Poker-Lernender: Verstärkendes Lernen angewendet auf Texas Hold‘em Poker

Spiele waren schon immer ein Bereich, der für künstliche Intelligenz von Interesse war, insbesondere aufgrund ihrer einfachen und klar definierten Regeln und der Notwendigkeit komplexer Strategien, um den Sieg zu sichern. Mehrere Forscher aus dem Bereich der Informatik haben sich der Erforschung von Spielen wie Schach oder Dame gewidmet und sich durch die Entwicklung eines künstlichen Spielers, der die besten menschlichen Spieler besiegen kann, einen Namen gemacht. In den letzten zehn Jahren hat sich Poker zu einem weltweiten Phänomen mit wachsender Popularität entwickelt, was durch den erheblichen Anstieg der Spielerzahlen in Online-Casinos belegt wird, wodurch Poker zu einer sehr profitablen Branche geworden ist. Für den Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz ist Poker aufgrund des stochastischen Charakters und der unvollständigen Informationen des Spiels ebenfalls zu einem interessanten Gebiet geworden. Aus diesen beiden Gründen bietet sich Poker als gute Plattform für die Entwicklung und Erprobung von Lösungen für Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz an, wie beispielsweise den Umgang mit unvollständigen Informationen über die Umgebung und die Möglichkeit von Zufallsereignissen in derselben Umgebung.