Dopo aver sperimentato e messo a punto il sistema del machine learning, esso è stato messo alla prova per l’ennesima volta con il gioco del poker. L’intelligenza artificiale questa volta ha preso il nome di Libratus ed è stato messo in gara alla The Brains vs Artificial Intelligence (ed.2) con alcuni fra i giocatori di poker più forti di sempre, come Daniel McCauley, Jimmy Chou, Dong Kim, Jason Les. Libratus (a differenza del computer impiegato l’anno precedente) li ha stracciati accaparrandosi ben 1,7 milioni di dollari. È stato scelto un gioco di questo genere perché a differenza di altri è molto umano e richiede capacità più fini.

Nel settore dei giochi online si tratta inoltre di una bella occasione per coloro che vogliono giocare ma senza puntare nulla, per allenarsi e imparare a giocare. Un’occasione di questo genere era già stata fornita con la possibilità di giocare con bonus benvenuto senza deposito, ma farlo con una persona fisica o un’intelligenza artificiale che si comporta come tale, arricchisce ancora di più l’esperienza.

Perché è importante far giocare le intelligenze artificiali

Anche se ad alcuni potrebbe sembrare superficiale mettere in campo sistemi informatici così importanti, in realtà non lo è affatto. Si tratta, infatti, di esperimenti fatti per perfezionare e migliorare i processi, vederli in azione per comprenderne vantaggi, svantaggi e falle prima di adoperarli per altre operazioni importanti. Anche l’umanità può sperimentare la realtà attraverso la macchina, imparando da essa a prendere le decisioni per ora in un ambito dove non rischia la vita di nessuno.

Il fatto di aver utilizzato il machine learning questa volta per un gioco così umano è un passo importantissimo. Negli scacchi, infatti, non conta quello che l’avversario pensa o non pensa, tutto quello che conta è la scacchiera con tutte le sue variabili di gioco. Non è così nel poker: le informazioni sul tavolo sono minori e il comportamento e la psicologia dei player sono variabili che vanno considerate, anche se non sono affatto di facile previsione.

A Liberatus sono stati forniti i dati sulle regole del gioco e poi gli è stata lasciata carta bianca, secondo i principi del machine learning, affinché apprendesse le tattiche per conto suo autonomamente e bisogna dire che l’ha fatto in modo eccellente. C’è riuscita imparando sulle mani perse e sulle strategie degli avversari, imparando (sorprendente) anche a bluffare: più umana di così!

Applicazioni del machine learning

Il machine learning, da alcuni visto con timore, in realtà in qualche modo viene già utilizzato e le persone se ne servono ogni giorno. Come? Ecco qualche esempio.

Le applicazioni vocali degli Smartphone. Chi ha un telefonino e utilizza assistenti vocali come Siri, Google Assistant, Cortana sta utilizzando sistemi di machine learning. Queste applicazioni, infatti, usano le informazioni che gli vengono fornite per fare ricerche su internet, inviare una email, fare una telefonata etc. Essi sono capaci di elaborare il linguaggio umano naturale e più li si usa più diventano performanti, cioè imparano a conoscere la persona che li utilizza.

Un’altra forma di machine learning sono i chatbot, cioè gli assistenti virtuali e i call center informatici che aiutano i clienti a interagire e a reperire informazioni su cose e servizi. Non dimentichiamo inoltre i recommendation system che utilizziamo quotidianamente sui siti. Essi suggeriscono ai clienti prodotti/pubblicità simili a cose già acquistate o tipi di intrattenimento in linea con le preferenze dell’utente.