מהי ניתנות לניצול בבוטי פוקר – ואיך מצמצמים אותה?

זה מתחיל, כמו כל כך הרבה פעמים, לא בפיצוץ ולא בטעות, אלא בתחושת אי־נוחות עמומה (ועוד קטנה במיוחד): כמה דברים פשוט לא כפי שהם צריכים להיות. הבוט משחק טוב. הוא מבלף במקומות הנכונים, מבצע הימורי ערך באכזריות, מקפל כשצריך גם אם זה כואב. ובכל זאת, לאורך עשרות אלפי ידיים, מופיע דפוס מוזר: שחקן טוב מנצח לא על ידי משחק מושלם מול המחשב, אלא על ידי איתור החורים בתפרים, נזילות קטנות אך עקביות בשריון האסטרטגי. זה לא עניין של וריאנס. זה עניין של ניתנות לניצול.

מדד בלתי נראה

עבור אלה מאיתנו שעובדים במסדרונות האפורים של פיתוח פוקר מבוסס בינה מלאכותית, ניתנות לניצול אינה מדד — אלא רוח רפאים. כפי שאומר אחד ממחברי המאמר החדש, ג'ייקוב אברנת'י, מדובר בהגדרה מתמטית של ההפסד הממוצע שאסטרטגיה תספוג כאשר היא מתמודדת מול יריב מושלם לחלוטין — יריב שמגיב בצורה הטובה ביותר רק כלפיך, רק מול החולשות שלך. עבור מי שמנסה לשחק GTO, הפער בין השאיפה לבין היישום הוא ניתנות לניצול.

תחשוב על אסטרטגיה שמקפלת טיפה יותר מדי בנקודה מסוימת בריבר. לא אסון. רק קצת מעבר למה ששיווי המשקל מכתיב. בן אנוש אולי לא ישים לב. בוט גרוע כנראה גם לא. אבל בינה מלאכותית מתקדמת, מכווננת לקצה יריבותי, תזהה ותתקוף. תדירות הקיפול הזו היא נקודת כניסה – שריטה שעם מספיק דחיפה יכולה להפוך לקרע.

מדידת הדליפה

אולי תחשוב שקל לזהות ליקויים כאלה. אבל בניגוד לשחמט או גו, פוקר הוא משחק של צללים. היריב שמגיב בצורה הטובה ביותר הוא רוח רפאים: תיאורטי, כל־יודע, סבלני. בפועל, כשמחשבים ניתנות לניצול, אתה כמעט תמיד דוגם את הרוח הזאת – אם באמצעות LBR rollouts או קירובים עמוקים של מונטה קרלו. החוקרים של רובסון מדברים במשפטים של שלוש וארבע ספרות אחרי הנקודה, עם יחידות מדידה כמו מילי־ביג־בליינד למשחק (mbb/g), וכן, הם מאמינים שכל עשירית חשובה. בוט עם ניתנות לניצול של 1 mbb/g נחשב לקצה הטכנולוגיה. תשע נזילות, עשר, שמונה, שתיים או חמש – אבל בוט עם 300? ברז דולף.

גם בשנת 2025, אין אף בוט ידוע שמשחק בפומבי פוקר באמת בלתי ניתן לניצול בקנה מידה, במשחקי No-Limit שישה שחקנים. ראש בראש? אנחנו קרובים. אבל מספר נקודות ההחלטה – הפיצוץ הקומבינטורי – הוא עצום. אז מה שמתכנתים עושים זה למפות, להכליל, לפתור, לפתור מחדש ותמיד, תמיד להשגיח.

איפה מתחילות הדליפות

ניתנות לניצול חודרת בשקט. אבל לעיתים קרובות זה המחיר של קיצור דרך – קיבוץ ידיים (hand bucketing) שמאחד אחזקות שונות בעדינות, או הפשטות בהימורים שמעגלת החלטות עדינות לצורות נוחות לתפעול. לפעמים זו הטיה של קירוב פונקציה: רשת נוירונים שלמדה על פני מיליוני דוגמאות בסביבות מדומות לחזות ערך צפוי (EV), אבל קורסת במקרה קצה שהיא לא נתקלה בו קודם. ולפעמים, זו פשוט החלטה הנדסית שהתקבלה בלחץ – גנרטור מספרים אקראיים צפוי מדי, דפוסי תזמון עקביים מדי, תת-משחק שנפתר בהנחות שכבר לא תקפות.

“הדבר המרתק בבעיות האלו,” הוא אמר לי, “זה לא רק שהן קורות – אלא שהן מהדהדות. גובה הימור צפוי אחד בריבר אולי לא יזיק. אבל מה אם הוא צפוי, והוא קורה שוב ושוב בלוחות סטנדרטיים? הבוט נעשה קריא. ניתן לניצול.

אמצעי הנגד

מה אם כך התרופה? אין אחת. לא ממש. אבל יש פסיפס של טכניקות, שכל אחת מכרסמת בסיכון.

• CFR והקרובים שלו: Counterfactual Regret Minimization, וגרסאות כמו CFR+, DCFR+, Deep CFR — אלה הם סוסי העבודה. הם לומדים באיטרציה, משחקים מול עצמם עד שהחרטות כמעט נעלמות. אבל גם הם זקוקים למיליוני — לפעמים מיליארדי — איטרציות כדי להגיע לרמות ניצול מזעריות.

• פתרון תת־משחקים בטוח: כאן בלטו הבוטים כמו Libratus ו-DeepStack. הם לא סמכו בעיוורון על המודלים שלהם. בכל צומת, הם חישבו מחדש, דייקו, והגבילו את הסיכון. "לעולם אל תפתור מחדש לאסטרטגיה שניתנת לניצול יותר מהבסיס שלך" — מנטרה של פוקר בינה מלאכותית בטוחה.

• משמעת ברנדומיזציה: גם זה לא טריוויאלי. אם מחולל המספרים האקראיים שלך לא מוצפן כמו שצריך, או אם התזמון שלך עקבי מדי, יריב חד עין יוכל לשחזר את ההיגיון שלך. הבוטים הטובים ביותר מגוונים — גם באסטרטגיה וגם בקצב.

• בדיקה תחת אש: בדיקות LBR מתמשכות, משחק עצמי יריבותי, הזרקת הימורים מחוץ לעץ – כל אלה חלק ממשטר כושר קפדני. הבוטים משתפרים לא בבידוד, אלא דרך לחץ.

מתח שאינו נפתר

GTO הוא החלום, ניצול הוא הפיתוי. משחק GTO טהור חסין אך אדיש — מול יריבים חלשים הוא משאיר כסף על השולחן. במקום זה, יש לנו משהו גרוע יותר: משחק מנצל טורף את החלשים אבל מדמם מול החזקים. רוב הבוטים המתקדמים משלבים בין השניים: ליבה עם ניתנות לניצול נמוכה, יחד עם שכבות הזדמנויות שמופעלות לפי צורך — תמיד בהשגחה של מנהל דליפות.

ושם טמון המתח. כי כל מקרה של ניצול עלול להפוך לסיכון. כל הפשטה היא פישוט של יקום. הסיבה, כמובן, היא שבפוקר — בשונה ממשחקי מידע מלא — אין משוב מושלם. רק אותות רועשים ומאוחרים.

אז אנחנו שואלים שוב ושוב: עד כמה האסטרטגיה הזו ניתנת לניצול? מה הסיכוי שמישהו זיהה את הדליפה הזו, ומי זה יכול להיות? האם נוכל להרשות לעצמנו את הסטייה הזו? האם כדאי לנו לקבץ את היד הזו עם זו? ותמיד מאחורי השאלות האלה שאלה עמוקה יותר: עד כמה אנחנו באמת קרובים לפתרון של המשחק?

כנראה שלא מספיק קרובים. אבל יותר קרובים מאתמול.