Les chercheurs du Collège universitaire de Londres Johannes Heinrich et David Silver, programmeurs en chef d'AlphaGo, un logiciel spécialisé dans le jeu de go, ont publié un rapport intitulé "L'apprentissage profond renforcé dans les jeux avec une information insuffisante" (Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games), rapporte le journal britanique The Guardian.
A l'aide des algorithmes d'AlphaGo, les développeurs envisagent d'apprendre à un réseau de neurones artificiels à jouer à deux types de poker, Leduc Hold'em, le type le plus simple à six cartes et Texas Hold'em, le type de poker le plus populaire.
Le poker est beaucoup plus difficile pour l'intelligence artificielle que le jeu de go, car l'ordinateur n'a pas suffisamment d'informations sur les événements du jeu. De plus, la psychologie est un élément essentiel du poker. Le fait que plus de deux personnes jouent habituellement au poker complique le calcul des probabilités. Néanmoins, dans un premier temps, le logiciel jouera au poker avec lui-même.
Le logiciel AlphaGo a réussi à battre le champion du monde de jeu de go classé 9ème dan (grade), Lee Sedol, un Coréen âgé de 33 ans, et un autre joueur, Fan Hui, considéré aujourd'hui comme le meilleur joueur d'Europe. Ce jeu est plus compliqué que les échecs et l'homme doit souvent se fier à son intuition.
Selon les développeurs du logiciel AlphaGo, la question de la victoire n'est pas primordiale. Il s’agit surtout de démontrer les capacités de l'intelligence artificielle pour ensuite pouvoir les appliquer à différents domaines, comme la médecine ou la robotique.
