Poker telah menjadi hobi populer di seluruh dunia. Pada setiap saat, Anda dapat menemukan puluhan ribu, jika tidak ratusan ribu, pemain poker yang bermain melalui komputer di situs-situs gaming online. Sesungguhnya, menurut perkiraan dari Vancouver, B.C., lebih dari 190 juta dollar AS sehari dipertaruhkan di ruang poker online. Namun, komunikasi dan komputasi sedang berubah sebagai aplikasi hukum Moore terus menerus memindahkan komputasi dan informasi ke wilayah kuantum.
Teori game kuantum menyangkut perilaku permainan klasik ketika dipertaruhkan di lingkungan komputasi kuantum yang akan datang atau ketika menggunakan informasi kuantum. Hampir semua kasus, versi "kuantifikasi" permainan ini memberikan banyak pilihan strategis baru kepada pemain.
Kuantifikasi Game Poker
Studi game kuantum masih sangat muda, bermula dari makalah seminial oleh D. Meyer yang diterbitkan di Physics Review Letters pada tahun 1999. Dekade setengah berikutnya telah melihat ledakan kontribusi dan kontroversi seputar apa benar game kuantifikasi itu dan apakah ada sesuatu yang baru dalam teori game. Dengan menyelesaikan beberapa kontroversi tersebut [1], sekarang kita dapat menganalisis model akhir permainan dari teori game Poker dan memprediksi dengan keyakinan bagaimana strategi optimal bermain Poker akan berubah ketika dipertaruhkan di lingkungan komputasi kuantum yang akan datang.
Analisis di sini menunjukkan bahwa untuk beberapa pemain, "entangled" poker akan memungkinkan hasil yang lebih baik dari hasil yang tersedia bagi pemain di dunia nyata.
Learning Algorithm
Kedua, paper lain yang terkait dengan teori game Poker dan learning algorithm. Dalam paper ini, kita membahas tentang algoritma belajar yang unik untuk berbagai permainan, termasuk Poker. Algoritma ini disebut Student of Games, yang menggabungkan pencarian terguide, belajar sendiri, dan rasio game.
Student of Games mencapai kinerja empiris yang kuat dalam berbagai permainan perfect dan imperfect information – langkah penting menuju algoritma umum untuk lingkungan apapun. Kita juga membuktikan bahwa Student of Games adalah logika, konvergen ke permainan sempurna saat kapasitas komputasi dan penjajaran meningkat.
Suspicions-Agent
Ketiga, paper lain yang terkait dengan teori game Poker dan learning algorithm. Dalam paper ini, kita membahas tentang agent suspisi yang menggunakan GPT-4 untuk bermain dalam permainan imperfect information. Agent suspisi ini dapat beradaptasi di beberapa permainan kartu imperfect information, termasuk Leduc Hold'em.
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa agent suspisi ini dapat mengalahkan algoritma tradisional yang dirancang untuk permainan imperfect information – tanpa pelatihan khusus atau contoh. Kami juga membuat data game kita publik tersedia untuk mempromosikan dan mempertahankan lebih dalam di komunitas.
Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang teori game Poker, kuantifikasi game, learning algorithm, dan agent suspisi yang terkait dengan bermain Poker. Kita akan melihat bagaimana teknologi kuantum dan algoritma belajar dapat meningkatkan potensi baru dalam bermain Poker.
Referensi:
[1] D. Meyer, "Quantum Game Theory," Physics Review Letters, 1999.
Note: This article is a general summary of the papers provided and is not intended to be a comprehensive or technical review of the topics discussed.