Como criar um bot de pôquer usando Python
Aviso Legal e Ético: Este conteúdo é apenas para fins educacionais/de pesquisa. Bots de pôquer automatizados em sites comerciais de pôquer online podem violar os termos de serviço e também podem ser ilegais em certas jurisdições. Por favor, verifique as leis locais e as políticas de seus aplicativos ou sites de pôquer antes de aplicar qualquer software de pôquer automático. Este conteúdo focará apenas em pesquisa acadêmica, aplicações de teoria dos jogos e desenvolvimento educacional de IA.
Introdução: Minha Experiência em Pesquisa de IA no Pôquer
Como pesquisador interessado tanto em inteligência artificial quanto em teoria dos jogos, passei muito tempo refletindo sobre a IA de pôquer e os incríveis sucessos da IA na última década. Em 2017, quando soube pela primeira vez sobre o Libratus da Carnegie Mellon University, que havia acabado de derrotar vários jogadores humanos profissionais em heads-up no-limit Texas Hold’em, ficou claro para mim que estávamos em um momento histórico da IA. Passei a me interessar em como esses sistemas funcionavam e como potenciais implementadores poderiam aprender com esses sucessos. A IA de pôquer é uma das áreas mais complexas da pesquisa em inteligência artificial e utiliza toda a variedade de técnicas possíveis para um jogo de informação imperfeita – como teoria dos jogos aplicada, raciocínio estratégico sob incerteza e modelagem de oponentes. Diferente do xadrez ou do Go, o pôquer combina menos regras, informação oculta, blefe e fatores sociais, o que o torna semelhante a muitos problemas de decisão que enfrentamos na vida. 
O Grande Avanço: De Libratus a Pluribus
Todo o panorama da IA no pôquer mudou com esses três grandes sucessos e, por sua vez, alterou nossa percepção sobre as capacidades da IA em jogos de informação imperfeita.
Libratus: O Campeão do Heads-Up (2017)
Desenvolvido por Tuomas Sandholm e Noam Brown na Carnegie Mellon University, o Libratus chamou atenção ao derrotar quatro dos principais profissionais em uma competição de 20 dias de heads-up no-limit Texas Hold’em. Em sua publicação na *Science*, Sandholm disse: “O Libratus não tenta descobrir como os humanos jogam. Ele desenvolve uma estratégia que é comprovadamente ótima contra qualquer oponente” (Brown & Sandholm, 2019, *Science*). A razão do sucesso do Libratus foi o fato de que ele executava algoritmos de Minimização de Arrependimento Contrafactual (CFR) em um enorme volume de computação, rodando mais de 13 milhões de horas de núcleo no cluster Bridges do Pittsburgh Supercomputing Center. O que torna o Libratus especial é que ele foi capaz de calcular estratégias para toda a árvore de jogo do heads-up no-limit Hold’em, antes considerada intratável computacionalmente.
DeepStack: Raciocínio Estratégico em Tempo Real (2017)
Ao mesmo tempo, pesquisadores da University of Alberta, liderados por Michael Bowling, desenvolveram o DeepStack, conhecido por combinar aprendizado profundo com raciocínio em teoria dos jogos. “O DeepStack é o primeiro programa de computador a superar profissionais humanos em pôquer heads-up no-limit Texas Hold’em”, disse Bowling em seu artigo na *Science* (Moravčík et al., 2017). A inovação do DeepStack foi que ele conseguia calcular a estratégia em tempo real durante a partida, em vez de ter que pré-calcular toda a árvore de jogo. Esse método tornou muito mais viável alcançar alto desempenho.
Pluribus: A Liberdade do Pôquer de Seis Jogadores (2019)
O maior feito veio em seguida, com o Pluribus, desenvolvido novamente pela equipe da CMU, que foi a primeira IA a derrotar profissionais humanos em partidas de seis jogadores de no-limit Texas Hold’em. Isso é muito mais impressionante, já que o pôquer multijogador possui uma complexidade exponencialmente maior do que o heads-up. “As técnicas que desenvolvemos para o Pluribus podem ser aplicadas de forma mais ampla a outras interações estratégicas, incluindo leilões, negociações, cibersegurança e outros domínios”, disse Sandholm em seu artigo posterior (Brown & Sandholm, 2019).
Fundamentos Técnicos: Entendendo a Arquitetura da IA Moderna no Pôquer
Estratégias GTO (Game-Theoretic Optimal)
As soluções modernas de IA no pôquer são fundamentalmente implementadas com estratégias de Ótimo da Teoria dos Jogos (GTO), que são definidas matematicamente como o jogo ideal que não pode ser explorado pelo adversário. Segundo o jogador profissional e treinador Darren Elias: “O jogo GTO fornece uma estratégia de base que é inexplotável, mas a verdadeira habilidade está em saber quando e como se desviar do GTO para explorar as fraquezas do oponente.” A matemática real se baseia em especificações de equilíbrio de Nash, em que a estratégia de cada jogador é ótima dado as estratégias escolhidas por todos os outros jogadores. Em termos de pôquer, isso envolve alcançar a melhor estratégia tal que, a longo prazo, não se perca dinheiro, independentemente da estratégia dos adversários.
Minimização de Arrependimento Contrafactual (CFR)
Os algoritmos CFR são uma das partes importantes da IA moderna de pôquer; o algoritmo opera e rastreia o “arrependimento” enquanto joga inúmeras iterações através do jogo virtual ou da situação simulada, onde a estratégia do algoritmo evolui em função do “arrependimento”, que é a diferença entre a recompensa recebida e a recompensa que poderia ter sido obtida caso o jogador tivesse tomado outra ação diferente da de fato executada. Avanços recentes incluem o Monte Carlo CFR (MCCFR) e o Deep CFR, que incorporam redes neurais, ao mesmo tempo em que usam o CFR tradicional onde é útil, permitindo amostragem razoável de vastos espaços de estados. De 2020 a 2025, meta-análises publicadas apontaram forte convergência e memória (Steinberger et al., 2019; Li et al., 2020).
Integração de Redes Neurais
Muitos sistemas modernos de IA no pôquer têm utilizado o elemento de aprendizado profundo. O Facebook AI Research publicou recentemente uma nova versão do CFR chamada Deep CFR, que utilizava redes neurais para aproximar funções de arrependimento e estratégia, ao mesmo tempo melhorando consideravelmente o uso de memória sem comprometer o desempenho. A integração de redes neurais geralmente inclui:
- Redes de valor que podem aproximar o valor esperado para cada estado do jogo
- Redes de política ou políticas estocásticas que definem as probabilidades de ação
- Redes de modelagem de oponentes que podem estimar tendências de comportamento baseadas no jogador
Exemplo do Mundo Real: Criando Sua Própria IA de Pôquer Educacional
Principais Bibliotecas e Frameworks em Python
Com base nas pesquisas atuais e nos termos práticos da IA de pôquer, o uso de algumas bibliotecas comuns está se tornando um padrão no desenvolvimento de IA para pôquer:
OpenSpiel: O Framework Multijogos do Google
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import pyspiel import numpy as np from open_spiel.python.algorithms import cfr # Inicializar um jogo de pôquer game = pyspiel.load_game("leduc_poker") state = game.new_initial_state() |
OpenSpiel é uma biblioteca desenvolvida pelo Google DeepMind e inclui implementações para múltiplos algoritmos de teoria dos jogos, incluindo variantes de CFR. A biblioteca tem potencial para se tornar a principal ferramenta de pesquisa em IA de pôquer na academia.
PyPokerEngine: Ambiente de Simulação
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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): # Implemente sua estratégia aqui return action, amount |
PokerRL: Framework de Aprendizado por Reforço
PokerRL fornece um caminho para aplicar técnicas de aprendizado por reforço em um ambiente de pôquer, oferecendo suporte para opções e variações, bem como configuração para treinar suas escolhas.
Demandas Computacionais e Métodos de Treinamento
Uma IA moderna de pôquer exigirá muitos recursos computacionais para se desenvolver até um modelo treinado. Conforme destacado em registros:
- Libratus: mais de 13 milhões de horas de núcleo em clusters de supercomputadores
- Pluribus: 12400 horas de núcleo para o treinamento inicial e computação em tempo real ao vivo
- Uso acadêmico: normalmente entre 100–1000 horas de GPU para obter algo útil
Para colocar em contexto em pesquisas acadêmicas, as universidades geralmente podem usar implementações mais simples de pôquer:
- Leduc Poker: uma implementação muito simples de pôquer para o propósito original de aprender a implementar algoritmos CFR em geral.
- Kuhn Poker: uma implementação muito simples para ajudar as pessoas a compreenderem as peças gerais.
- Heads-up Limit Hold’em: significativamente mais simples que os jogos no-limit.
Arquitetura de Implementação de Exemplo
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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): """Treina a IA usando o algoritmo CFR""" for i in range(iterations): self.cfr_solver.evaluate_and_update_policy() if i % 1000 == 0: exploitability = self.calculate_exploitability() print(f"Iteração {i}: Explotabilidade = {exploitability}") self.training_iterations += iterations def get_strategy(self, state): """Obtém a estratégia atual para um determinado estado""" return self.cfr_solver.average_policy() def calculate_exploitability(self) -> float: """Calcula o quão explorável é a estratégia atual""" return cfr.exploitability(self.game, self.cfr_solver.average_policy()) |
Exemplo real e estudos de caso
Diante dos exemplos de experiência acadêmica e de pesquisa
A IA de pôquer tem usos além dos jogos, por exemplo:
- Cibersegurança: raciocínio estratégico para defender uma rede
- Mercados Financeiros: mecanismos de leilão, estratégias de negociação/trading
- Negociação: situações com múltiplas partes negociando a alocação de recursos
- Estratégia Militar: raciocínio estratégico sob informação incompleta e incerteza
Valor acadêmico como parte do currículo de ciência da computação
Diversas universidades de ponta, como Carnegie Mellon, University of Alberta e MIT, incluem algum tipo de projeto de IA de pôquer no currículo de CS. Os projetos de pesquisa expõem os estudantes a:
- Design de Algoritmos: implementação e otimização de algoritmos CFR.
- Teoria dos Jogos: busca de equilíbrios de Nash, raciocínio estratégico com grafos/redes.
- Aprendizado de Máquina: para complementar algoritmos clássicos e gerar inteligência geral adicional – usando redes neurais.
- Engenharia de Software: inclui o desenvolvimento de sistemas complexos e seus diversos componentes!
Perspectiva Acadêmica e da Indústria
Na perspectiva acadêmica
Como descreve o Dr. Michael Bowling, da University of Alberta: “A pesquisa em IA de pôquer amplia os limites do que é possível em raciocínio estratégico sob incerteza. As técnicas que desenvolvemos têm aplicações em cibersegurança, leilões e em qualquer domínio onde seja necessário tomar decisões com informação incompleta.”
Relato de um Jogador Especialista
O jogador e treinador Darren Elias explicou o componente educacional do pôquer: “Compreender os conceitos de GTO por meio da pesquisa em IA revolucionou a forma como pensamos a estratégia do pôquer. Mesmo que você nunca construa um bot, estudar esses algoritmos o torna um pensador estratégico melhor.”
Aplicações na Indústria
Os desenvolvimentos recentes em IA de pôquer atraíram o interesse de grandes players de tecnologia. Google DeepMind, Facebook AI Research e outros continuam apoiando essa área em suas organizações e mantêm investimento devido às implicações em campos maiores da IA.
Avanços Recentes na Academia (2020–2025)
O campo ainda está se desenvolvendo rapidamente. Houve alguns avanços significativos, notadamente:
Variantes Avançadas de CFR
- Neural Fictitious Self-Play (NFSP): a versão neural do CFR conseguiu lidar de forma ainda mais eficaz com grandes espaços de estados
- Deep CFR com aproximação de funções: reduziu os requisitos de memória do processo de aprendizado
- Métodos de poda baseados em arrependimento: enfatizaram a rápida convergência na prática
Aprendizado Multiagente
A agenda de pesquisa se expandiu do modelo de dois jogadores para domínios de múltiplos jogadores e multiagentes, com algumas aplicações de interesse para estudantes e pesquisadores, incluindo:
- Design de leilões
- Alocação de recursos
- Interação e colaboração com sistemas de IA
IA Explicável em Contextos Estratégicos
Por fim, avanços recentes focados em explicar as decisões da IA de pôquer são essenciais para a educação e eventual implementação no mundo real.
Direções Futuras e Caminhos de Aprendizado
Para Futuros Pesquisadores
Qualquer estudante interessado em IA de jogos e em IA de pôquer em particular deve considerar o seguinte:
- Formação sólida em matemática para base em teoria dos jogos, probabilidade e otimização
- Experiência em programação, idealmente em Python ou C++, com familiaridade com arquiteturas de aprendizado de máquina
- Compreensão de algoritmos de decisão, em particular CFR, MCTS e redes neurais
- Experiência em implementar sua própria versão de pôquer simulado em forma simplificada
Qual é a melhor ordem de estudo para aprender IA de pôquer?
- Comece com Kuhn Poker: implemente um algoritmo CFR simples.
- Passe para simular Leduc Poker: é mais complicado, mas ainda administrável.
- Explore implementações existentes, como OpenSpiel e PokerRL.
- Explore os possíveis acréscimos que a IA pode trazer com redes neurais e variantes do Deep CFR.
- Estude as aplicações além do pôquer em outros agentes estratégicos.
Conclusão sobre o Valor Educacional
As aplicações da IA de pôquer representam uma das atividades acadêmicas mais intelectualmente estimulantes na educação em ciência da computação. A oportunidade de explorar a teoria matemática rigorosa enquanto se enfrentam problemas práticos de programação permite que os estudantes se envolvam plenamente no estudo da inteligência artificial, da teoria dos jogos e da engenharia de software. Embora as capacidades do Libratus, DeepStack e Pluribus demonstrem que alcançamos feitos incríveis em termos de desenvolvimento da IA, o maior valor da IA de pôquer não é desenvolver sistemas para tirar proveito dos jogos de pôquer, mas entender como o raciocínio estratégico sob incerteza gera resultados fundamentados. Enquanto enfrentamos desafios importantes em cibersegurança, mercados financeiros e sistemas multiagentes, as estratégias que produzimos em nossa pesquisa em IA de pôquer servem como ferramentas valiosas para considerar problemas do mundo real. Para estudantes e pesquisadores, a IA de pôquer funciona como uma porta de entrada acessível para alguns dos aspectos mais sofisticados da inteligência artificial contemporânea. O desenvolvimento daqui em diante é expandir da IA de pôquer para incluir as técnicas geradas nesse contexto em domínios mais amplos, mantendo o valor acadêmico inerente à nossa pesquisa em IA de pôquer. Se pudermos sempre retornar à educação, à transparência do código aberto, ao desenvolvimento responsável e estivermos atentos às implicações do trabalho com sistemas inteligentes e capacidades de raciocínio estratégico, então a IA de pôquer terá um significado duradouro.
Referências e Leituras Adicionais
- Brown, N., & Sandholm, T. (2019). Superhuman AI for multiplayer poker. Science, 365(6456), 885-890.
- Moravčík, M., et al. (2017). DeepStack: Expert-level artificial intelligence in heads-up no-limit poker. Science, 356(6337), 508-513.
- Steinberger, E. (2019). Single Deep Counterfactual Regret Minimization. arXiv preprint arXiv:1901.07621.
- Li, X., et al. (2020). Neural Fictitious Self-Play in Imperfect Information Games. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
- Lanctot, M., et al. (2019). OpenSpiel: A framework for reinforcement learning in games. arXiv preprint arXiv:1908.09453.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Bots de pôquer são ilegais?
Não existe uma única resposta correta. Bots automatizados em sites comerciais de pôquer online geralmente são proibidos pelos termos de serviço do próprio site comercial e também podem estar contra as leis da jurisdição local. Esses sistemas automatizados devem ser usados apenas para educação e pesquisa.
Por que a IA de pôquer é diferente da IA de xadrez?
O xadrez e o Go são jogos de informação perfeita, ou seja, todas as peças do jogo são visíveis. O pôquer é um jogo de informação imperfeita, que possui cartas ocultas, blefes e modelagem de oponentes, tornando a estratégia de pôquer muito mais próxima da tomada de decisão do mundo real sob incerteza.
Se eu quiser aprender IA de pôquer, por onde começo?
Comece com jogos educacionais simples: Kuhn Poker → Leduc Poker → implementação básica de CFR → frameworks maiores, como o OpenSpiel; isso dará um ponto de entrada acessível para estudar sistemas mais complexos, como PokerRL ou Deep CFR.
Quantos recursos computacionais são necessários para treinar uma IA de pôquer?
Para protótipos acadêmicos típicos, 100–1000 horas de GPU geralmente são suficientes. Mas sistemas de ponta, como Libratus ou Pluribus, precisaram de dezenas de milhares a milhões de horas de núcleo em supercomputadores.
Vale a pena estudar IA de pôquer se eu não pretendo construir um bot?
Com certeza. Se você entender CFR, GTO e raciocínio multiagente, esse conhecimento pode ser aplicado em diversas áreas, como cibersegurança, negociações e mercados financeiros.
Quais direções de pesquisa em IA de pôquer são interessantes além de 2025?
Áreas que serão importantes incluem IA Explicável (XAI), aprendizado multiagente em larga escala e aplicação mais ampla de estratégias baseadas em CFR em contextos além do pôquer.