוצאות עקרוניות. בזמן שכולנו מתמודדים עם אתגרים חשובים באבטחת סייבר, שווקים פיננסיים ומערכות מרובי סוכנים, האסטרטגיות שפיתחנו במחקר בינה מלאכותית לפוקר אכן מהוות כלים בעלי ערך לשקילת בעיות בעולם האמיתי. עבור סטודנטים וחוקרים, בינה מלאכותית לפוקר מהווה חסם כניסה נמוך יותר לאספקטים המתקדמים ביותר של הבינה המלאכותית העכשווית. ההתפתחות העתידית היא להתרחב מבינה מלאכותית לפוקר לכלול את הטכניקות שפותחו שם בדומיינים רחבים יותר, תוך שמירה על הערך האקדמי הטמון במחקר זה. אם נמשיך לשוב לחינוך, לשקיפות בקוד פתוח, לפיתוח אחראי, ולרגישות להשלכות של אנשים העובדים עם מערכות חכמות ויכולת חשיבה אסטרטגית, אזי לבינה מלאכותית לפוקר תהיה משמעות מתמשכת.
מקורות וקריאה נוספת
- Brown, N., & Sandholm, T. (2019). בינה מלאכותית על-אנושית לפוקר מרובה משתתפים. Science, 365(6456), 885-890.
- Moravčík, M., ואחרים (2017). DeepStack: בינה מלאכותית ברמת מומחים בפוקר טקסס הולדם ללא הגבלה ראש בראש. Science, 356(6337), 508-513.
- Steinberger, E. (2019). מזעור חרטה קונטרפקטואלית עמוקה יחידה. arXiv preprint arXiv:1901.07621.
- Li, X., ואחרים (2020). Neural Fictitious Self-Play במשחקי מידע לא מושלם. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
- Lanctot, M., ואחרים (2019). OpenSpiel: מסגרת ללמידת חיזוק במשחקים. arXiv preprint arXiv:1908.09453.
שאלות נפוצות (FAQ)
האם בוטים של פוקר הם לא חוקיים?
אין תשובה אחת נכונה. בוטים אוטומטיים באתרים מסחריים מקוונים של פוקר בדרך כלל נאסרים על ידי תנאי השימוש של האתר המסחרי ועלולים גם להיות בניגוד לחוקי תחום השיפוט המקומי. מערכות אוטומטיות אלו מיועדות לשימוש חינוכי ומחקרי בלבד.
למה בינה מלאכותית לפוקר שונה מבינה מלאכותית לשחמט?
שחמט ו‑גו הם משחקי מידע מושלם, כלומר כל הכלים במשחק גלויים. פוקר הוא משחק מידע לא מושלם, שבו יש קלפים נסתרים, בלופים ומידול של יריבים, מה שהופך את אסטרטגיית הפוקר לקרובה הרבה יותר לקבלת החלטות בעולם האמיתי תחת אי‑ודאות.
אם אני רוצה ללמוד בינה מלאכותית לפוקר, מאיפה מתחילים?
התחל ממשחקים חינוכיים פשוטים: Kuhn Poker → Leduc Poker → מימוש בסיסי של CFR → מסגרות גדולות יותר, למשל OpenSpiel; הדבר יספק נקודת כניסה נגישה ללימוד מערכות מורכבות יותר כגון PokerRL או Deep CFR.
כמה משאבים חישוביים דרושים לאימון בינה מלאכותית לפוקר?
עבור אבטיפוס אקדמי טיפוסי, 100–1000 שעות GPU מספיקות לרוב. אך מערכות מתקדמות כגון Libratus או Pluribus דרשו עשרות אלפים עד מיליוני שעות ליבה על מחשבי‑על.
האם יש ערך בלימוד בינה מלאכותית לפוקר אם איני מתכוון לבנות בוט?
בהחלט. אם אתה מבין CFR, GTO וריבוי סוכנים, הידע הזה יכול להיות מיושם בתחומים רבים כמו אבטחת סייבר, משא ומתן ושווקים פיננסיים.
אילו כיווני מחקר בבינה מלאכותית לפוקר יהיו מעניינים מעבר ל‑2025?
תחומים חשובים יהיו בינה מלאכותית ניתנת להסבר (XAI), למידת מרובי סוכנים בקנה מידה גדול ויישום רחב יותר של אסטרטגיות מבוססות CFR בתחומים שמעבר לפוקר.
איך ליצור בוט פוקר ב‑Python: מדריך על מחקר בבינה מלאכותית לפוקר