De twee meest gebruikte technieken die onder de noemer Chinese Poker AI vallen, zijn Dynamic Programming en Monte Carlo-simulatie. Hoewel het 2 verschillende technieken zijn, worden ze bij de Open Face Chinese Poker varianten vaker samen gebruikt: Monte Carlo vaker tijdens de gewone hand en Dynamic Progamming tijdens Fantasyland. Ze vullen elkaar dus aan.

Je zou kunnen stellen dat Dynamic Programming de beste oplossing zoekt bij Open Face Chinese Poker terwijl de Monte Carlo simulatie meer de beste beslissing inschat. Monte Carlo bepaalt welke strategie de meeste kans op succes geeft, en Dynamic Programming bepaalt hoe je de uiteindelijke Fantasyland-hand maximaal laat scoren.
Wat is Dynamic Progamming OFC AI
Dynamic Programming AI zorgt Open Face Chinese Poker ervoor dat de optimale hand sneller wordt gevonden. Maar ook dat dezelfde berekening niet onnodig opnieuw moet worden uitgevoerd. Dynamic Programming berekent de optimale indeling zodra alle kaarten bekend zijn.
Is een Monte Carlo ALgoritme ookK AI
Het Monte Carlo Algoritme helpt bij beslissingen onder onzekerheid indien de speelkaarten niet allemaal bekend zijn. Op moment van schrijven gebruiken de beste OFC modellen Monte Carlo-simulaties. Het model berekent een 100000 tal tot 500000 tal mogelijke handcombinaties met voor elke een eindscore. Aan de hand daarvan wordt de pokercombinatie met de hoogst gemiddelde waarde gekozen.
Welke OFC App Gebruikt Welk Algoritme
Voor OFC-apps en pokerrooms is het AI algoritme dat ze gebruiken bedrijfsgeheim. Er zijn wel manieren om een goede inschatting te maken voor de 13 card poker game aanbieders.
Tips en Tricks om Achter het Poker Algoritme te komen volgens Open AI
Als een programma alleen een Fantasyland-oplossing geeft (“dit is de beste verdeling van deze 14 kaarten”), dan gebruikt het waarschijnlijk een exact zoekalgoritme. Dat kan Dynamic Programming zijn, maar ook branch-and-bound, depth-first search met pruning of brute force met slimme optimalisaties. Het hoeft dus niet per se Dynamic Programming te zijn.
Als een programma tijdens een lopende OFC-hand advies geeft (“plaats deze kaart boven of onder”), dan moet het rekening houden met onbekende toekomstige kaarten. Dat soort beslissingen wordt vaak genomen met:
- Monte Carlo-simulaties;
- Verwachtingswaardeberekeningen (EV);
- Soms reinforcement learning of andere AI-technieken.
Is Open Face Chinese Poker Fraudegevoelig
Algoritmes zoals Monte Carlo en Dynamic Programming zijn neutrale wiskundige technieken. Ze worden gebruikt om de best mogelijke beslissing te berekenen. De strijd tegen fraude vindt daarom plaats op een ander niveau: door statistische analyses, gedragsdetectie en AI-systemen die proberen te onderscheiden of een speler zelfstandig speelt of tijdens het spel ongeoorloofde software gebruikt.
Kunnen Deze pokeralgoritmen Misbruikt Worden
Zulke Pokeralgorimes niet ontworpen om fraude te plegen of te voorkomen. Ironisch genoeg zijn het juist wel déze technieken die een bot of solver sterk kunnen maken.
Misbruik Monte Carlo
Tijdens een normale OFC-hand zijn toekomstige kaarten onbekend.
Een bot kan dan:
- Alle mogelijke toekomstige kaartverdelingen simuleren.
- Voor elke mogelijke plaatsing de verwachte score (EV) berekenen.
- De zet kiezen die op lange termijn de hoogste gemiddelde winst oplevert.
In plaats van een menselijke intuïtie gebruikt de bot dus honderdduizenden of miljoenen simulaties.
Misbruik Dynamic Programming OFC
Wanneer een speler Fantasyland bereikt, zijn alle kaarten bekend. Een bot hoeft dan niet meer te gokken.
Deze zoekt simpelweg de optimale verdeling van de pokercombinatie voor:
- 3 kaarten boven
- 5 kaarten midden
- 5 kaarten onder
De bot vergelijkt in enkele milliseconden honderdduizenden tot meer dan een miljoen geldige verdelingen met als resultaat dat de totale score maximaal wordt.
Een mens ziet misschien enkele goede mogelijkheden omdat die altijd minder snel en minder goed rekent dan de bot.
Voor Fraudedetectie bij OFC wordt óók AI Gebruikt
AI wordt ook ingezet bij fraudedetectie om bots op te sporen.
Een vereenvoudigd schema:
Bot
│
├── Monte Carlo
├── Dynamic Programming
└── Optimale zetten
↓
Pokerroom
↓
Machine Learning
↓
Is dit menselijk gedrag?
↓
Ja → spelen
Nee → onderzoekDe AI van de pokerroom wordt getraind om niet alleen te kijken naar de kwaliteit van de zetten, maar ook naar patronen zoals:
- snelheid;
- variatie in denktijd;
- muisbewegingen of touchgedrag (waar beschikbaar);
- speeluren (bijvoorbeeld langer dan 12 uur per dag zonder onderbreking);
- consistentie over lange periodes.
Open Face Chinese Poker is super interessant voor AI technologie. Want aan de ene kant worden bots slimmer door betere optimalisatie van algoritmen. Aan de andere kant moet AI ingezet worden om mogelijk misbruik van diezelfde algoritmen beter te detecteren. Hoofdzakelijk door statistiek, machine learning en gedragsanalyse. Zeker ook de Fantasyland bonusronde.
Waar Wordt bij Fantasyland op Gelet om Fraude te Detecteren
Het is letterlijk menselijk dat mensen fouten maken. Denk aan een gemiste royalty of een betere poker combinatie over het hoofd zien. De AI die pokerrooms gebruiken om dit soort menselijk gedrag te meten en te analyseren, hebben dan een gemiddelde. Als een speler daar boven uit springt is dat op zijn minst verdacht.
Doel van AI bij OFC
Uit een rondvraag blijkt dat het niet persé het eerste doel van AI bij OFC om valsspelers of bots te traceren. Maar het is wel mooi meegenomen. Het merendeel is van mening dat het dezelfde functie heeft als bijvoorbeeld een alcoholverbod onder de 18 of een social media verbod tot een bepaalde leeftijd: Hoewel er altijd mensen een backdoor verzinnen, wordt het aantal mensen dat de regels volgt groter en groter.
AI staat wat dit betreft pas in de kinderschoenen maar uiteindelijk zal machine learning zo slim worden dat het praktisch onmogelijk wordt om vals te spelen bij online poker. Uiteindelijk wil iedereen aan de pokertafel ook gewoon fairplay.
Andere 13 Cards poker Spellen
In theorie zou dit soort AI interessant voor alle 13 Cards Poker spellen kunnen zijn. Zo eindigen we dit artikel met een vraag waar we later in een nieuw artikel graag op terugkomen!


