La bravura che i computer sono in grado di raggiungere nel gioco degli scacchi è ormai cosa nota sin dalla vittoria conseguita da Deep Blue su Garry Kasparov, nel 1997.

Però, gli scacchi sono un gioco "a informazione perfetta", in cui non ci sono informazioni nascoste: le mosse sono palesi, le posizioni dei pezzi pure.

Riuscirebbe un computer a giocare meglio di un essere umano se si usasse un gioco a informazione imperfetta, in cui alcune informazioni sono nascoste al giocatore, come il poker?

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Ebbene, da oggi possiamo dire che anche un gioco fatto di bravura, intuito e faccia tosta come il poker è alla portata dei computer come dimostra lo studio da un gruppo di scienziati canadesi e pubblicato su Science.

Gli scienziati, guidati da Michael Bowling, hanno sviluppato un algoritmo in grado di eccellere nella variante del poker nota come Texas Hold'em.

Certo, vi sono ancora dei limiti; l'algoritmo funziona se ci sono soltanto due giocatori e il numero di rilanci è fisso; si tratta però di un risultato notevole, se si pensa che ciò permette di dire che si è andati oltre la soluzione di problemi in cui tutte le informazioni sono note.

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È davvero un po' presto per parlare di computer dotati di intuito, ma la capacità di condurre una partita a poker è qualcosa che sposta un po' più in là i limiti dell'informatica.

Roberto Natalini, del CNR di Roma, spiega il percorso seguito dai ricercatori: «hanno cercato di sviluppare un algoritmo che portasse a giocare come un giocatore perfetto, ossia una strategia che puntasse a raggiungere l'equilibrio di Nash, il che non significa vincere sempre, ma fare il meglio possibile con le carte che si hanno».

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«La difficoltà principale, per un algoritmo, è esplorare l'enorme "albero" di partite di poker possibili; una quantità mostruosa di potenziali scenari capaci di annichilire la potenza di qualsiasi computer. La chiave è stata di tagliare molti di questi rami. In particolare, l'algoritmo segue solo quel ramo lungo il quale ci sarebbe un rimorso a non seguirlo. Tecnicamente viene chiamato "regret" e corrisponde a una situazione di occasione favorevole non sfruttata».

«In questo modo si eliminano i rami secchi e si può arrivare in un tempo umano alla soluzione, quindi al suggerimento della mossa da fare. Seguendo questa strada, la strategia finale risolve il problema in modo approssimato, ma statisticamente indistinguibile al 95 per cento da un giocatore perfetto che giocasse per 70 anni, per 12 ore al giorno, 200 partite all'ora» conclude Natalini.

Gli autori dell'algoritmo hanno anche realizzato un sito in cui è possibile confrontarsi direttamente con la loro ricerca, conducendo una partita via Internet.