Titel Poker: Können Computer bald besser bluffen? Autor/Erfasser externe Quelle Firmenportrait Swiss Poker System powered by HELP.ch

Schummerige Räume, viele leere Whiskey-Gläser, die Aschenbecher voller Zigarettenstummel 
und versteinerte Mienen: Poker steht wie kaum ein anderes Spiel für rätselhafte 
Männlichkeit, die sich aus einer Mischung von Schläue und Coolness ergibt. Nun könnte 
aber auch diese Bastion fallen: nicht durch Frauen, sondern durch schnöde Computer.   
 
Bei einem der weltweit größten Pokerturniere in Las Vegas (USA) im Juli 2008 gewann ein 
Programm namens Polaris gegen drei menschliche Gegenspieler. 17 Jahre lang arbeiteten 
Forscher der Universität Alberta an einer Software, die mit der Komplexität des Poker-
Spiels umgehen kann. Denn im Unterschied zu Schach und Dame muss die "künstliche 
Intelligenz" mit hoher Unsicherheit zurechtkommen.  
 
Über "Human set to fold as poker bots raise the stake" berichtet der "New Scientist" in 
seiner Ausgabe vom 15. November 2008 (S. 28f).  "New Scientist"  
 
        
Mensch verliert bei Dame und Schach    
"Deep Blue" ist eine Legende unter den Computern. 1997 besiegte er als erste Maschine 
den Weltmeister Garry Kasparow, im Juli 2007 folgte der nächste Schlag gegen die 
menschliche Intelligenz, als kanadische Wissenschaftler ein Programm vorstellten, das 
jedes Dame-Spiel gewinnt. 

Diese Spiele haben eines gemeinsam: Spieler mit ausgeprägten mathematischen Fähigkeiten 
haben bessere Chancen. Logischerweise sind deshalb auch Computer mit nahezu beliebig 
erweiterbaren Rechenkapazitäten dem Menschen überlegen. Und: Die Fakten des Spiels 
liegen offen am Tisch, es kann anhand des Offensichtlichen die beste Strategie errechnet 
werden.  
Computer setzt "Dame"-Spiel schachmatt 

    
Poker: Menschen bluffen - meist - besser    
Ganz anders sieht die Situation beim Poker aus: Das Spiel lebt davon, das Blatt der 
anderen nicht zu kennen. Bluff und Täuschung können über Sieg und Niederlage 
entscheiden - mit genau diesen Fähigkeiten können Prozessoren, Speicher und Software 
aber gemeinhin wenig anfangen. 

Die Forscher um Darse Billings von der Poker Research Group der Universität Alberta 
wählten zur Entwicklung ihres Programms eine relativ einfache Poker-Variante mit 
Namen "Texas hold 'em": Jeder Spieler - die Software wurde für nur zwei Teilnehmer 
ausgelegt - bekommt anfangs zwei Karten, im Lauf des Spiels kommen fünf weitere dazu. 
Gewonnen hat der Spieler, der am Ende die beste Kombination vorlegen kann.  
Mehr über "Texas hold 'em" auf Wikipedia 
    

Schwieriges Terrain    
Beim Schach arbeitet der Computer mit einem "Entscheidungsbaum": Er kalkuliert jede 
Möglichkeit, die sich anhand der Brettsituation ergibt, und berechnet die 
Erfolgswahrscheinlichkeit. Beim Poker gibt es keine objektiv beste Strategie, im 
Gegenteil: Sie kann sich schnell ändern, je nachdem, wie sich das Gegenüber verhält. 

"Wir bewegen uns in einem Gebiet, in dem Information unzuverlässig, unvollständig, sogar 
absichtlich falsch sein kann", beschreibt Poker-Forscher Billings im "New Scientist". 
Gemeinsam mit seinen Kollegen musste er also ein Programm entwickeln, dass mit 
Unsicherheiten umzugehen in der Lage ist.  
 
   
Programm mit Standardsituationen gefüttert    
Die Forscher gingen das Problem so an, dass sie den Computer mit Standardsituationen 
fütterten. 2005 hatten sie einen Algorithmus, der zehn Milliarden Situationen und 
mögliche Interpretationen "kennt". Bis zuletzt erweiterten sie den "Wissensstand" ihrer 
Software auf 1.000 Milliarden. Aber auch die einfache Poker-Variante, auf die sie ihr 
Programm zuschnitten, kennt rund eine Milliarde mal eine Milliarde (1018) Möglichkeiten. 

Also begannen die Forscher, Kartenkombinationen mit häufigen Spielverläufen zu 
verklammern. Nach und nach "lernte" Polaris, die beste Strategie in einer Datenbank zu 
finden, in der Spielsimulationen immer weiter ausgebaut wurden.  

 
Erfolg durch Unterprogramme
Das Erfolgsrezept, so die Forscher, lag in der Entwicklung zahlreicher Unterprogramme, 
die ganz unterschiedliche Eigenschaften haben. Ein Unterprogramm beispielsweise spielt 
aggressiv, ohne aber dabei aber auf die Reaktionen der Gegner zu achten. Ein anderes 
analysiert nur die Spielsituationen, ein drittes die Spieler-Reaktionen usw. Die 
Ergebnisse aller einzelnen Berechnungen werden dann als Summe zusammengeführt und eine 
Reaktion "ausgeworfen".  
Mehr über Polaris auf Wikipedia  
 

Finanzmärkte: Mehr Poker als Schach    
Bei der Arbeit der Forscher geht es aber nicht (nur) um den Spaß beim Poker-Spielen, 
sondern eigentlich um die Entwicklung künstlich-intelligenter Systeme, die mit 
Unsicherheiten umgehen können. Sowohl in der Biologie als auch in der Wirtschaft seien 
Systeme gefragt, die Unwägbarkeiten miteinbeziehen. 

Noel Sharkey, Experte für künstliche Intelligenz der Universität Sheffield in 
Großbritannien, sieht noch eine weitere Anwendungsmöglichkeit: die Finanzmärkte. Seine 
einfache Begründung: Die Märkte seien "vielmehr mit Poker als mit Schach vergleichbar: 
Zu keinem Zeitpunkt kennt man alle Variablen des Spiels." 
Elke Ziegler, science.ORF.at, 12.11.08  Poker Research Group (University of Alberta) 
    
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