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With practice, humans can easily learn the rules of the game. But for a computer, heads-up no-limit is dizzyingly complex.

The game involves about 10 a 1 followed by zeroes decision points. Computers managed to "solve" games such as checkers by calculating an unbeatable strategy before a match even starts.

In the card game, you make your decision based on the odds that your opponent has a good hand. You study their actions for clues about their cards.

All the while, your opponent is studying you. Their decisions will depend on what they believe about your hidden cards, as well as what your actions reveal about the strength of your hand.

Instead, the program focuses on a particular situation as it comes up in the game, only looking a few actions ahead. DeepStack plays poker like an experienced human player.

Bowling and his colleagues "trained" the program by pitting it against itself in millions of randomly generated poker situations. The algorithm feeds its training data into a deep neural network, which it then draws from to match with in-game situations.

The result is a poker player that never tires during marathon matches, bets more aggressively than any human would dare and runs on a laptop.

To test its chops, the researchers invited 33 professionals from the International Federation of Poker to play against DeepStack. Each of the pros was asked to play 3, hands over the course of a month.

Only 11 players completed all 3, hands. Among them, 10 were defeated so badly that their losses could not be written off as a statistical fluke.

Indeed, the program won by a margin roughly eight times greater than what a professional human would consider good.

The 11th player, Martin Sturc, also lost to the machine — though the margin was too small to be statistically significant.

Sturc said the experience will help him refine his game by prompting him to reconsider his go-to strategies and think outside the box.

The host platform was written by the University of Alberta. The humans paid no entry fee. The unique tournament featured four duplicate style sessions of hands each.

The humans won by a narrow margin. In the summer of , the University of Alberta and the poker coaching website Stoxpoker ran a second tournament during the World Series of Poker in Las Vegas.

The tournament had six duplicate sessions of hands each, and the human players were Heads-Up Limit specialists. Polaris won the tournament with 3 wins, 2 losses and a draw.

The results of the tournament, including the hand histories from the matches, are available on the competition website.

However, some have determined this claim to be disingenuous. This means that the human players are somewhere between a 10 to 1 and 20 to 1 favorite.

The way the tournament was structured was in two sets of two players each. In each of the two sets, the players got the opposite cards.

However, even with the human players winning more than the computer—not all of the players were positive in their head to head match ups.

Since , the Annual Computer Poker Competition has run a series of competitions for poker programs. In , three types of poker were played: Within each event, two winners are named: The competition is motivated by scientific research, and there is an emphasis on ensuring that all of the results are statistically significant by running millions of hands of poker.

The competition had the same formats with more than 70 million hands played to eliminate luck factor.

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