Ang Mga Propesyonal na Manlalaro ng Poker ay Alam ang Optimal na Estratehiya Pero Hindi Lagi Itong Ginagamit

Ang mga manlalaro ng poker ngayon ay may access na sa AI upang malaman ang optimal na estratehiya sa paglalaro, pero madalas ay hindi nila ito sinusunod. Narito kung bakit.

“All in,” biglang sabi ng iyong kalaban habang tinutulak ang malaking stack ng chips sa high-stakes poker table ng Lucky Cola. Tinitingnan mo ulit ang iyong baraha, isang pares ng anim. Ang laro ay Texas Hold’em, at dalawa na lang kayong natitira. Wala pang community (face-up) cards na nai-deal. Sa unang tingin, parang simple lang ang sitwasyon: tatawag ka ba (call) o susuko (fold)? Pero para sa isang propesyonal na manlalaro ng poker, bawat detalye ay mahalaga. Ano ang betting pattern bago ang all-in push? Sino ang unang kumilos? Ilang chips ang hawak ng bawat manlalaro, at magkano ang nasa pot? Kailan tataas ang blinds o forced bets? At siyempre, gaano kalaki ang tsansa ng anim mo na manalo?

Pinag-aralan mo na ang estratehiya ng poker, kabisado ang probability tables, at tumatakbo ang mga numero sa isip mo. Ang lahat ng ito ay nagsasabing mag-fold ka na lang. Pero napansin mo sa tagal ng torneo na ang kalaban mo ay may tendency na mag-overbet gamit ang mediocre na kamay. Dapat mo bang sundin ang training mo at mag-fold, o mag-adjust ng estratehiya para ma-exploit ang kahinaan ng kalaban?

Ang tanong na ito, tungkol sa paggamit ng tinatawag na “game theory optimal versus exploitative play,” ay sentro ng diskusyon sa high-level poker. Ang pundasyon nito ay may 80 taon nang nakaraan, pero ang mabilis na pag-unlad ng AI ay nagdala ng mid-20th-century math sa modernong paglalaro. Bagong mga tool ang nagtuturo sa mga manlalaro ng poker ng optimal na estratehiya. Kaya bakit nga ba hindi nila ito lagi ginagamit?

OPTIMAL NA LARO?

Ang optimal na laro ay maaaring mukhang kontra sa intuwisyon sa isang larong nakabase sa random na baraha at komplikadong human psychology. Isipin ang bluffing—kung saan nagkukunwari ang isang manlalaro na may unbeatable na baraha para takutin ang kalaban na mag-fold. Mukhang purely psychological ito at tila hindi bagay sa mga mathematical equations. Pero huwag natin maliitin ang kakayahan ng mga mathematicians na gawing simple at lohikal ang kahit anong aspeto ng human behavior.

Noong 1944, ang mga mathematician na sina John von Neumann at economist Oskar Morgenstern ay naglabas ng librong Theory of Games and Economic Behavior. Dito, ginamit nila ang poker bilang halimbawa ng kanilang mathematical game theory. Sa isang simplified na bersyon ng laro, ipinakita nila na may umiiral na optimal strategy at ang bluffing ay mahalagang bahagi nito. Pero siyempre, ang Texas Hold’em ay mas kumplikado kaysa sa simpleng model na ito. Ang tanong ngayon ay: may umiiral bang optimal strategy para sa totoong poker?

Noong 1950s, ang mathematician na si John Nash, na nanalo ng Nobel Prize noong 1994, ang nagpatunay na may Nash equilibrium sa bawat finite competitive game, kasama na ang poker. Sa equilibrium na ito, walang manlalaro ang makikinabang sa pag-iiba ng estratehiya hangga’t hindi nagbabago ang estratehiya ng iba. Sa madaling salita, kapag naabot ang equilibrium, kahit ipahayag mo ang estratehiya mo nang maaga, ang pinakamainam na gawin ng kalaban ay manatili rin sa equilibrium.

ANG AI POKER REVOLUTION

Kahit alam natin na may Nash equilibrium ang Texas Hold’em, hindi ibig sabihin nito na alam natin kung ano mismo ang hitsura nito. Habang mas nagiging kumplikado ang laro, mas mahirap tukuyin ang optimal na estratehiya. Sa simpleng laro gaya ng tic-tac-toe, madaling ma-memorize ang perfect moves. Pero sa mas komplikadong laro tulad ng checkers, kailangang gumamit ng algorithm para maabot ang perfect play.

Sa chess, matagal nang tinalo ng mga chess computers ang pinakamagaling na tao—simula pa noong 1997 nang talunin ng IBM’s Deep Blue si Garry Kasparov. Pero ang poker ay mas mahirap i-model dahil sa imperfect information—alam mo lang ang iyong baraha, hindi ang sa kalaban. Dahil dito, naging posible lamang ang algorithmic revolution sa poker noong AI boom.

Noong 2015, na-develop ang unang algorithm na kayang maglaro ng halos perfect na poker sa dalawang manlalaro na may limitadong bet sizes. Pagsapit ng 2019, may superhuman AI na para sa multiplayer Texas Hold’em. Kasabay nito, lumitaw ang mga solvers—software na nagtuturo ng optimal poker strategy. Ngayon, bawat seryosong manlalaro ng poker ay may access na sa ganitong tools.

“The game went from being this fuzzy art to a hard science,” ayon kay Liv Boeree, isang dating propesyonal na manlalaro ng poker at World Series of Poker champion. Sa simpleng sitwasyon, kinakabisado ng mga manlalaro ang rekomendasyon ng solvers. Sa mas komplikadong sitwasyon, pinag-aaralan nila ang mas mataas na konsepto mula sa AI. Para sa mga elite na manlalaro, mahalaga ang pag-aaral gamit ang solvers. “If you want to play high stakes against the best, absolutely … you’d get eaten alive [if you didn’t use solvers],” dagdag pa ni Boeree.

Ang AI ay nagpatibay ng ilang tradisyonal na kaalaman sa poker, pero pinabulaanan din ang iba. Halimbawa, ipinakita ng AI na epektibo ang “donk betting” kahit pa sinasabing amateur move ito. Sa tulong ng solvers, mas malawak ang naiintindihang posibilidad ng bawat kamay, na dating hindi nakikita ng tao.

PAANO MANALO?

Ang paggamit ng Nash equilibrium ay isang depensibong estratehiya sa poker. Pero kapag ang kalaban ay nag-deviate mula dito, madalas na wise na mag-deviate din para ma-exploit sila. Halimbawa, kung laging nagpi-paper ang kalaban mo sa rock-paper-scissors, mag-focus ka sa scissors para manalo. Sa poker, ganito rin ang prinsipyo, pero mas komplikado.

Kapag nakita mong ang kalaban ay nagkakamali, maaari mong i-adjust ang laro mo para samantalahin iyon. Pero kapag sinimulan mong samantalahin ang kahinaan nila, ikaw naman ang nagiging vulnerable. Sabi ni Igor Kurganov, “Any time you pick up on a mistake by your opponent, you improve your model of how they think about the game, adjust how you play against them to account for that mistake and, by that, become exploitable yourself.”

Karamihan sa mga manlalaro ay naniniwalang ang pagsasama ng optimal at exploitative play ang susi sa tagumpay. Sa umpisa ng torneo, mas mainam ang optimal play, at kapag na-obserbahan na ang kalaban, saka ka mag-adjust. Ang flexibility na ito ang naghihiwalay sa “fish” mula sa “sharks.”

Para sa iba, ang pag-usbong ng superhuman poker engines ay tila nakasira sa magic ng laro. Pero para sa iba, nagdagdag ito ng bagong dimensyon sa poker. Ayon kay Boeree, “It felt like it took a little bit of the magic out of the game, like, ‘Oh, okay, the mystery has been solved.’” Pero nananatiling buhay na buhay ang interes sa poker. “Since COVID it’s been booming,” dagdag pa niya. “The World Series of Poker got more players than ever before last year.”

Konklusyon

Sa panahon ng AI at solvers, ang laro ng poker ay mas naging siyentipiko, pero hindi nawala ang elementong psychological at strategic. Sa Lucky Cola at iba pang online casino platforms, ang poker ay patuloy na umuusbong bilang laro ng diskarte at pagsusuri. Bagamat ang optimal play ay mahalaga, ang kakayahang mag-adjust at mag-exploit ay nananatiling kritikal sa tagumpay. Ang online poker, na nagbibigay ng mas maraming pagkakataon para maglaro at matuto, ay patunay na ang poker ay nan

FAQ