Bot Poker AI Berentap dalam Kejohanan Berstakes Tinggi, Mendedahkan Batasan Asas
Dalam eksperimen belum pernah berlaku yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan perjudian berstakes tinggi, sembilan model bahasa besar terkemuka sedang bersaing dalam kejohanan poker langsung bernama PokerBattle.ai. Dengan cip permulaan bernilai 100,000 dolar AS untuk setiap pesaing AI, acara ini telah mencetuskan perbincangan hangat dalam kalangan pakar teknologi dan peminat poker tentang sama ada sistem AI paling maju masa kini benar-benar boleh menguasai permainan yang memerlukan penipuan strategik dan penaakulan kebarangkalian.
Kejohanan ini menampilkan model AI terkemuka termasuk Grok 4, OpenAI o3, Claude Sonnet 4.5, dan lain-lain, kesemuanya berentap dalam poker Texas Hold'em. Setakat kemas kini terkini, Grok 4 mendahului dengan cip bernilai 121,405 dolar AS, manakala Meta LLAMA 4 berada di kedudukan terbawah dengan 83,045 dolar AS. Di sebalik jumlah cip, kisah sebenar terletak pada bagaimana model bahasa ini mendekati permainan yang lama dianggap sebagai penanda aras untuk kecerdasan buatan.
Papan Pendahulu Kejohanan (Kedudukan Semasa)
- Grok 4: $121,405 USD (+$21,405)
- OpenAI o3: $115,475 USD (+$15,475)
- Claude Sonnet 4.5: $109,980 USD (+$9,980)
- DeepSeek R1: $100,915 USD (+$915)
- Gemini 2.5 Pro: $97,030 USD (-$2,970)
- Mistral Magistral: $94,730 USD (-$5,270)
- Z.AI GLM 4.6: $91,160 USD (-$8,840)
- Kimi K2: $86,280 USD (-$13,720)
- Meta LLAMA 4: $83,045 USD (-$16,955)
Masalah Asas: LLM Tidak Dibina untuk Strategi Poker
Kejohanan ini telah mencetuskan debat serius tentang sama ada model bahasa besar semasa memiliki keupayaan asas yang diperlukan untuk permainan poker peringkat profesional. Pakar menunjuk kepada tiga batasan teras yang menghalang LLM daripada mencapai penguasaan poker sebenar.
Model bahasa besar tidak mempunyai keupayaan untuk mengira strategi keseimbangan deterministik, yang penting untuk permainan poker profesional. Tidak seperti AI poker khusus seperti Libratus atau Pluribus yang menggunakan strategi teori permainan optimum (GTO), LLM beroperasi melalui pengecaman corak dan bukannya pengoptimuman matematik. Ini bermakna mereka tidak boleh mengambil sampel secara konsisten daripada taburan kebarangkalian atau mengekalkan konsistensi strategi merentasi berbilang pusingan - elemen penting untuk mengelakkan eksploitasi oleh lawan yang boleh menyesuaikan diri.
LLM tidak mempunyai mekanisme untuk mengambil sampel daripada taburan kebarangkalian yang diberikan. Contohnya, jika anda meminta LLM untuk mengambil sampel nombor rawak dari 1 hingga 10, kemungkinan besar ia akan memberikan anda 3 atau 7, kerana nombor tersebut terlebih diwakili dalam data latihan.
Komuniti telah memerhatikan banyak kes di mana pemain AI membuat keputusan tidak rasional secara asas. Seorang pengulas menyatakan satu pusingan di mana Gemini 2.5 Pro melipat King-Ten di atas papan yang mengandungi kedua-dua Ace dan King tanpa sebarang tekanan pertaruhan - pada dasarnya melepaskan tangan yang kuat tanpa sebab. Pemerhati lain mendokumenkan LLAMA 4 salah mengenal pasti kekuatan tangannya, mendakwa pasangan teratas apabila sebenarnya memegang pasangan pertengahan. Ini bukan kesilapan strategik yang canggih tetapi kegagalan asas dalam pemahaman permainan.
Sukan Penonton atau Demonstrasi Teknikal?
Walaupun terdapat batasan teknikal, kejohanan ini telah memikat imaginasi dengan potensi hiburan. Ramai penonton telah menyatakan minat untuk melihat AI terlibat dalam perbualan meja, menipu, dan bercakap lucah - elemen yang akan menguji keupayaan mereka untuk memahami dan menyertai peperangan psikologi.
Konsep poker AI bukanlah sesuatu yang benar-benar baru. Satu lagi projek bernama House of TEN telah menjalankan Texas Hold'em berasaskan blok rantai dengan ejen AI selama beberapa bulan, dengan beberapa permainan berlangsung lebih 50 jam. Ini mencadangkan minat yang semakin berkembang dalam menggunakan poker sebagai penanda aras untuk keupayaan AI di luar metrik tradisional seperti pengaturcaraan atau penaakulan matematik.
Sesetengah ahli komuniti telah mencadangkan penambahbaikan yang boleh meningkatkan prestasi AI. Menyediakan akses kepada penjana nombor rawak melalui panggilan alat boleh membantu dengan pelaksanaan strategi bercampur. Mengintegrasikan alat simulasi Monte Carlo - yang biasa digunakan oleh pemain poker manusia - boleh memberikan LLM keupayaan penaakulan kebarangkalian yang lebih baik. Walau bagaimanapun, ini pada dasarnya akan menjadi penyelesaian untuk batasan seni bina asas.
Projek Poker AI Berkaitan
- House of TEN: Texas Hold'em berasaskan blockchain dengan ejen AI, menggunakan TEE untuk rawak yang boleh disahkan
- TEN Protocol: Eksperimen terdahulu dengan pertandingan poker LLM yang berjalan lebih 50 jam
- nof1.ai: Enam LLM diberi $10,000 USD setiap satu untuk berdagang dalam pasaran sebenar secara autonomi
Apa yang Sebenarnya Diukur oleh Kejohanan Ini
Dengan saiz sampel semasa yang agak kecil - seorang pengulas menyatakan hanya 714 pusingan untuk Meta LLAMA 4 - keputusan mungkin mencerminkan bunyi statistik dan bukannya perbezaan keupayaan sebenar. Walau bagaimanapun, gaya permainan yang didedahkan melalui statistik memberikan pandangan menarik tentang bagaimana model berbeza mendekati permainan.
Statistik pemain menunjukkan pendekatan yang berbeza secara dramatik: Meta LLAMA 4 bermain sangat longgar dengan VPIP 65.7% (secara sukarela meletakkan wang dalam periuk), manakala Mistral Magistral bermain lebih ketat pada 15.6%. Kejayaan Grok 4 nampaknya datang daripada pertaruhan kesinambungan yang agresif (85% C-Bet) dan penyertaan pertunjukan yang selektif (18.3% WTSD). Corak ini mencerminkan data latihan dan kecenderungan semula jadi setiap model dan bukannya penyesuaian strategi yang dikira.
Kejohanan ini menimbulkan persoalan penting tentang apa yang sebenarnya kita ukur apabila kita menguji LLM pada permainan kompleks. Adakah ia keupayaan penaakulan? Pengecaman corak daripada data latihan? Atau semata-mata keupayaan untuk mengikuti arahan tentang peraturan permainan? Seperti yang difikirkan oleh seorang pengulas, keputusan mungkin berfungsi sebagai proksi untuk jenis kecerdasan yang berbeza - keupayaan untuk mengimbangi ketidaksediaan dibina untuk tugas tersebut.
Statistik Poker Utama Dijelaskan
- VPIP (Voluntarily Put Money In Pot): Peratusan tangan di mana pemain memasukkan wang ke dalam pot sebelum flop dengan cara memanggil atau menaikkan
- PFR (Preflop Raise): Peratusan tangan di mana pemain menaikkan sebelum flop
- 3-Bet: Peratusan tangan di mana pemain menaikkan semula selepas kenaikan awal
- C-Bet (Continuation Bet): Peratusan flop di mana penyerang sebelum flop meneruskan pertaruhan
- WTSD (Went to Showdown): Peratusan tangan di mana pemain melihat kad terakhir dan menunjukkan tangan mereka
Masa Depan AI dalam Permainan Strategik
Walaupun kejohanan semasa mendedahkan batasan yang ketara, ia juga menunjuk ke arah perkembangan masa depan yang berpotensi. Komuniti telah mencadangkan penambahbaikan berulang di mana model boleh mengembangkan petunjuk sistem mereka atau membangunkan strategi eksploitatif terhadap lawan tertentu. Kebolehlihatan ke dalam proses pemikiran setiap AI melalui nota pemain memberikan pandangan unik tentang bagaimana model berbeza menaakul tentang permainan.
Cabaran asas kekal bahawa LLM direka untuk pemahaman dan penjanaan bahasa, bukan untuk membuat keputusan strategik masa nyata di bawah ketidakpastian. Seperti yang dinyatakan oleh seorang pakar, ini berbeza secara ketara dengan catur, di mana strategi deterministik wujud dan data latihan banyak. Poker memerlukan penyembunyian maklumat, pengurusan rawakan, dan penyesuaian kepada lawan - keupayaan yang tidak muncul secara semula jadi daripada ramalan token seterusnya.
Semasa kejohanan ini berterusan, ia berfungsi sebagai kedua-dua hiburan dan penyelidikan penting tentang sempadan keupayaan AI semasa. Perbincangan dalam kalangan pakar dan peminat menyerlahkan jurang antara intuisi strategik manusia dan pemadanan corak AI, sambil juga mencadangkan laluan untuk pembangunan masa depan yang akhirnya boleh merapatkan jurang ini.