Un robot jugador de póker llamado Pluribus venció simultáneamente a varios competidores humanos en la modalidad más popular del juego de cartas: Texas Hold'em sin límite, esto ocurrió el 12 de julio del 2019.
El póker se había resistido a las computadoras por que se consideraba demasiado complejo para que lo aprendieran de manera automática, a diferencia del ajedrez donde se ven todas las piezas y movimientos.
Pero el póker es de información imperfecta debido a que se desarrolla con cartas ocultas y los jugadores solo tienen una noción parcial del estado de la partida, además que es popular por el bluffing o intento de engaño a los contrincantes.
Pluribus, creado por Noam Brown, un científico del departamento de inteligencia artificial de Facebook; y Tuomas Sandholm, profesor de ciencias de la computación en la Universidad Carnegie Mellon de Pensilvania, ha superado esas dos ventajas que los humanos tenían sobre la máquina, según se detalla en el artículo publicado por el portal de la BBC News Mundo con el título: Cómo las máquinas aprendieron a engañar a los humanos (y cómo esto nos podría ayudar).
En una serie de miles de manos contra 13 jugadores profesionales que han ganado más de un millón de dólares jugando al póker, el robot salió airoso de las partidas.
Sin embargo los científicos trabajan en máquinas que puedan vencer a los humanos porque creen que una partida de ajedrez o una mano de póker pueden ayudar a la inteligencia artificial (IA) a realizar tareas mucho más complejas, que en el caso del pócker como hacerle frente a información oculta.
Cuando AlphaGo, desarrollado por la empresa DeepMind, propiedad de Google, se convirtió en la primera computadora en vencer a un jugador profesional de Go en 2015, sus creadores vieron su posible utilidad en tareas vinculadas con la química y la ingeniería.
Para que la IA se implemente en el mundo real e interactúe con humanos y otras IA, debe ser capaz de comprender qué otros participantes pueden ver el mundo de manera diferente a ella y que pueden tener acceso a otra información.
La resolución de problemas de Pluribus podría tener aplicaciones futuras en tareas tan diversas como negociaciones financieras y navegación para vehículos autónomos.
