Giới thiệu
Tôi là kỹ sư tham gia phát triển ứng dụng học poker “POKER Q’z”, hằng ngày theo đuổi việc phát triển sản phẩm và thiết kế thuật toán trong lĩnh vực poker × AI.
Trong vài năm gần đây, thị trường ứng dụng poker tại Nhật Bản bỗng trở nên sôi động, với EDGE POKER, m HOLD'EM, Poker Chase, EARN POKER, Poker Fate… môi trường chơi poker thoải mái ngay trên điện thoại ngày càng nhiều. Là một người chơi lẫn nhà phát triển, tôi thấy đây là một xu hướng rất đáng mừng.
Trong số đó, gần đây được nhắc đến nhiều nhất là “EDGE POKER”, nổi bật với định vị poker × AI. Điểm đặc trưng là tích hợp AI độc quyền “EDGE AI”; khi thực sự trải nghiệm, có những chỗ khiến tôi nghĩ “chỗ này tuyệt vời”, nhưng cũng có những chỗ “nếu như thế này nữa thì sẽ còn thú vị hơn”.
Trong bài viết này, tôi dùng EDGE POKER như một ví dụ, từ góc nhìn của nhà phát triển, để tổng hợp xem ứng dụng poker có thể tiến hóa như thế nào trong tương lai, cũng như công nghệ mà chúng tôi – POKER Q’z – đang theo đuổi.
※Bài viết này không nhằm mục đích chỉ trích, mà được viết với mong muốn “cả ngành sẽ trở nên thú vị hơn”.
※Vì tôn trọng điều khoản sử dụng, chúng tôi không đăng ảnh chụp màn hình của EDGE POKER.
Điểm đáng chú ý ①: Cách AI được sử dụng
GOD's MOVE
Đầu tiên là GOD's MOVE (tính năng để AI tự động chọn hành động tối ưu). Khi sử dụng vật phẩm trả phí “Crystal”, tính năng này cũng có thể được dùng trong “Rank Game” – chế độ xếp hạng. Nghĩa là trên thực tế, nó đang hỗ trợ – thậm chí thay thế – quyết định của người chơi. Khi một tính năng như vậy được dùng trong Rank Game, kết quả chơi sẽ không còn được quyết định thuần túy bởi thực lực.
Hơn nữa, việc ưu đãi người trả phí (gọi là Pay to Win) trong Rank Game không chỉ giới hạn ở GOD's MOVE. Còn có các hiệu ứng ảnh hưởng trực tiếp đến việc lên/xuống hạng, chẳng hạn như duy trì thưởng cho chuỗi lọt vào thứ hạng.
Khi tồn tại thiết kế tạo ra lợi thế/bất lợi trong chơi dựa trên việc trả phí như vậy, thứ hạng sẽ không còn phản ánh “sức mạnh của người chơi” mà gần như trở thành chỉ số thể hiện “đã tận dụng được bao nhiêu tính năng và vật phẩm”. Kết quả là, ý nghĩa vốn có của thứ hạng và tính công bằng của môn thi đấu có thể bị lu mờ.
Poker vốn là trò chơi cạnh tranh khả năng phán đoán và chiến lược trong cùng một điều kiện. Tất nhiên, việc GOD's MOVE được phép dùng trong các môi trường không tính xếp hạng như “Single Game” là một cơ chế rất tốt cho việc học và trải nghiệm. Tuy nhiên, ít nhất ở Rank Game, tôi cho rằng thiết kế nên dựa trên kỹ năng, không phải Pay-to-Win. Nếu dùng AI, thay vì để AI đánh thay giữa ván, hạn chế ở vai trò “hỗ trợ học tập” như xem lại và phân tích sau ván đấu có lẽ sẽ hợp hơn với bản chất của poker.
Ví dụ, tính năng giải thích là một trong những cách tiếp cận tiêu biểu, và tại POKER Q’z, chúng tôi đã không ngừng củng cố lĩnh vực này như một tính năng cốt lõi. Chúng tôi đang phát triển cơ chế tự động tạo lời giải thích theo nội dung ván chơi, cùng công nghệ phân tích xu hướng tư duy và phong cách chơi từ lịch sử ván đấu để cung cấp phản hồi tối ưu cho từng người dùng. Đây là công nghệ lõi độc quyền của công ty chúng tôi và hiện đang trong quá trình nộp đơn xin cấp bằng sáng chế.
BUDDY AI
Một điểm nữa tôi để ý là BUDDY AI (AI mô phỏng lối chơi của chính bạn). Khái niệm học hỏi xu hướng chơi của người dùng và đánh thay họ, về mặt kỹ thuật, tôi nghĩ là một nỗ lực rất thú vị. Tuy nhiên, xét về trải nghiệm, tôi vẫn còn một chút băn khoăn.
Poker về bản chất là trò chơi mà niềm vui nằm ở chính việc tự mình trăn trở, suy nghĩ và lựa chọn. Chính vì vậy, so với việc ngồi xem “AI chơi thay mình”,
quá trình tự đánh và dần tiến bộ có lẽ mang lại giá trị trải nghiệm cao hơn.
Nếu dùng AI cho dữ liệu chơi của người dùng, thì
- Tự động phân tích xu hướng chơi của bạn
- Chỉ ra điểm yếu của bạn
- Giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên rằng “ở đây nên hành động như thế này”
một AI đóng vai trò huấn luyện viên – người giải thích như vậy có lẽ phù hợp hơn về mặt học tập và trưởng thành.
Điểm đáng chú ý ②: Hiệu suất của AI
Vì EDGE POKER là tựa game định vị mạnh mẽ ở poker × AI, kỳ vọng về độ chính xác và tính nhất quán của AI cũng tự nhiên được đặt cao. Thực tế khi chơi, dù có nhiều tính năng tiện lợi, nhưng nếu xét như một công cụ học tập, tôi cũng thấy vài hành vi khiến mình nghĩ “điều này có thể hơi nguy hiểm”.
Đặc biệt, có 3 điểm sau đây.
Sự không nhất quán giữa lời khuyên trong lúc chơi và kết quả xem lại
Đã có trường hợp lựa chọn mà AI đề xuất như “hành động được khuyên dùng” trong lúc chơi khác với “hành động tốt nhất” hiển thị ở phần xem lại (review) sau ván đấu. Cùng một tình huống mà kết luận lại thay đổi, sẽ gây ra
- Người dùng không biết nên tin vào cái nào
- Trục học tập bị dao động
- Nảy sinh sự ngờ vực “liệu AI có thực sự đúng không?”
những vấn đề như vậy. Đối với AI hỗ trợ học tập, tính nhất quán cực kỳ quan trọng. Nếu logic đánh giá ở thời gian thực và ở phần xem lại khác nhau, độ tin cậy như một tài liệu học tập sẽ giảm đi rất nhiều.
Đề xuất những hành động rõ ràng bất hợp lý
Ở một số tình huống, tôi cũng thấy những hành động được đề xuất lệch rõ ràng so với lý thuyết. Ví dụ, có lúc hiển thị “khuyên nên fold sảnh đã hoàn thành” – một phán đoán gần như không thể xảy ra trong thực chiến.
Những sai lầm như vậy không chỉ là sai lệch tối ưu hóa đơn thuần, mà còn có thể dẫn dắt người chơi hiểu sai theo hướng sai lầm – điều khá nghiêm trọng đối với một công cụ học tập. Trong poker AI, trước cả việc “mạnh”, việc “không sai một cách rõ ràng” còn quan trọng hơn. Nếu không đảm bảo được tính nhất quán chiến lược tối thiểu, người dùng sẽ không thể yên tâm tham khảo AI.
Logic phân tích range và phân loại bài không rõ ràng
Về tính năng phân tích range, tôi cũng thấy vài điểm khó hiểu trong logic hiển thị. Về cơ bản, nó không hiển thị được bức tranh toàn cảnh chiến lược của toàn bộ range, và thông tin được đưa ra cũng rời rạc. Ngoài ra,
- Tiêu chuẩn mạnh – trung bình – yếu không rõ ràng
- Không phân cụm dựa trên bản chất của bài
là những điểm tôi để ý. Ví dụ, một draw rất mạnh trong thực chiến như gutshot + flush draw lại bị phân loại là “một đôi” vì ưu tiên đôi trên board – kiểu phân loại lệch rõ ràng so với cảm giác thực chiến cũng xuất hiện.
Trực quan hóa range không chỉ là tính năng “phân loại cho có vẻ đúng” – nó là thiết kế thông tin quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định của người chơi. Nếu nó không khớp với trực giác và cảm giác thực chiến, niềm tin vào chính bản thân màn hình hiển thị sẽ mất đi, và tính năng phân tích dù tốn công xây dựng cũng sẽ không được dùng đến. Suy nghĩ về range là phần lõi của trải nghiệm học tập trong poker. Chính vì vậy, tôi cảm thấy tính rõ ràng của logic phân loại và sự nhất quán sát với thực chiến là điều rất cần thiết.
Suy nghĩ về EDGE AI
EDGE AI được thiết kế để đẩy trải nghiệm “AI giải bài poker” lên hàng đầu, khi vừa đưa ra hành động tối ưu trong lúc chơi, vừa tự động đưa ra quyết định.
Bài viết tham khảo
Đối chiếu phần giải thích trong bài viết chính thức với hành vi thực tế,
- Dùng mô hình được huấn luyện với chiến lược GTO tính bằng thuật toán CFR… làm dữ liệu giám sát
- Trích xuất đặc trưng theo quy tắc (rule-based) từ tình huống hiện tại để đưa vào
- Đưa các đặc trưng đã trích xuất vào mô hình, dự đoán EV của từng hành động và chọn hành động có EV cao nhất
tức là một cấu trúc gần với mô hình kiểu solver xấp xỉ dựa trên học máy, theo tôi phỏng đoán.
Cách tiếp cận này rất chính thống, và về mặt kỹ thuật cũng là một nỗ lực thú vị. Mặt khác, khi thực sự chơi, tôi cũng cảm nhận được sự khó khăn đặc thù của poker AI. Dưới đây, tôi xin tổng hợp vài điểm đặc biệt đáng chú ý.
Các tình huống huấn luyện thiếu trầm trọng
Điều đầu tiên tôi cảm nhận là sự thiếu hụt tình huống huấn luyện. Poker là trò chơi mà chỉ cần thay đổi một chút điều kiện, chiến lược tối ưu đã thay đổi rất lớn. Vị trí (position), độ sâu stack, kích thước bet, kết cấu board, tình huống ICM… – số yếu tố cần cân nhắc là rất nhiều, và không gian trạng thái gần như vô hạn. Vì vậy, bản thân việc “huấn luyện đầy đủ cho mọi tình huống” đã là một bài toán cực kỳ khó.
Ngay khi bước vào vùng mà quá trình huấn luyện chưa bao phủ, độ chính xác của mô hình khó tránh khỏi trở nên bất ổn. Tôi cho rằng đây không phải là vấn đề tốt/xấu của thuật toán, mà bắt nguồn từ khó khăn mang tính cấu trúc: “về bản chất, poker là trò chơi rất dễ thiếu dữ liệu huấn luyện”.
Thiết kế đặc trưng chưa khớp với thực chiến
Một điều nữa tôi cho là quan trọng, đó là thiết kế các đặc trưng đầu vào.
Xét theo hành vi, có vẻ các thông tin cơ bản như tình trạng stack của cả bàn, bài hiện tại (high card, one pair…), có draw hay không, được sử dụng. Tuy nhiên, trong poker thực chiến, chỉ như vậy là chưa đủ.
Trên thực tế,
- Đánh giá sức mạnh bao gồm tiềm năng phát triển tương lai của bài
- Thu hẹp range dựa trên lịch sử hành động
- Hiệu ứng blocker
- Tần suất phòng thủ phù hợp
- ICM
rất nhiều thông tin ngữ cảnh ảnh hưởng mạnh đến quyết định.
Trong poker AI, tôi cho rằng thiết kế đặc trưng chính là “độ phân giải của sự hiểu biết chiến lược”. Nếu phần này còn thô, dù có huấn luyện bao nhiêu đi nữa, cũng khó tái hiện được những phán đoán sát với cảm giác thực chiến.
Poker AI không thể tạo ra chỉ bằng “năng lực kỹ thuật”
Điểm mà cá nhân tôi cảm nhận mạnh nhất khi trải nghiệm lần này, chính là điều này. Phát triển poker AI không chỉ là vấn đề học máy hay độ chính xác của mô hình; tôi cảm thấy có rất nhiều điểm cần suy nghĩ ngay từ giai đoạn thiết kế.
- Nên đưa gì vào làm đặc trưng?
- Thông tin nào là bản chất đối với việc ra quyết định?
- Trừu tượng hóa đến mức nào thì có thể biểu diễn được dưới dạng chiến lược?
Những câu hỏi như vậy không thể trả lời đúng đắn nếu không hiểu sâu về chính trò chơi poker. Nói cách khác, điều được đòi hỏi không chỉ là năng lực triển khai thuật toán, mà còn là sự hiểu biết poker ở trình độ thực chiến. Chỉ khi có đủ cả hai, một poker AI thực dụng mới có thể thành hình.
Và tại POKER Q’z, có nhiều thành viên sở hữu cả hai góc nhìn: kỹ sư và người chơi. Chính vì vậy, tôi cảm thấy chúng tôi có thể hiện thực hóa việc phát triển sản phẩm gắn trực tiếp với trải nghiệm học tập.
Triết lý của POKER Q’z
Hãy để tôi nói một chút về tư tưởng mà chúng tôi – POKER Q’z – xây dựng sản phẩm. Điều chúng tôi hướng tới là cung cấp trải nghiệm học poker tốt nhất với sự hỗ trợ của AI.
Chúng tôi không chỉ làm “một ứng dụng poker để chơi”, mà thực sự muốn hiện thực hóa một sản phẩm mà chỉ cần chơi là tự nhiên trở nên mạnh hơn. Poker vốn là trò chơi vô cùng sâu sắc, đầy tính chiến lược và sự thú vị trí tuệ. Mặt khác, rào cản để tiến bộ cao cũng là sự thật.
- Không biết đâu mới là đáp án đúng
- Không biết vì sao mình thua
- Không biết nên cải thiện chỗ nào
Chính sự “mơ hồ không biết” như vậy là rào cản lớn nhất của việc học.
Chính vì vậy, chúng tôi thiết kế với ưu tiên hàng đầu là giúp người dùng nâng cao thực lực một cách hiệu quả nhất có thể. Đồng thời, chúng tôi muốn mang đến trải nghiệm học tập tự nhiên và tích cực: không phải cảm giác “đang học bài”, mà trong lúc chơi vui vẻ, khi nhận ra thì đã tiến bộ hơn.
Poker không phải là “trò chơi khó”, mà là “trò chơi mà chơi rồi tự nhiên trở nên mạnh hơn lúc nào không hay”. Đó là hình dáng lý tưởng mà chúng tôi – POKER Q’z – hướng tới.
Độ chính xác của chiến lược nâng đỡ trải nghiệm học tập
Tiền đề quan trọng nhất là “độ chính xác của chiến lược”. Hiện tại, chúng tôi vừa tiếp tục phát triển AI/ thuật toán, vừa xây dựng nền tảng có thể đưa ra chiến lược đúng về mặt lý thuyết nhất có thể trong bất kỳ tình huống nào. Dù lời giải thích có dễ hiểu đến đâu, nếu chiến lược nền tảng không đúng thì cũng vô nghĩa. Trước hết, “đưa ra được câu trả lời đáng tin cậy” là điều kiện tối thiểu của một sản phẩm học tập.
AI với vai trò huấn luyện viên và giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên
Một điều nữa chúng tôi cho là quan trọng, đó là thiết kế trải nghiệm: “truyền đạt như thế nào”. Chỉ đưa ra chiến lược đúng thôi thì người chơi không thể thực sự mạnh lên. Chỉ khi hiểu được vì sao hành động đó tốt, dựa trên quá trình tư duy nào, thì mới trở thành bài học thực sự ngấm vào người.
Vì vậy, chúng tôi coi trọng việc dùng AI như một huấn luyện viên nâng đỡ tư duy của người chơi, chứ không phải “thực thể chơi thay”. Giải thích bằng những lời nói mà ngay cả người mới cũng hiểu một cách trực giác, thay vì liệt kê con số và thuật ngữ chuyên môn. Truyền đạt không chỉ “chuyện gì đã xảy ra” mà cả “vì sao lại như vậy”. Tận dụng AI sinh tạo và công nghệ ngôn ngữ tự nhiên, chúng tôi hướng tới hiện thực hóa “trải nghiệm giải thích giúp người học nắm được cả cách tư duy”.
Trong ứng dụng, chúng tôi cũng tích hợp trợ lý AI cho phép người dùng tự do hỏi về chiến lược và cách chơi, và nhận được nhiều phản hồi tích cực từ người dùng như một tính năng hỗ trợ học tập. Hiện tại, chúng tôi vẫn đang không ngừng cải thiện để cung cấp câu trả lời chính xác hơn và lời giải thích dễ hiểu hơn cho người mới. Ngoài ra, chúng tôi còn chuẩn bị bài tập kèm giải thích gắn với từng chủ đề bài học, để người học không chỉ tiếp nhận kiến thức mà còn thực hành dưới dạng quiz để hiểu sâu hơn.
Chúng tôi không dùng AI để “dạy đáp án”, mà hướng tới hiện thực hóa “trải nghiệm học tập giúp người chơi sở hữu quá trình tư duy để trở nên mạnh hơn”.
Kết lại
Chúng tôi mong ngành poker Nhật Bản và thế giới sẽ trở nên sôi động hơn. Chúng tôi vẫn còn nhiều điều non trẻ, nhưng đang tìm kiếm những người bạn đồng hành thực sự muốn làm cho thế giới poker trở nên sôi động hơn.
- Các công ty, đối tác sẵn sàng hợp tác
- Các influencer sẵn sàng hỗ trợ
tất nhiên, với tư cách thành viên của POKER Q’z, chúng tôi cũng đang tuyển dụng
- Phát triển kinh doanh (marketing trong nước và quốc tế, sản xuất sáng tạo…)
- Kỹ sư
- Nghiên cứu AI/ thuật toán
cả thực tập sinh (intern) cũng được chào đón.
“Poker nhất định có thể thú vị hơn” “AI có thể tạo ra trải nghiệm tốt hơn”
Nếu ai thấy những chủ đề này khiến mình háo hức, dù chỉ một chút, xin đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi!
Hãy cùng nhau làm cho thế giới poker Nhật Bản trở nên thú vị hơn!