この記事では、プロのポーカープレーヤーであるダグポークが、ノーリミットホールデムに関係する2つの主要な戦略、つまりゲーム理論最適(GTO)と搾取について概説します。 GTO戦略では、プレーヤーは、対戦相手が自分がプレイする戦略に無関心であり、常に完全な混合戦略のナッシュ均衡を維持するようなパターンで選択を行います。ただし、ホールデムは未解決のゲームであるため、真のGTO戦略はまだありませんが、プレーヤーはGTOの概念に基づいてプレイすることができます。たとえば、あなたが「ヒーロー」であり、対戦相手がポーカーハンドの「悪役」であるとします。ポットはリバーで$ 200で、ヒーローは$ 200をベットします。次に、悪役は$ 600を獲得するために$ 200を呼び出すので、2:1のオッズがあり、損益分岐点に達するには少なくとも33%の確率で勝つ必要があります。この場合、ヒーローは66%の確率でベットし(強いハンドを持っている場合)、33%の確率でブラフし(何も持っていない場合)、悪役をコールとフォールディングの間で無関心にする必要があります。

ゲーム理論最適対搾取ポーカー戦略

ただし、搾取的なプレイの方が収益性が高くなる可能性があります。悪役が手の種類に応じて常に特定の方法で賭けることをヒーローが見た場合、ヒーローは必ずしもバランスが取れていない調整を​​行うことができますが、オッズがヒーローに有利に歪んでいるため、より収益性が高くなります。ヒーローがプリフロップで多くのレイズをしたが、ポストフロップで多くのフォールドをした場合、ヒーローはより積極的にポストフロップでベットして、悪役に対してより多くのハンドを勝ち取ることができます。一方、悪役を悪用することで、ヒーローは自分自身を悪用にさらすことにもなります。ヒーローのバランスが崩れているため、悪役はヒーローの搾取的なプレイに対抗できます。悪役は、ヒーローが潜在的に弱いハンドでより積極的にポストフロップでベットしていることに気付いた場合、悪役はより多くのコールを開始し、彼/彼女に有利な調整を行うことができます。

GTOプレイの考え方は、ゼロサムゲームなど、クラスで話しているゲーム理論に関連しています。各プレーヤーに2つのオプションがある2プレーヤーのゼロサムゲームでは、プレーヤーは正確に1/2の確率で両方のオプションをプレイする必要があります。たとえば、プレーヤー1がそうでない場合、プレーヤー2が常にプレイする必要があるEVが高いプレーヤー2の戦略があり、ゲームはゼロサムではなくなります。同様に、プレーヤーが完全にGTOポーカーをプレーする場合、彼/彼女は長期的に勝つことは不可能であり、損益分岐点だけです。実際には、これは人間がポーカーのように複雑なゲームで行うことは基本的に不可能であるため、今日の勝利ポーカープレーヤーは、両方の戦略の側面をプレイに取り入れています。ポーカーの深さとその理論にもかかわらず、それはそれをプレイするための理論的な最適な方法を概説するゲーム理論の基本的な考え方です。

ゲームは、計算、ゲーム理論、および人工知能(AI)の初期の開発と絡み合っています。コンピューティングの概念そのもので、バベッジは三目並べを再生できる「オートマトン」の詳細な計画を立て、分析エンジンがチェスを再生することを夢見ていました。4アランチューリング46とクロードシャノン40は、それぞれ紙とハードウェアで開発されました。計算とAIの初期のアイデアの検証としてチェスをするプログラム。