Danxooo // youtube@4cardspoker
Я играю омаху и тренирую, так что мой рассказ будет об этой игре. Пользуюсь ChatGPT и Github Copilot в браузере.
Начну с того, что в целом современные нейросети (языковые модели) довольно бесполезны как для обучения, так и для какого-либо анализа. Расскажу, что я пробовал, и что из этого получилось.
1. Анализ раздач
Тут вообще шляпа. Он постоянно забывает, что можно использовать только две карты из руки и считает флеши по одной/трем картам. Иногда он, «зная» ривер, рекомендует ставить олл-ин с флеш-дро на терне, ведь на ривере у нас натс. Один раз из пяти, после полотна уточнений по правилам игры и пояснений, что мы не знаем ривер, когда играем терн, ChatGPT выдаёт что-то похожее на нормальные комментарии. Во всех остальных ситуациях получается полный кошмар. Так что для этой цели неройнки не подходят, лучше выложить раздачу на форум или найти тренера.
Вот пример, взял первую попавшуюся раздачу. Использую «думающую» модель o4-mini-high.
Дальше флопа показывать не буду, но он уже тут принял готовый стрит за врап, и решил, что мы защищаемся от «догоняющих дро». Это всё просто набор слов, он вообще не втыкает, что происходит.
2. Работа над теорией
Тут тоже всё довольно слабо. Большая часть текстов о покере в интернете – это мусорные СЕО статьи с аффилийт-ресурсов и устаревшие книги, так что и информацию он выдает соответствующую, а иногда вообще противоречит сам себе. Кроме того, стандартные не рассуждающие модели типа 4o не умеют считать оддсы, забывая, что наш колл – это тоже часть банка.
Все формулы корректные, но он очень часто ошибается в мелочах, из-за этого любые попытки что-то посчитать будут терпеть крах.
3. Создание программ
Я полный ноль в программировании. Когда мне нужно было написать первую программу, я просил ChatGPT объяснять мне как ребенку, что скопировать и куда вставить, и требовал, чтобы копипаст был единственной задачей)
При этом у меня получилось создать несколько работающих программ:
- Калькулятор эффекта кард ремувала для PLO
- Различные конвертеры раздач (с переменным успехом)
- Не слишком серьёзный, но все-таки анализатор тимплея по хэнд-хистори
- Кучу разнообразных калькуляторов, вроде расчета EV бета и EV чека на ривере
Это всё, по большей части, работает как и должно. Пишешь ИИ «хочу программу, чтобы работала вот так и кнопочки были зелёного цвета» и он делает. Очевидно, есть некий потолок по сложности, и что-то более комплексное, чем я описал выше, без знаний и навыков в программировании создать будет уже трудно. Но для всяких приколов вполне можно использовать.
Работает это примерно так, делаю прямо сейчас для примера:
Он пишет код. Мы отправляем ему ошибки (это я даже не читал):
Он присылает обновлённый код и вуаля:
Всё как и заказывали, скришноты сохраняются по клику.
4. Помощь в систематизации обучения и создании контента
Вот что нейронки умеют делать суперкруто, так это систематизировать полотна текста. Можно просто вывалить ему темы, бессвязные обрывки идей для нового видео, а он это всё соберёт в хороший и интересный план и разделит по темам.
Но это, опять же, не волшебная таблетка. Хороший сценарий для видео или готовый план личного обучения он написать не сможет, просто сделает процесс чуть удобнее.
Также его можно использовать как хорошую отправную точку для креатива. Например, когда я составлял контент-план для ютуба, писал ему что-то вроде: «Придумай 10 идей для обучающих видео по PLO». И, честно признаюсь, все его идеи были ужасны, но я зацепился за какие-то слова и формулировки, и смог придумать несколько классных видео.
5. Визуал
Сюда входит создание всяческих табличек, инфографик, шаблонов для Notion и т. п. С этим он справляется очень хорошо.
Кроме того Sora от OpenAI научилась нормально писать на русском языке, что позволяет создавать приличные картинки. Вот, например, обложка, которую я заказал у дизайнера:
А вот такую сделала Sora:
Первая мне нравится, больше, но на создание второй я потратил примерно 10 минут, и ещё сидел выбирал из 10 разных версий, что безусловно круто.
Если подводить итоги, то сейчас все сценарии использования ИИ для меня сводятся скорее к умной записной книжке, а не к помощнику для размышлений.
Александр QuantumEnigma // Narcissimo
Я у своей спрашивал: «Как тебя лучше запромптить, чтобы ты давала более корректные ответы?» Говорит, что надо обязательно указывать концепцию, то есть для калькулятора следует указать, что нужен с применением ICM, с названием модели (например, FGS) и в идеале ещё добавить «Как в ICMIZER или HRC», ну а если надо GTO, то это тоже надо упомянуть.
Из конкретных примеров: просил варианты корректных спотов для овербета флопа, она подкинула, я показал знакомым тренерам, которые точно шарят – говорят, что споты корректные, но не обязательные. Вывод: надо хорошо ставить задачу, потому что есть вероятность набрать довольно сложных мувов, в которых EV будет немного. Ну и базово программа не будет учитывать характер оппонентов, а нам в реальных игровых ситуациях это важно. Но это (необходимость промптить) в целом верно для любого использования нейронок. Если есть цель использовать их конкретно для покера, то можно поискать готовые промпты, наверняка они есть.
В ChatGPT для аналитических заданий надо включать модель о3. Такие опции есть и у Grok, и у DeepSeek. Базово любой ИИ использует не аналитическую модель, а ту, которая больше подходит для общих разговоров, в ней будет больший процент галлюцинирования, додумывания и т. д. А модель о3 – это именно холодная расчётливая штука, для которой корректность гораздо важнее того, чтобы быть с пользователем милой. В обозримом будущем эта информация будет неактуальна, потому что выйдет ChatGPT 5, и там, вроде как, обещают всё объединить и не будет этой мороки со скаканием от одной модели к другой. Но пока так. У DeepSeek функция «думанья», за которую я выделяю о3, имеется базово даже в бесплатной версии.
Еще использовал ИИ для анализа баз. ChatGPT очень любит в любой непонятной ситуации рисовать графики и таблички, поэтому тут все хорошо. А мой товарищ как-то скармливал ей конфиг своего H2N и искомые частоты и просил проанализировать базу – по его отзывам справилась она хорошо.
Планирую приспособить её к селекту и делать анализ турниров с SharkScope. Сама она собирать информацию по ссылке не может, но ей можно методично скармливать данные в формате JSON, которые SharkScope любезно готов дать скачать. Думаю, результат будет прикольный.
Из «забавного» – думаю, что очень скоро будет довольно легко превратить нейронку в RTA, потому что уже существуют те, которые способны в риал-тайме переводить с других языков (названий не помню, но видел как рекомендовали такую в качестве инструмента для созвонов с иностранными коллегами). Недавно у ChatGPT появилась опция Агента (это когда она берёт условно виртуальную машину и сама там работает, очень много чего делая). Я в этой опции пока не разобрался, но даже по тому, что я видел, выглядит очень многообещающе.
Для проверки ответов – самое простое это использовать другие нейронки (я вот например сейчас в качестве поисковика использую Perplexity и мне нравится, как он справляется). Он хорош в актуальность, а базовая версия ChatGPT не всегда идёт проверять актуальность в интернете. Но опять же – модель о3 всему голова, это реально очень крутой аналитический инструмент, и его эффективность ограничена исключительно находчивостью пользователя. Не лишним будет предлагать нейронке самой вероятностно оценивать степень правильности своих ответов.
Резюмируя. Надо скормить фундаментальный промпт в долговременную память (она же bio, она же информация о пользователе) и в рамках диалога делать уточняющие запросы. Важно понимать, что у нейронок вне данных, которые она берет из bio, память ограничена контекстом, и контекст этот пока что довольно небольшой. Обязательно надо говорить ей роль, не лишним будет добавить, что точность ответов важнее, чем обтекаемые формулировки. И обязательно сказать, чтобы она не спешила с ответами и задавала уточняющие вопросы.
Фундаментальная проблема любых нейросетей – они стремятся додумывать, и чем проще нейросетка, тем сильнее будет этот эффект додумывания. У флагманов это не сильно выражено, но всё же с этим сталкиваешься, когда занимаешься чем-то настолько специфическим как покер. Думаю, сейчас ИИ уже надо обязательно использовать для анализа баз и тенденций, в том числе при работе с большими объемами данных. А вот как замену покерному софту рассматривать их я бы не стал. По крайней мере пока.
Александр Штык // Ловись, рыбка, большая и маленькая!
Использовал ChatGPT как тренажер для тренировки префлопа – 3-беты и опенпуши в стеках <20bb.
У него в памяти есть Нэш (но я не сверял с реальным Нэшем). Также я загрузил свои расчеты из HRC (потому что поле коллирует уже, чем по Нэшу, соответственно диапазоны пуша тоже расширяются). Просил давать мне пограничные руки (на грани опенпуш-фолд) и сверять с чартами, которые я загрузил, и Нэшем.
Сначала дал скриншотами из HRC в таком виде, диапазон пуша 10bb с HJ и колл с CO.
Потом увидел, что он периодически косячит и подгрузил ему целый файл.
Но он все равно продолжил косячить. При сверке говорит, что рука не входит в диапазон, хотя она там есть. Иногда сам исправляется, когда просишь перепроверить, но иногда стоит на своем. Как вариант, можно просить его давать руку, проверять самому по табличке и говорить правильно или нет, а его просить вести статистику.
Для более сложных вещей смысла использовать пока нет, а для тренировки префлопа/Нэша можно, но с оговоркой – проверять самому и смотреть на количество косяков.
В итоге я немного поигрался и бросил, потому что пока составлял все эти файлы, сам все и выучил.
Сергей Starokrad // 39 лет игры, путешествий и творчества: мой опыт в покере и медиа
Я скармливал ChatGPT раздачи из 5-карточной омахи. Сначала свел их в один файл и попросил проанализировать и оценить, насколько мне заходило в эту сессию. С этим он справился:
А вот оценка сделанных мною решений мне не понравилась от слова совсем. Чат пока, похоже, не понимает, как играть омаху. Холдем он считает лучше и точнее, но это и понятно. Мы обсуждали в блоге, посмеялись)
Также я просил ИИ дать рекомендации по текущему лимиту (я играю PLO100) и спросил, что нужно сделать для увеличения винрейта. Просил безотносительно раздач дать рекомендации по улучшению игры. Советы хоть и очевидные, но дельные: работать над игрой, разбирать раздачи, найти тренера и единомышленников.
Попросил имитировать (симулировать) игру, со ставками и действиями оппонентов. В целом после нескольких промптов это сделать удалось, хотя с помощью покерного софта это делать гораздо удобнее.
Просил подобрать для меня дисциплины или покерные сайты, с этим ИИ тоже справился. Еще иногда прошу его эквити посчитать.
Дмитрий SnowBeaver // Data Adventures
Я не считаю, что какой-то из современных AI-помощников можно использовать для улучшения игры (и вообще чего бы то ни было, где надо думать). Лично я использую этот инструмент исключительно в процессе программирования для ускорения рутинных вещей. Если я что-то сам не понимаю, то не могу ожидать, что мне поможет ответ ChatGPT.
Недавно пробовал Claude. Оно очень человеко-подобно разбирает раздачу, но в итоге выдает бред, который, впрочем, можно распознать только если ты сам разбираешься в покере на нормальном уровне. Например, может выдать разный результат оценки игры с шоудауном и без.
Может ли ИИ заменить тренера?
Тренера заменить может только другой тренер получше :)