目次

1. プルリブス（Pluribus）のプロフィール
2. 才能あるポーカープレイヤーが考えてみるべきプロへの道

プルリブス（Pluribus）

●名前： プルリブス（Pluribus）
●生年月日： 2019年
●出身地： ペンシルベニア州ピッツバーグ（アメリカ合衆国）
（写真出典元: Rivers Casino / https://www.riverscasino.com/）

プルリブス（Pluribus）は、Facebook（フェイスブック）のコンピュータサイエンス博士ノーム・ブラウン（Noam Brown）氏とカーネギーメロン大学教授のトーマス・サンドホルム（Tuomas Sandholm）氏による研究チームが共同で開発したAI（人工知能）コンピュータプログラムです。プロポーカープレイヤーと対戦する人工知能ロボットとして活用され、2019年7月11日に学術誌”Science”にポーカーゲーム「テキサスホールデム」の6人卓にて、6回「WSOP」で優勝経験があるポーカー世界チャンピオンのクリス・ジーザス・ファーガソン（Chris Jesus Ferguson）や「World Poker Tour」で最多優勝記録を保持する米国のプロポーカー選手ダレーン・エリアス（Darren Elias）選手など16人のプロプレイヤーに勝利したことが掲載され、一躍有名になりました。



ポーカーは、囲碁・将棋、チェスのように高いスキルを持つプレイヤーがほとんどのケースで勝利する「完全情報ゲーム」とは異なり、麻雀やバックギャモンのように「運」も勝負の勝敗を左右する「不完全情報ゲーム」に属しているため、これまでAI（人工知能）プログラムによるバトルに際して難しい領域があるとみなされてきました。とくにポーカーでは「ブラフ」と呼ばれる相手に自分のハンドを予測させないようにするための心理戦術が存在するため、AI（人工知能）では相手プレイヤーの心理状態まで考察することはできないと考えられてきたのです。



しかし、プルリブス（Pluribus）の前作であるリブラトゥス（Libratus）から、ブラフの技術能力向上など予測・交渉能力のアルゴリズムが改善されていき、今回のプルリブス（Pluribus）では、人間がデータのインプットを行わないAIの自己学習アルゴリズムメソッドが取り入れたと言われています。さらに、プルリブス（Pluribus）では、試合中にオンライン検索によって数手先を読む機能も追加されていました。






ノーム・ブラウン氏とトーマス・サンドホルム氏によると、プルリブスはランダムにポーカープレイを行うことで、どのようなハンドが良い結果をもたらすかを0から時間をかけて学んでいったと論文で記載しており、このメソッドはGoogle（グーグル）傘下のディープマインド（DeepMind）がかつて「AlphaGo」に囲碁を学ばせた方法と同じだったようです。



また、リブラトゥス（Libratus）よりも小さなコンピューティング容量で運用可能で、今回はわずか150USDのクラウドシステムしか使用していなかったそうです。



なお、具体的な実験内容に関しては、最初に2人の世界的ポーカープレイヤーにオンライン上で5体の人工知能ロボット相手に1人5000回プレイしてもらい、次に100万USD以上を獲得した経験を持つ13人のプロポーカープレイヤーに対してAIロボットが一度に5人のプレーヤーと対戦し、12日間にわたって10000回プレイする方法がとられました。



結果は、前者ではゲーム1回あたり平均32mbb（milli big blind）でAIロボットが両氏を打ち負かし、後者ではゲーム1回あたり平均48mbbでAIロボットが勝利したとのことで、この結果に対してフェイスブック側は、チップ1枚1USDとした場合1時間あたり1000USDをプルリブス（Pluribus）が獲得していたことになると述べており、今回の実験に関してはAIプレイヤーがプロ選手よりも強いことが証明されたと言って良いかもしれません。



将来は、今回のポーカーゲームで行われたAIの実験モデル・テクニックを活用して、セキュリティやエネルギー、サイエンス、オークション市場など様々な分野の革新にAI（人工知能）を導入していくことが期待されています。



（参考文献：Forbes / https://www.forbes.com/）
（参考文献：CBS Interactive Inc./ https://www.cbsinteractive.com/）



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