От «Супер Системы» Брансона к эпохе солверов и ИИ: как менялось покерное мышление

Доистория: чистое творчество и «ветхий завет» покера

Покер всегда был игрой, где логика переплетается с интуицией. Однако пионеры игры и близко не догадывались о том уровне глубины, до которого дойдут их потомки, анализируя покер. До 1970-х обучение строилось только на личном опыте, «чтении» оппонентов и наблюдении за сильными игроками. Но всё изменилось, когда начали появляться книги, систематизирующие теорию.

В 1978 году вышла книга «Теория покера» автора Дэвида Склански, которая впервые объяснила ключевые концепции, такие как ожидаемое значение (EV), полублефы и оптимальная частота блефов, implied odds и обратные implied odds, и многое другое. Именно в трудах Склански впервые прозвучал термин «Баксы Склански». Благодаря этой концепции стало ясно, что свои результаты нужно оценивать не по тому, сколько денег игрок выиграл в конкретной раздаче, а по тому, сколько денег он в среднем должен был выиграть согласно математическому ожиданию. Эти идеи заложили фундамент аналитического подхода к игре.

Годом позже, в 1979 году, Дойл Брансон выпустил «Суперсистему» – настоящую библию покера того времени, где профессионалы открыто делились стратегиями по NL Hold’em, Draw и другим дисциплинам. Книга стала революцией: впервые «секреты профи» стали доступны широкой публике. Популярность книги была настолько высока, что она прорвалась даже в массовую культуру: именно в ней главный герой культового фильма «Шулера» хранит свои сбережения. Позже, в 2004 году, у книги вышло обновлённое издание “Super/System 2”, расширенное современными разделами.

Еще одна важная концепция, “Independent Chip Model” или “ICM” в конце 80-х годов была подогнана под реалии покера благодаря стараниям Мэйсона Малмута. Этот метод стал один из основных для оценки положения в турнирном покере. Без этой базовой идеи мы бы не имели сейчас различные пуш-фолд таблицы и прочие знания, необходимые для успешной игры в турнирах и СнГ.

Переход к цифровой эре и онлайн-покеру

В конце 1990-х и в начале 2000-х покер перешёл в новую фазу. Развитие интернет-технологий и социальных сетей открыло покер широким слоям населения. Само-собой, вместе с этим изменилось и мышление игроков, и подход к анализу. Покер разбирали «под микроскопом», новые идеи были намного более глубокими, а серые зоны стали понемногу исчезать — был взят путь на оцифровывание и рационализирование всех аспектов игры. Проявлялось это, по большей части, двумя способами.

Во-первых, покерная литература стала более детальной: основываясь на трудах Склански и Брансона, авторы начали подробнее анализировать различные форматы игры. Чемпион мира 1995 года Дэн Харрингтон на заре нового тысячелетия создал свои серии книг «Холдем по Харрингтону» и «Кэш по Харрингтону», которые многие игроки того времени считали лучшим пособием по самому распространенному формату.

Примерно в то же время активно работал и молодой математик Коллин Мошман. Он стал ведущим теоретиком Sit-and-Go игр. Мошман стал одним из первых авторов онлайн-эры и сам активно играл в интернете. На пике игровой активности, он регулярно отыгрывал SnG с бай-инами от $200 до $500, а значит, помимо теоретических знаний, имел отличное представление о том, что такое “играть в один из самых сложных и интенсивных видов холдема”.

Еще одним видным теоретиком из мира онлайна был (и, в какой-то степени, до сих пор остается) Фил Гальфонд. Гальфонд одним из первых презентовал широким массам новый тип мышления — мыслить диапазонами. Теперь важно было уже не просто понимать, сколько в среднем выиграла бы по матожиданию конкретная рука, как во времена Дэвида Склански, а насколько математически выгодным является действие с учетом собственного диапазона рук в сравнении с диапазоном рук соперника. Эта концепция совершенствует задумку Склански, ведь в реальном покере игрок очень редко будет знать конкретную руку соперника, зато можно прикинуть массив рук, с которыми игрок мог оказаться в той или иной ситуации. Ввиду этого куда логичнее оценивать EV именно в таком спектре, то есть отталкиваться от той информации, которую игроки имеют на момент начала раздачи.  При этом важно пытаться балансировать свой диапазон, подстраивать его под соперника, а также понимать, что соперник думает о твоем диапазоне, что он думает о том, что ты думаешь и его диапазоне, и т.д.. Таким образом Гальфонд предлагает активно изучать многоуровневое мышление в покере. Концепцию мышления и оценки математического ожидания диапазонами рук автор назвал “Баксами Гальфонда”. 

Во-вторых, с ростом онлайн-румов вроде PokerStars и PartyPoker, стали появляться и новые инструменты для самоанализа. Игроки получили доступ к HUD-ам, базам данных, истории рук и покер-трекерам. Это полностью изменило подход к игре: интуиция уступила место статистике и математике.

С этого момента образ игрока в покер кардинально поменялся. Вместо богатого мужчины в костюме, сидящего в прокуренном зале в казино, эталоном стал студент, сидящий в шортах перед компьютером, на котором открыто 12 столов, на каждом из которых видна статистика на всех оппонентов. В “оффлайн” такой игрок чаще всего являлся в кепке, байке с капюшоном и матовых солнцезащитных очках.

Эра GTO и солверов

Еще один теоретический скачок наступил с появлением GTO (Game Theory Optimal) – стратегии, при которой игрок выбирает комбинацию действий (raise, call, fold) так, чтобы оппонент не мог стабильно эксплойтить его решения.
По сути, GTO описывает равновесие Нэша применительно к покеру. Помните фильм «Игры Разума»? Тот самый, где одаренный математик воображает, что работает на ЦРУ, а оказывается, что он болен шизофренией и все воображает? Вот это и есть Джон Нэш, человек, который подарил нам не только возможность насладиться актерским мастерством Рассела Кроу, но и одно из ключевых понятий теории игр. Если в двух словах, речь идет о выборе такой стратегии, которая позволяет всем игрокам, выбравшим схожую оптимальную модель поведения получать преимущество. А отказ кем-то от этой стратегии неминуемо навредит всем, в том числе, и отказавшемуся от нее. 

Современные исследования подтверждают: покер – это игра с неполной информацией, где GTO-модели и солверы помогают искать оптимальные вероятностные решения. С появлением солверов (PioSOLVER, GTO+, MonkerSolver) игроки получили возможность просчитывать оптимальные диапазоны и линии ставок для каждой ситуации.

В результате:

• решения стали структурированными,
• диапазоны – полярными,
• а понятие «эксплойт» стало инструментом, а не случайным отклонением.

Лучшие игроки в современных турнирах регулярно используют сбалансированные диапазоны, блокеры и миксы линий, что делает игру на высшем уровне почти математическим искусством.

Cолверы стали стандартом – от микролимитов до хайроллеров. Как итог: мышление покера с годами радикально поменялось. Интуиция и «чтение» оппонентов по-прежнему важны, но ключевыми навыками стали понимание диапазонов, построение GTO-основы, и умение эксплойтить слабости. Чтобы прогрессировать, игроку важно разбирать сессии, работать с графиками, анализировать отклонения от солверных линий и учиться применять математику гибко, а не механически.

Искусственный интеллект и новая эпоха обучения

В 2017 году ИИ-система Libratus, созданная учёными из Carnegie Mellon, победила четырёх топ-профессионалов в 120 000 раздачах HU NLHE. Это был первый случай, когда машина доказала превосходство над элитными игроками в игре с неполной информацией. В 2019 году появился Pluribus, одержавший победу уже в 6-макс NLHE – сложнейшем многопользовательском формате.

Это стало историческим рубежом: ИИ научился работать с мультиагентной динамикой, что ранее считалось «нераскрытой задачей» для науки. Современные игроки активно используют эти принципы, адаптируя ИИ-аналитику под обучение. ИИ-технологии развиваются семимильными шагами и становятся все более доступными. Если солверы являются ультимативным инструментом для освоения всех ипостасей GTO, то ИИ-инструменты могут стать настоящим прорывом в переосмыслении и теоретизировании эксплойтов, ведь ведь подстраивание под определенные условия — одна из сильных сторон ИИ.

Таким образом, за половину столетия, покерное мышление перешло из плоскости интуиции и применения “здравого смысла” в плоскость детального анализа, применения научных концепций и, порой, контр интуитивных решений. Будущее покера обещает еще более скрупулезный расчет, в том числе и посредством ИИ-инструментов. Если предел совершенству в покере существует, то с точки зрения науки, мы к нему стремительно приближаемся.

Источники:

• Wikipedia – The Theory of Poker
• Wikipedia – Super/System
• 888poker – The Evolution of Poker Strategy
• TightPoker – The Evolution of Poker GTO Strategy
• arXiv – Game-theoretic approaches to imperfect information poker
• Science – Libratus AI beats top pros at poker
• Science – Pluribus Defeats Humans in 6-Max Poker
• arXiv – Beyond GTO: adaptive poker learning