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Como em retro poker jogos de xadrez, Go (jogo) e outros jogos, sistemas de inteligência artificial vencem até os melhores jogadores de poker, um jogo de informação imperfeita onde algumas cartas em retro poker jogo estão escondidas, aumentando a dificuldade de qualquer pessoa (inclusive um computador) deduzir o resultado final da mão.

Apesar desses desafios, a inteligência artificial pode jogar e vencer poker.

• Em 2024, o DeepStack derrotou jogadores profissionais em retro poker heads-up, no Texas Hold 'em.
• Em 2024, um AI chamado Libratus venceu jogadores profissionais após uma série de jogos de Texas Hold 'em.

Essas vitórias vão além do mundo dos jogos, demonstrando a capacidade de inteligência artificial de processar grandes quantidades de informação e tomar decisões rapidamente.

O Marco zero para uma verdadeira vitória contra jogadores humanos no poker surgiu quando a empresa de tecnologia Carnegie Mellon University desenvolveu um programa capaz de derrotar humanos competitivos em retro poker seis jogos de Texas Hold 'em simultaneamente chamado Pluribus.

Usando um novo método para processamento de jogadas chamado "parâmetros contínuos", Pluribus, juntamente com seus 14 dias de jogo online, obteve ganhos consistentes sobre companheiros humanos – durante cinco ensaios, eles ganharam quase o dobro de Pluribus inicialmente aumentando retro poker pilha.

Pluribus é o primeiro software a demonstrar as habilidades mais avançadas do poker texano sem utilizar bancos de dados prontos ou programas especiais para o poker somente, o que torna esse programa especial.

Pluribus joga valendo-se de aprendizado por reforço, um paradigma padrão usado na IA, para coletar dados da mesa e tomar decisões.

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A essa altura, fica claro o quanto esses avanços o Cambridge Analytica e o debate em retro poker torno de como administrar melhor computadores programados para um esquema semelhante a um cérebro humano será benéfico.

Aplicar sofisticação – particularmente a aprendizagem profunda e a IA explicativas – à tomada de decisões podem causar avanços na eficiência, nos insights preditivos e perspicácia empresarial.

Embora a automação destruto não seja um risco com esses modelos de IA, no entanto, um dos principais desafios encontra-se em retro poker alimentar computadoras com significantes conjuntos educacionais.