Bloomberg выпустил лонгрид о россиянах из Сибири, разработавших продвинутые ИИ-боты, которые сумели покорить онлайн-покер и обыграть даже самых опытных мастеров. За счет своих технологий группе российских студентов-математиков удалось развернуть многомиллионный бизнес, потрясший основы индустрии онлайн-гемблинга.
Ночные игры
В покере почти все зависит от удачи и умения, но в долгосрочном плане умение перевешивает удачу, пишет автор статьи, журналист Bloomberg Businessweek Кит Челлел. Ключевое преимущество — математический талант, который предполагает способность рассчитать вероятность выигрыша на основе нескольких переменных, включая силу рук, количество игроков и позицию за столом.
Студенты из Омска оказались талантливыми игроками такого рода. Они изучали математику, физику и экономику, а свободное время проводили за компьютерными играми. Во время бума онлайн-покера один убедил остальных, что на этом можно заработать серьезные деньги.
Группы игроков в покер возникали по всей территории бывшего Советского Союза, в тех регионах, где высшие учебные заведения сильны в области науки и техники, а зарплаты достаточно низкие, чтобы азартные игры казались привлекательными. Свои первые шаги студенты из Омска начали с тренировок. Вместо фишек использовались сухие макароны, победитель получал еду, а проигравшие вынуждено голодали. Чтобы отточить свои навыки, студенты убедили преподавателей обучать их теории вероятностей и игровой теории.
Зарабатывать деньги они решили на «стейкинге». Студенты одолжили некоторую сумму у родителей, чтобы финансировать участие в игре своих друзей в обмен на процент выигрыша. За пару лет увлечение разрослось настолько, что к нему присоединилось уже около 50 студентов — все они приходили в общежитие по вечерам, чтобы поиграть в покер.
Однажды ночью кто-то из соседей позвонил в полицию, будучи уверенным в том, что здание общежития используют террористы из-за того, что «неопрятные молодые люди» заходили и покидали помещение, в котором постоянно горел свет. Студенты попросили сотрудников полиции войти внутрь — вдоль всей комнаты в несколько рядов были расставлены компьютеры. «Никакого терроризма, просто игры», — объясняли студенты.
Против лучших
В статье рассказывается, что изначально бизнес заключался в непосредственном использовании ботов для игры в онлайн-покер и получения прибыли. Команда разработала сложное программное обеспечение, которое могло автономно играть на различных покерных сайтах, обыгрывая даже профессионалов. Приблизительно в 2012 году группа познакомилась с бывшим руководителем казино из Мичигана Дэвидом Фэйрлэмбом, который вел наставническую работу в бизнес-школе в Москве, и продемонстрировала ему свои разработки.
Технология была «протестирована» на всех крупных покерных сайтах. За несколько лет команда смогла полностью заменить живых игроков на автоматизированную систему, которой не требуется отдыхать и которая могла самостоятельно подключаться к платформам с минимальным контролем разработчиков. Бот прокручивал миллионы возможных сценариев игры с помощью огромной базы данных (3 терабайта), мог выбрать лучший ход и даже адаптироваться к стилю конкретного оппонента, фиксируя его предыдущие действия.
Фэйрлэмб утверждает, что ничего не знал об «операциях с ботами» в Сибири, когда заключил со студентами сделку. При его поддержке группа протестировала свою технологию против лучших ботов по всему миру на Ежегодном соревновании по компьютерному покеру 2012-го и 2013 годов. Их проект назывался Neo Poker Lab. В соревнованиях участвовали ведущие исследовательские центры — например, Университет Карнеги-Меллона, создавший ИИ-бот Pluribus, который может обыгрывать лучших игроков в техасский безлимитный холдем.
К битве с другими ботами Neo был готов. В основу разработок легла теория игр. Как поясняют сами разработчики, обычно главная слабость компьютеров в покере — это умение «лгать», то есть блефовать. Но теория игр позволяет компьютеру точно рассчитывать, когда и как часто следует блефовать, чтобы максимально увеличить свои шансы на победу. Одновременно бот избегает «теллов» — жестов и прочих сигналов, которые могут выдать стратегию игрока. В 2013 году Neo занял призовые места в нескольких категориях и стал победителем техасского безлимитного холдема.
После этой победы Фэйрлэмб начал продвигать продукт сибиряков в США — прототип программы для обучения и тренировок игры в покер, в которой использовались персонажи из мультсериала «Футурама». Фэйрлэмб убедил других американских руководителей игорного бизнеса присоединиться к свежему проекту. Однако ПО для обучения покеру так и не смогло привлечь инвесторов.
Золотой период
В 2015 году группе пришлось изменить свою бизнес-стратегию. Покерные сайты начали активно бороться с ботами, внедряя все более сложные системы обнаружения. Группа столкнулась с серьезными проблемами: их аккаунты стали массово блокироваться, что поставило под угрозу весь бизнес. Они решили больше не «добывать золото», а «продавать лопаты золотоискателям» — то есть, вместо того чтобы самим использовать ботов для игры, они начали предоставлять свое программное обеспечение другим людям, «партнерам», которые хотели использовать ботов в покере.
Отличить бота от человека в онлайн-покере крайне сложно. Изначально сайты пытались, например, следить за тем, как игроки общаются в чате, и отслеживали движения курсора мыши, проверяли, насколько эти движения естественны для человека. Сибирские программисты усовершенствовали своих ботов — те начали имитировать движения курсора, которые похожи на подергивание компьютерной мыши, создавать правдоподобные сообщения в чатах и даже варьировали время принятия решений, имитируя человеческую нерешительность. Специалистам пришлось проводить более глубокий анализ «привычек» игроков. Например, если два игрока делают одни и те же действия (сбрасывают карты и пр.) с одинаковой частотой, они, скорее всего, боты.
Проверки стали настоящей проблемой. Аккаунты блокировались — десятки за раз — всего за несколько дней игры, после чего лидеры группы решили передать управление учетными записями ботов партнерам, которые платили за доступ к ПО. Примерно в это время команду стали называть корпорацией «Бот-ферма». Новая бизнес-модель включала в себя:
- Продажу доступа к их ПО партнерам, которые действовали как независимые франчайзи.
- Разработку различных типов «мозгов» — ботов — для разных видов игр и уровней ставок.
- Создание сети партнеров, которые помогали привлекать новых пользователей и создавать «чистые» аккаунты для обхода систем безопасности покерных сайтов.
Примерно с 2018 года основатели БФ сосредоточились на продажах ПО в виде приложения для компьютеров и смартфонов. Клиенты могут самостоятельно решать, как именно использовать эту технологию, а команде не нужно тратить ресурсы на разработку способов обойти системы обнаружения ботов на покерных сайтах. Некоторые из партнеров превратились в дистрибьюторов. На пике доходы команды превышали $10 млн в год, следует из переписки одного из участников БФ, просочившейся в сети.
Новый старт
Еще одно «окно возможностей» возникло из осознания того, что к ботам не всегда относятся негативно. Как объясняет ветеран покерной индустрии, директор World Poker Tour Алекс Скотт, пользователи ненавидят ботов, но для покерных сайтов, которые зарабатывают на рейке — сборе с банка в каждой раздаче, это всегда доход независимо от победителя.
В 2020 году основатели БФ создали новую компанию Deeplay. Ее миссия, согласно веб-сайту, заключалась в том, чтобы «обеспечить комфортную среду для геймеров» и «поддержать баланс в игре». Офисы открылись в Новосибирске и Санкт-Петербурге.
Некоторые из сотен нанятых программистов и аналитиков даже не были в курсе, что основным бизнесом компании был покер. Компания позиционировала себя как поставщик ИИ-решений для широкого спектра корпоративных нужд.
Клиентами Deeplay стали покерные онлайн-клубы, где проводятся частные игры. Боты помогали владельцам привлекать новых игроков, гарантируя, что столы всегда будут активными и что не будет необходимости ждать остальных, чтобы начать игру. Одновременно Deeplay предлагает услуги по анализу и свою систему защиты от ботов, чтобы не допустить участия в игре несанкционированных ботов.