DeepStack
டீப்ஸ்டாக் என்பது ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு கணினி நிரலாகும், இது இரண்டு வீரர்கள் போக்கர் விளையாட வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, குறிப்பாக டெக்சாஸ் ஹோல்ட் 'எம் வரம்பு இல்லை. இந்த விளையாட்டில் மனித நிபுணர்களை முந்திய முதல் கணினி நிரல் இதுவாகும். பின்னணி போக்கர் கல்வி சமூகத்தில் ஒரு முக்கிய அளவுகோல் விளையாட்டு மற்றும் மோசமான வழக்கு எதிரிகளுக்கு எதிராக உகந்த உத்திகளைக் கண்டறிய கணிசமான அளவு ஆராய்ச்சி செய்யப்பட்டது, அதே நேரத்தில் மனித வல்லுநர்கள் சதுரங்கம் போன்ற பெரிய சரியான தகவல் விளையாட்டுகளில் முறியடிக்கப்பட்டாலும், பல தசாப்தங்களுக்கு முன்பு, அபூரண தகவல் விளையாட்டுகளுக்கு மிகவும் சிக்கலான தொடர்ச்சியான பகுத்தறிவு தேவைப்படுகிறது. முந்தைய பிரபலமான அணுகுமுறைகள் முக்கியமாக சுருக்கங்களைப் பயன்படுத்தி விளையாட்டை எளிமைப்படுத்துவதை நம்பியிருந்தன. இருப்பினும், அபூரண-தகவல் விளையாட்டுகளில் சுருக்கங்கள் பெரும்பாலும் மிகவும் சுரண்டக்கூடிய உத்திகளில் விளைகின்றன. அதற்கு பதிலாக, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடு மற்றும் தொடர்ச்சியான தீர்வு போன்ற பல வழிமுறை கண்டுபிடிப்புகளை டீப்ஸ்டாக் பயன்படுத்துகிறது. சார்லஸ் பல்கலைக்கழகம், செக் தொழில்நுட்ப பல்கலைக்கழகம் மற்றும் ஆல்பர்ட்டா பல்கலைக்கழகம் ஆகியவற்றின் சர்வதேச குழுவால் இந்த திட்டம் உருவாக்கப்பட்டது. அல்காரிதம் திட்டத்தின் மையத்தில் குறிப்பிட்ட அட்டை சேர்க்கைகளின் மதிப்பை தீர்மானிக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதாகும். நெட்வொர்க்குகள் ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான விளையாட்டு நிலைகளில் மட்டுமே பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன, மேலும் பயிற்சியின் போது காணப்படாத சூழ்நிலைகளுக்கு பொதுமைப்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நிரல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் தேடலைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் காணப்படும் மூலோபாயம் முந்தைய படிகளில் பயன்படுத்தப்பட்ட மூலோபாயத்துடன் ஒத்துப்போகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்த தொடர்ச்சியான தீர்வைப் பயன்படுத்துகிறது. தேடல் செயல்முறை அதன் தோற்ற மரத்தில் மூலோபாயத்தை மீண்டும் மீண்டும் புதுப்பிக்க எதிர் உண்மை வருத்தத்தைக் குறைப்பதைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இலை மதிப்பீட்டிற்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இலை மதிப்பீடு ஒரு குறிப்பிட்ட ஆழத்திற்கு அப்பால் உள்ள கணக்கீட்டை விரைவான தோராயமான மதிப்பீட்டுடன் மாற்றுவதன் மூலம் விளையாட்டின் எஞ்சிய பகுதியைப் பற்றிய பகுத்தறிவைத் தவிர்க்கிறது. தொழில்முறை வீரர்களுடன் 2016 போட்டி டிசம்பர் 2016 இல் முடிக்கப்பட்ட ஒரு ஆய்வில், டீப்ஸ்டாக் 11 தொழில்முறை போக்கர் வீரர்களை 44,000 ஹேண்ட்ஸ் ஆஃப் போக்கரில் விளையாடி தோற்கடித்தது. விளையாடிய அனைத்து விளையாட்டுகளிலும், டீப்ஸ்டாக் பூஜ்ஜியத்திலிருந்து நான்கு நிலையான விலகல்களுக்கு மேல் 49 பெரிய பிளைண்ட்ஸ்/100 (எப்போதும் மடிப்பு 75 பிபி/100 ஐ மட்டுமே இழக்கும்) வென்றது, இது தொழில்முறை போக்கர் வீரர்களை ஹெட்ஸ்-அப் வரம்பு இல்லாத டெக்சாஸ் ஹோல்ட் 'எம் போக்கரில் வீழ்த்திய முதல் கணினி நிரலாக அமைந்தது. டீப்ஸ்டாக்குடன் ஒரே நேரத்தில் போட்டியிடும் அணுகுமுறைகள், கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சிக் குழுவின் ஒரு போட்டி அணுகுமுறை வெளியிடப்பட்டது, இது லிப்ராடஸ் என்று அழைக்கப்படுகிறது. ஜனவரி 11 முதல் 31,2017 வரை, லிப்ராடஸ் நான்கு உயர்தர மனித போக்கர் வீரர்களுக்கு எதிராக ஒரு போட்டியில் போட்டியிட்டார். இந்த வழிமுறை அறிவியல் இதழிலும் வெளியிடப்பட்டது. லிப்ராடஸ் இலை மதிப்பீட்டிற்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதில்லை. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் கற்றலைப் பயன்படுத்துவது (டீப்ஸ்டாக் செய்ததைப் போல) மிகவும் பொதுவானது என்றும், போக்கர் சமூகத்தால் அபூரணமான தகவல்களுடன் மற்ற விளையாட்டுகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தும் அடுத்தடுத்த படைப்புகளில் இது உண்மையில் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது என்றும் நிபுணர்கள் வாதிடுகின்றனர் தாரா ஓ 'கீர்னி, 456 கைகளை நிறைவு செய்த ஐரிஷ் போக்கர் நிபுணர், விளையாட்டு கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் சில மனித வீரர்கள் பயன்படுத்திய பாணியைப் போலவே டீப்ஸ்டாக் விளையாடியதாகக் கூறினார். மேலும் காண்க கணினி போக்கர் வீரர்கள் செஃபியஸ் (போக்கர் போட்) லிப்ராடஸ் ப்ளூரிபஸ் (போக்கர் போட்) குறிப்புகள் போக்கர் கருவிகள்