Gute Pokerspieler haben schon immer gewusst, dass sie ein Gleichgewicht zwischen Bluffen und klarem Spiel wahren müssen.Jetzt können sie das perfekt.Kredit... Illustration von Patricia DoriaLaden Sie Audm für iPhone oder Android herunter, um weitere Hörgeschichten aus Publikationen wie der New York Times zu hören.Letzten November saßen im höhlenartigen Amazon Room des Rio Casinos in Las Vegas zwei Dutzend Männer, die hauptsächlich in Sweatshirts und Baseballmützen gekleidet waren, um drei abgenutzte Pokertische herum und spielten Texas Hold'em.Gelegentlich blieben ein paar Passanten stehen, um das Geschehen zu beobachten, aber ansonsten schoben die Spieler ihre Chips im schmuddeligen Dunkel hin und her.Abgesehen von der angespannten, elektrischen Ruhe, mit der sie sich während einer Hand hielten, gab es kein äußeres Zeichen dafür, dass dies die größten Pokerspieler der Welt waren, noch dass sie, wie das Poker-Sprichwort sagt, „um Häuser spielen“ oder mindestens saftige Anzahlungen.Dies war der erste Tag eines dreitägigen Turniers, dessen offizieller Name World Series of Poker Super High Roller war, obwohl die Teilnehmer es einfach „die 250.000“ nannten, nachdem jeder $250.000 für die Teilnahme aufgebracht hatte.An einem Tisch schälte ein professioneller Spieler namens Seth Davies heimlich die Ränder seiner Karten, um über die Hand nachzudenken, die er gerade ausgeteilt bekommen hatte: die Karo-Sechs und -Sieben.Über mehrere Spielstunden hinweg hatte Davies es geschafft, seinen Startstack von 1,5 Millionen Turnierchips auf weit über zwei Millionen zu steigern, von denen er nun einige als Raise nach vorne rutschte.Davies, ein 33-jähriger ehemaliger College-Baseballspieler mit getrimmtem hellbraunem Bart, saß aufrecht und verfolgte aufmerksam das Geschehen, das sich um den Tisch bewegte.Zwei Männer callten seinen Einsatz, bevor Dan Smith, ein Profikollege mit rundem Gesicht, Schnurrbart und skurril getragenem Cowboyhut, einen kräftigen Reraise machte.Nur Davies rief an.Der Dealer legte einen König, eine Vier und eine Fünf aus, alles Kreuz, und gab Davies einen Straight Draw.Smith checkte (betete nichts).Davies Wette.Schmidt hat angerufen.Die Turn-Karte war die Karo-Zwei und verfehlte Davies' Draw.Wieder checkte Smith.Wieder setzte Davies.Wieder rief Smith an.Die letzte ausgeteilte Karte war Kreuz-Zwei, ein letzter Schlag für Davies' Hoffnungen, seine Hand zu verbessern.Mittlerweile war der Pot in der Mitte des verblichenen, mit grünem Filz bedeckten Tisches auf mehr als eine Million Chips angewachsen.Die letzte Zwei hatte vier Kreuz auf den Tisch gelegt, was bedeutete, dass Smith, wenn er auch nur ein Kreuz in der Hand hatte, einen Flush machen würde.Davies, der die ganze Zeit gesetzt hatte und eine Acht oder Drei brauchte, um seine Hand in eine Straight zu verwandeln, war am Ende der Hand mit genau nichts angekommen.Nachdem Smith ein drittes Mal gecheckt hatte, überlegte Davies fast eine Minute lang, bevor er für 1,7 Millionen Chips All-in ging.Wenn Smith callte, wäre Davies aus dem Turnier ausgeschieden, seine $250.000 Eintrittsgebühr in einem einzigen Bluff zur Unzeit verbrannt.Smith betrachtete Davies unter der Krempe seines Cowboyhuts hervor und verzog dann verärgert das Gesicht über Davies oder vielleicht über das Glück selbst.Schließlich legten sich seine Gesichtszüge zu einem irritierten finsteren Blick, Smith foldete und der Dealer schob den Haufen bunter Chips in Davies' Richtung.Laut Davies war das, was er fühlte, als die Hand vorbei war, weniger Triumph als Erleichterung.„Sie spielen um einen Pot, der effektiv eine halbe Million Dollar in echtem Geld wert ist“, sagte er hinterher.„Es ist einfach so viel gottverdammter Stress.“Eine echte Bestätigung würde erst gegen 2:30 Uhr an diesem Morgen kommen, nachdem der erste Tag des Turniers zu Ende gegangen war und Davies die 15-minütige Fahrt vom Rio zu seinem Haus außerhalb von Las Vegas zurückgelegt hatte.Dort, in einem Büro gleich neben der Garage, öffnete er ein Computerprogramm namens PioSOLVER, eines von einer Handvoll auf künstlicher Intelligenz basierender Tools, die in den letzten Jahren die Art und Weise, wie Poker gespielt wird, radikal verändert haben, insbesondere im Poker höchsten Level des Spiels.Davies gibt alle Details der Hand ein und setzt dann das Programm zum Laufen.In wenigen Augenblicken generierte der Solver eine optimale Strategie.Meistens, so das Programm, hatte Davies alles richtig gemacht.Sein Einsatz auf dem Turn, als Karo Zwei ausgeteilt wurde, hätte 80 Prozent des Pots statt 50 Prozent betragen sollen, aber der 1,7-Millionen-Chip-Bluff auf dem River war das richtige Spiel.„Das fühlt sich wirklich gut an“, sagte Davies.„Sogar mehr als einen riesigen Pot zu gewinnen.Der wirklich befriedigende Teil ist, wenn man so einen nagelt.“Davies schlief an diesem Abend ein und wusste mit Gewissheit, dass er die Hand innerhalb weniger Grade der Perfektion spielte.Das Streben nach perfektem Poker reicht mindestens bis zur Veröffentlichung von „Theory of Games and Economic Behavior“ des Mathematikers John von Neumann und des Ökonomen Oskar Morgenstern aus dem Jahr 1944 zurück.Die beiden Männer wollten eine aus ihrer Sicht grundlegende Ungenauigkeit auf dem Gebiet der Wirtschaftswissenschaften korrigieren.„Wir möchten“, schrieben sie, „die mathematisch vollständigen Prinzipien finden, die ‚rationales Verhalten‘ für die Teilnehmer einer Sozialwirtschaft definieren, und daraus die allgemeinen Merkmale dieses Verhaltens ableiten.“Sie schlugen vor, das Wirtschaftsleben als eine Reihe von Maximierungsproblemen zu betrachten, bei denen einzelne Akteure darum konkurrieren, so viel Nutzen wie möglich aus ihrer täglichen Arbeit herauszupressen.Wenn von Neumann und Morgenstern die Art und Weise, wie gute Entscheidungen getroffen werden, quantifizieren könnten, so die Idee, könnten sie eine Wirtschaftswissenschaft auf solidem Boden aufbauen.Es war dieser Wunsch, die wirtschaftliche Entscheidungsfindung zu modellieren, der sie zum Gameplay führte.Von Neumann wies die meisten Spiele als ungeeignet für diese Aufgabe zurück, insbesondere solche wie Dame oder Schach, bei denen beide Spieler alle Figuren auf dem Brett sehen und dieselben Informationen teilen können.„Das wirkliche Leben ist nicht so“, erklärte er Jacob Bronowski, einem befreundeten Mathematiker.„Das wirkliche Leben besteht aus Bluffen, aus kleinen Täuschungstaktiken, aus der Frage, was der andere Mann denken wird, was ich vorhabe.Und darum geht es in meiner Theorie bei Spielen.“Das wirkliche Leben, dachte von Neumann, sei wie Poker.Anhand seiner eigenen vereinfachten Version des Spiels, bei der zwei Spielern nach dem Zufallsprinzip geheime Zahlen „ausgeteilt“ wurden und dann aufgefordert wurden, Wetten in einer vorher festgelegten Höhe auf die höhere Zahl abzugeben, leitete von Neumann die Grundlage für eine optimale Strategie ab.Spieler sollten sowohl mit ihren allerbesten Händen als auch, als Bluffs, mit einem definierbaren Prozentsatz ihrer allerschlechtesten Hände hoch setzen.(Der Prozentsatz änderte sich abhängig von der Größe des Einsatzes im Verhältnis zur Größe des Pots.) Von Neumann konnte zeigen, dass Spieler durch Bluffen und Callen bei mathematisch genauen Häufigkeiten auf lange Sicht nicht schlechter abschneiden würden als die Gewinnschwelle wenn sie ihren Gegnern eine genaue Beschreibung ihrer Strategie lieferten.Und wenn ihre Gegner eine andere Strategie gegen sie einsetzten als die perfekte, die von Neumann beschrieben hatte, würden diese Gegner bei einer ausreichend großen Stichprobe garantiert verlieren.„Theory of Games“ wies den Weg in eine Zukunft, in der alle Arten von konkurrierenden Interaktionen mathematisch modelliert werden könnten: Auktionen, U-Boot-Kriegsführung, sogar die Art und Weise, wie Arten konkurrieren, um ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben.Aber in strategischer Hinsicht hat sich Poker als Reaktion auf von Neumanns Beweis kaum weiterentwickelt, bis es mehr als fünf Jahrzehnte später von Mitgliedern des Department of Computing Science an der University of Alberta aufgegriffen wurde.Der frühe Star der Spielforschung der Abteilung war ein Professor namens Jonathan Schaeffer, der nach 18 Jahren Arbeit die Lösung für Dame entdeckte.Die Fakultät und die Studenten von Alberta machten auch bedeutende Fortschritte bei so unterschiedlichen Spielen wie Go, Othello, StarCraft und dem kanadischen Zeitvertreib Curling.Poker blieb jedoch ein besonders heikles Problem, aus genau dem Grund, warum von Neumann überhaupt davon angezogen wurde: Die Art und Weise, wie versteckte Informationen im Spiel eine gute Entscheidungsfindung behindern.Anders als beim Schach oder Backgammon, wo die Züge beider Spieler auf dem Brett gut lesbar sind, muss beim Poker ein Computer die Wetten seiner Gegner interpretieren, obwohl er nie sicher ist, welche Karten sie haben.Neil Burch, ein Informatiker, der fast zwei Jahrzehnte als Doktorand und Forscher in Alberta an Poker gearbeitet hat, bevor er zu einem Unternehmen für künstliche Intelligenz namens DeepMind kam, bezeichnet die frühen Versuche des Teams als ziemlich erfolglos.„Was wir herausfanden, war, wenn Sie einen sachkundigen Pokerspieler vor den Computer stellten und ihn daran herumstochern ließen“, sagt er, wurde das Programm „zerquetscht, absolut zertrümmert“.Teilweise war dies nur eine Funktion der Schwierigkeit, alle Entscheidungen zu modellieren, die mit dem Spielen einer Pokerhand verbunden sind.Spieltheoretiker verwenden ein Diagramm eines verzweigten Baums, um die verschiedenen Möglichkeiten darzustellen, wie ein Spiel ablaufen kann.In einem einfachen Spiel wie Schere-Stein-Papier ist der Baum klein: drei Äste für Schere, Stein und Papier, die Sie spielen können, und jeweils drei aufeinanderfolgende Äste für Schere, Stein und Papier, die Ihr Gegner spielen kann.Je komplizierter das Spiel, desto größer wird der Baum.Selbst für eine vereinfachte Version von Texas Hold'em, gespielt „heads up“ (dh zwischen nur zwei Spielern) und mit Einsätzen, die auf eine vorbestimmte Größe festgelegt sind, enthält ein vollständiger Spielbaum 316.000.000.000.000.000 Zweige.Der Baum für No-Limit Hold'em, bei dem Spieler beliebige Beträge einsetzen können, hat sogar noch mehr zu bieten.„Es wird wirklich enorm“, sagt Burch.„So viel größer als die Anzahl der Atome im Universum.“Zunächst versuchte die Alberta-Gruppe, das Spiel auf ein überschaubares Maß zu reduzieren – indem sie Hände grob zusammenschob, die mehr oder weniger gleich waren, und ein Paar Neunen und ein Paar Zehnen behandelte, als wären sie identisch.Aber als der Bereich der künstlichen Intelligenz robuster wurde und die Algorithmen des Teams besser auf die Feinheiten des Pokers abgestimmt wurden, begannen sich seine Programme zu verbessern.Ausschlaggebend für diese Entwicklung war ein Algorithmus namens „Kontrafaktische Reueminimierung“.Informatiker beauftragten ihre Maschinen damit, die optimale Pokerstrategie zu identifizieren, indem sie die Programme Milliarden Male gegen sich selbst spielen ließen und sich notierten, welche Entscheidungen im Spielbaum am wenigsten profitabel waren (die „Bedauern“, die die KI lernen würde, in zukünftigen Iterationen zu minimieren durch andere, bessere Entscheidungen).2015 gab das Team aus Alberta seinen Erfolg bekannt, indem es einen Artikel in Science mit dem Titel „Heads-Up Limit Hold'em Poker Is Solved“ veröffentlichte.Für einige Spieler, insbesondere diejenigen, die mit dieser Variante des Online-Pokers ihren Lebensunterhalt verdienten, stellte der Triumph der Alberta-Gruppe eine ernsthafte Bedrohung ihrer Existenz dar.„Ich erinnere mich, als wir davon gelesen haben“, sagt der ehemalige Profi Terrence Chan."Wir dachten nur: 'Oh, gutes Spiel, es hat Spaß gemacht.'"Es wurde schnell klar, dass Akademiker nicht die einzigen waren, die an der Fähigkeit von Computern interessiert waren, optimale Strategien zu entdecken.Ein ehemaliges Mitglied des Alberta-Teams, das mich bat, seinen Namen nicht zu nennen, unter Berufung auf Vertraulichkeitsvereinbarungen mit der Softwarefirma, die ihn derzeit beschäftigt, sagte mir, dass er Hunderttausende von Dollar dafür erhalten habe, dass er Pokerspielern helfen würde, Software zu entwickeln, die sich perfekt identifizieren würde zu spielen und sich mit Programmierern zu beraten, die Bots bauen, die in der Lage wären, Menschen in Online-Spielen zu besiegen.Spieler, die nicht in der Lage sind, diese Art von Geld aufzubringen, mussten nicht lange warten, bis sie erschwinglicheren Zugang zu KI-basierten Strategien erhielten.Im selben Jahr, in dem Science den Limit Hold'em-Artikel veröffentlichte, begann ein polnischer Computerprogrammierer und ehemaliger Online-Pokerspieler namens Piotrek Lopusiewicz mit dem Verkauf der ersten Version seiner Anwendung PioSOLVER.Für 249 US-Dollar konnten Spieler ein Programm herunterladen, das die Lösungen für die weitaus kompliziertere No-Limit-Version des Spiels annäherte.Ab 2015 war eine praktische Aktualisierung des mathematischen Beweises von John von Neumann für jeden mit einem ausreichend leistungsstarken Personal Computer verfügbar.Einer der frühesten und hingebungsvollsten Anhänger dessen, was als „spieltheoretisch optimales“ Poker bekannt geworden ist, ist Jason Koon, Freund und Mentor von Seth Davies.Am zweiten Tag des dreitägigen Super High Roller-Turniers besuchte ich Koon in seinem Multimillionen-Dollar-Haus, das sich in einer Wohnanlage innerhalb einer größeren Wohnanlage neben einem von Jack Nicklaus entworfenen Golfplatz befindet.An Tag 1 zahlte Koon 250.000 $, um den Super High Roller zu spielen, dann weitere 250.000 $, nachdem er vier Stunden später ausgeschieden war, aber er verlor wieder alle seine Chips.„Willkommen in der Welt der Nosebleed-Turniere“, schrieb er mir danach.„Du musst einfach dein Bestes geben – es gleicht sich aus.“Für Koon hat der Abend die Form von mehr als 30 Millionen Dollar an persönlichen Turniergewinnen angenommen (und, wie er sagt, mindestens genauso viel von High-Stakes-Cashgames in Las Vegas und Macau, dem asiatischen Glücksspiel-Mekka).Koon begann ernsthaft mit dem Pokerspielen im Jahr 2006, als er am West Virginia Wesleyan College, wo er Sprinter im Leichtathletikteam war, eine Verletzung auskurierte.Er lebte gut vom Kartenspielen, aber er kämpfte darum, in den High-Stakes-Spielen konstant zu gewinnen.„Ich war ein ziemlich mittelmäßiger Pre-Solver-Spieler“, sagt er, „aber die zweiten Solver kamen heraus, ich habe mich einfach in diese Sache vergraben und mich schnell, schnell, schnell, schnell verbessert.“In einem Heimbüro, das größtenteils mit Trophäen von Pokerturnieren geschmückt war, die er gewonnen hatte, drehte sich Koon zu seinem Computer um und hob eine Hand auf PioSOLVER.Nachdem er die Größe der Chipstacks der Spieler und die Range der Hände angegeben hatte, die sie von ihren jeweiligen Plätzen am Tisch aus spielen würden, gab er einen zufälligen Drei-Karten-Flop ein, den beide Spieler sehen würden.Ein 13-mal-13-Raster veranschaulichte alle möglichen Hände, die ein Spieler halten konnte.Koon bewegte seine Maus über das Feld für ein Ass und eine Dame in verschiedenen Farben.Der Solver gab an, dass Koon 39 Prozent der Zeit überprüfen sollte;in 51 Prozent der Fälle einen Einsatz machen, der 30 Prozent der Größe des Pots entspricht;und den Rest der Zeit 70 Prozent des Pots setzen.Diese von Neumann-artige gemischte Strategie würde gleichzeitig seinen Gewinn maximieren und die Stärke seiner Hand verschleiern.Dank Tools wie PioSOLVER hat Koon seine Herangehensweise an das Spiel überarbeitet und gelernt, welche Einsatzgrößen in verschiedenen Situationen am besten funktionieren.Manchmal sind winzige, ein Fünftel oder sogar ein Zehntel der Größe des Topfes ideal;In anderen Fällen sind Rieseneinsätze, die zwei- oder dreimal so groß sind wie der Pot, richtig.Und während gute Pokerspieler schon immer gewusst haben, dass sie ein Gleichgewicht zwischen Bluffen und klarem Spiel wahren müssen, definieren Löser die genaue Häufigkeit, mit der Koon die eine oder andere Taktik anwenden und die (manchmal überraschenden) besten und schlechtesten Hände identifizieren sollte mit bluffen, abhängig von den Karten im Spiel.Erik Seidel, ein Profi, der das Spiel in den 1980er Jahren erlernte, sagte mir, wenn Spieler wie Koon mit dem heutigen Wissen nur 15 Jahre in die Vergangenheit reisen würden, würden sie die besten Spieler dieser Ära vernichten.„Ich denke auch, dass alle Leute im Spiel denken würden, dass sie Fische sind“, sagte Seidel und benutzte das Poker-Argot für schlechte Spieler. „Es gibt jetzt viele wirklich seltsame Spielzüge, die diese Jungs machen, die effektiv sind – aber Wenn die Leute sie damals gesehen hätten, denke ich, dass sie jeden Abend zum Spiel eingeladen würden.“Gegen schwächere Spieler weicht Koon manchmal absichtlich vom theoretisch perfekten Poker ab, blufft mehr als er sollte oder setzt hoch, wenn die KI sagt, dass er klein setzen sollte, um die Fehler seiner Gegner auszunutzen.Aber gegen die besten Profis wird er meistens nur sein Bestes geben, um die Entscheidungen der Löser zu replizieren – soweit er sich an die bevorzugten Einsatzgrößen der KI und die Häufigkeit erinnern kann, mit der sie eingesetzt werden.Da er weiß, dass seine eigenen menschlichen Vorurteile sich in seine Entscheidungsfindung einschleichen können, wählt Koon oft nach dem Zufallsprinzip aus, welche Taktik des Lösers er in einer bestimmten Hand anwenden möchte.Er blickt auf den Sekundenzeiger seiner Uhr oder auf einen Pokerchip, um die Ausrichtung des Casino-Logos zu bemerken, als wäre es ein Ziffernblatt, um einen Prozentsatz zwischen 1 und 100 zu generieren. Je höher der Prozentsatz, desto desto aggressiver die Aktion, die er ergreift.„Ich werde sagen: Okay, ich habe gerade 9 Uhr gerollt.Das sind also 75 Prozent.Das ist eine ziemlich aggressive Zahl.“In diesem Fall könnte Koon die größte der vom Löser genehmigten Einsatzgrößen für seine Hand wählen, während er möglicherweise gecheckt hätte, wenn der Sekundenzeiger auf 3 Uhr oder 25 Prozent gezeigt hätte.Die Verwendung einer optimalen Strategie ist natürlich keine Garantie dafür, dass Koon eine bestimmte Hand gewinnt.Mit genügend Händen sollte er jedoch nicht schlechter als ausgeglichen abschneiden – und in der Praxis viel besser abschneiden, je nachdem, wie weit die Strategien seiner Gegner vom theoretisch perfekten Spiel abweichen.Wenn Sie Tausende von Händen gegen einen Löser spielen würden, sagt Koon, „wird er gewinnen, das verspreche ich.“Koon weist schnell darauf hin, dass Poker selbst mit Zugriff auf die perfekte Strategie der Löser ein unglaublich schwieriges Spiel bleibt, um es gut zu spielen.Die emotionalen Schwankungen, die durch das Gewinnen oder Verlieren riesiger Pots entstehen, und die Ermüdung von 12-Stunden-Sessions bleiben die gleichen Herausforderungen wie immer, aber jetzt müssen Spitzenspieler abseits der Tische erhebliche Arbeit leisten, um erfolgreich zu sein.Wie die meisten Top-Profis verbringt Koon einen Großteil der Woche damit, verschiedene Situationen zu studieren, die auftreten können, und versucht, die Logik hinter den Programmentscheidungen zu verstehen.„Löser können Ihnen nicht sagen, warum sie tun, was sie tun – sie tun es einfach“, sagt er.„Jetzt liegt es also am Pokerspieler, herauszufinden, warum.“Die besten Spieler sind in der Lage, die Strategie der KI zurückzuentwickeln und Heuristiken zu erstellen, die auf Hände und Situationen anwendbar sind, die denen ähneln, die sie studieren.Trotzdem arbeiten sie mit immensen Mengen an Informationen.Als ich Koon vorschlug, dass es so sei, als würde man ein 10.000-Seiten-Buch endlos neu lesen, um so viel wie möglich davon im Kopf zu behalten, korrigierte er mich sofort: „100.000-Seiten-Buch.Das Spiel ist so verdammt schwer.“Tatsächlich ist der Datenschatz, auf den Koon zurückgreift, sogar noch größer.Er mietet fast 200 Terabyte Cloud-Speicher für die Spielbäume, die er entwickelt hat, seit er mit Solvern arbeitet.Spieler, die an persönlichen Spielen sitzen, haben keine Möglichkeit, auf all diese Informationen am Tisch zuzugreifen, aber diese Einschränkung gilt nicht unbedingt für Poker, das über das Internet gespielt wird.Automatisierte Bots, insbesondere bei Low-Stakes-Spielen, waren schon vor dem Aufkommen von Lösern ein Problem für Internet-Poker, aber jetzt können menschliche Spieler, die bereit sind, die Regeln zu umgehen, KI-Strategien auf einem Bildschirm nachschlagen und sie dann verwenden, um optimal auf einem zu spielen zweiter Bildschirm.„Jedes Mal, wenn es hohe Einsätze und viel Geld zu gewinnen gibt, und ein Gerät, das für einen guten Zweck verwendet werden könnte“, sagt Koon, „haben die Leute eine Möglichkeit, es in ein Betrugstool zu verwandeln.“Koon ist nicht besonders besorgt darüber, dass Leute in den Spielen, die er über das Internet spielt, betrügen, aber andere Spieler sind sich nicht so sicher.„Das ist der Hauptgrund, warum ich nicht mehr wirklich viel online spiele“, sagt ein Profi namens Ryan Laplante.Bei einem kürzlich abgehaltenen Online-Turnier mit einem Buy-in von $7.000, das im Rahmen der World Series of Poker abgehalten wurde, sagte Laplante, er habe die Bildschirmnamen von mindestens vier der etwa 100 Teilnehmer als Spieler erkannt, die angeblich von anderen Seiten gesperrt wurden für die Nutzung der sogenannten „Echtzeitunterstützung“.Laplante schreibt einigen der größten Online-Sites zu, dass sie gute Arbeit bei der Überwachung ihrer Spiele geleistet haben, aber er befürchtet, dass sich das Machtgleichgewicht mit der zunehmenden Verbreitung von Lösern weiter zu denen verschieben wird, die betrügen, um sich einen Vorteil zu verschaffen.„Ich bin mir nur sicher“, sagt Laplante, „dass es sehr schnell noch viel schlimmer werden wird.“Weit nach Mitternacht am zweiten Tag des Super High Roller callte ein deutscher Profi namens Christoph Vogelsang eine Wette für alle seine Chips mit einem König und einer Neun gegen das Ass und den Buben eines anderen Spielers.Laut den Lösern war Callen eigentlich der richtige Spielzug – trotzdem verlor Vogelsang die Hand und schied als Sechster aus dem Turnier aus.Im Gegensatz zu einem normalen Pokerspiel, bei dem die Spieler den Tisch verlassen und ihre Chips einlösen können, wann immer sie Lust dazu haben, müssen die Spieler bei einem Pokerturnier weitermachen, bis sie entweder alles verlieren oder jeden einzelnen Chip im Spiel gewinnen.Preise, die aus dem durch alle Buy-Ins erstellten Pool gezogen werden, werden basierend darauf ausgezahlt, wie lange es den Spielern gelingt, im Spiel zu bleiben.Die Person, die am Ende alle Chips hat, erhält den Preis für den ersten Platz (3,2 Millionen US-Dollar in diesem Turnier), der vorletzte Überlebende den zweiten Platz (2 Millionen US-Dollar) und so weiter bis zum letzten im Geld befindlichen Finisher , in diesem Fall den fünften Platz (630.000 US-Dollar).Vogelsang und alle Spieler, die vor ihm ausgeschieden sind, haben nichts bekommen.Angesichts der geringen Stichprobengröße von mehreren hundert Händen, die ein Spieler im Laufe von drei Tagen sehen wird, ist ein einzelnes Pokerturnier eine unglaublich ungenaue Methode, um den stärksten Spieler im Feld zu identifizieren.Das Glück wird selbst für die besten Spieler einen Großteil des Ergebnisses bestimmen – wenn die 26 menschlichen Spieler im Turnier durch 26 perfekt programmierte Poker-Bots ersetzt würden, würde ein Bot gewinnen und einer als erster eliminiert werden, obwohl sie das gleiche Optimum teilen Strategie.Pokerspieler neigen dazu, langfristig zu denken, und sprechen von Turnier-Buy-Ins als Investitionen mit einer mehr oder weniger vorhersehbaren Rendite, wenn sie über die Zeit gemittelt werden.„In einem relativ harten Turnier verlieren die schlechtesten Spieler im Feld vielleicht 30 oder 40 Prozent ihres Buy-ins“, sagt Ike Haxton, der professionell spielt.Stärkere Amateure sollten damit rechnen, durchschnittlich etwa 15 Prozent ihres investierten Geldes zu verlieren, während die besten Profis langfristig eine Rendite von etwa 5 bis 10 Prozent erzielen.Um die großen kurzfristigen Schwankungen des Glücks zu dämpfen, stimmen viele Profis zu, vor Beginn des Turniers Prozentsätze potenzieller Preisgelder miteinander zu tauschen – ich stimme zu, Ihnen 5 Prozent von dem zu geben, was ich gewinne, sagen wir, wenn Sie einverstanden sind mir 5 Prozent von dem, was Sie gewinnen, zu geben – oder Anteile an ihren zukünftigen Gewinnen an externe Unterstützer zu verkaufen, wie Anteile an einer Walfangreise aus alten Zeiten.Seth Davies wollte mir nicht die genauen Details seiner eigenen Arrangements erzählen, aber er gab zu, dass weniger als die Hälfte dessen, was er in dieses Turnier investierte, aus seiner eigenen Bankroll stammte.Trotzdem hatte er, nachdem er am ersten Tag ausgeschieden war und dann weitere 250.000 US-Dollar für den Wiedereintritt bezahlt hatte, „einen gut sechsstelligen Betrag“ seines eigenen Geldes auf dem Spiel.Am dritten und letzten Tag des Super High Roller wurden die fünf verbleibenden Spieler von den heruntergekommenen äußeren Tischen des Amazon Room zu einem Fernsehgerät in dessen Mitte verlegt.Bühnenlicht beleuchtete den glänzenden grünen Filz des Pokertisches hell von oben, während ein 45-Fuß-Kamerakran von einer Seite zur anderen geschwenkt wurde, um den besten Blickwinkel auf das Geschehen zu erhalten.Allen fünf Spielern, die es bis hierher geschafft hatten, war ein garantierter Gewinn sicher, aber es blieb noch viel Manövrieren übrig, um zu bestimmen, wie weit sie auf der Auszahlungsleiter nach oben klettern konnten.Als das Spiel begann, hielt der Chipleader, ein 27-jähriger spanischer Profi namens Adrián Mateos, eine ständige Flut von Riesenwetten gegen die anderen Spieler aufrecht und fragte sie immer wieder, ob dies die Hand sei, mit der sie spielen wollten ihren letzten Stand machen, oder ob sie vielleicht lieber folden und darauf warten, dass ein oder zwei andere Spieler ausscheiden, damit sie Vierter oder Dritter statt Fünfter werden und zusätzliche $300.000 oder $700.000 an Preisgeld mit nach Hause nehmen können.Situationen wie diese biegen den Wert der Stacks der Spieler auf seltsame Weise, je nachdem, wo sie sich in der Auszahlungshierarchie befinden.Selbst ein einzelner Chip kann eine unglaubliche Menge an echtem Geld wert sein, wenn ein anderer Spieler aus dem Turnier ausgeschieden ist, nachdem Sie gefoldet haben.Es gibt Solver, die diese Umstände ebenfalls modellieren können, aber da die Chipstacks im Verhältnis zur Größe der Blind-Einsätze und Antes, die die Spieler vor Beginn jeder Hand in den Pot setzen müssen, kleiner werden, bietet fehlerfreies Spiel allein keine wirkliche Versicherung dagegen wird oft im Wesentlichen zu einem Spiel mit Kopf oder Zahl."Wenn es darauf ankommt", sagt Davies, "laufen Sie am Ende einfach mit diesen Millionen-Dollar-Flips und hoffen, dass Sie gewinnen."Nachdem ein Konkurrent eliminiert war, fand sich Davies mit dem kleinsten Chipstack am Tisch wieder.Da hinter ihm nur noch eine weitere Person spielen musste, ging er mit dem Ass und der Kreuz-Sieben all-in, genau wie die Löser es angesichts der Größe seines Stacks sagten.Der verbleibende Spieler, ein Engländer mit Pferdeschwanz namens Ben Heath, callte schnell und drehte ein Paar Buben um, was ihn zu 67 Prozent zu einem Favoriten für den Gewinn der Hand machte.Keine der fünf Karten, die der Dealer auslegte, verbesserte Davies' Blatt, also gewann Heath den Pot und Davies wurde auf dem vierten Platz eliminiert.Er stand vom Tisch auf, nahm seinen Rucksack und seine N95-Maske und verließ die Bühne.„Das da oben war ernsthaftes Glücksspiel“, sagte er mir.Davies hatte zumindest die Genugtuung zu wissen, wie genau sein Spiel in den letzten drei Tagen der optimalen Strategie entsprochen hatte, die er zu Hause auf seinem Computer erstellt hatte.(Ein weiterer Trost war das Preisgeld von 930.791 US-Dollar, das er für seinen vierten Platz erhalten würde.)Davies verstaute sein Cashout-Ticket in seiner Tasche und ging zu einem nahe gelegenen $50.000-Buy-in-Turnier, das bereits im Gange war.Er hatte vorgehabt, etwas zu Abend zu essen und sich ein wenig auszuruhen, bevor er sich einkaufte, aber er änderte seine Meinung, nachdem er gesehen hatte, wie viele der Spieler hier am ehesten entschieden nicht optimale Strategien anwenden würden.„Diese 50K sieht unglaublich aus“, sagte Davies zu mir.„Ich konnte einfach nicht sofort dabei sein.“Nicht jeder Spieler, mit dem ich gesprochen habe, ist glücklich darüber, wie KI-basierte Ansätze die Pokerlandschaft verändert haben.Während die Taktiken, die heute in den meisten Low-Stakes-Spielen angewendet werden, denen vor dem Aufkommen von Lösern ziemlich ähnlich sehen, ist der Wettbewerb bei höheren Einsätzen viel härter geworden.Da die optimale Strategie immer mehr verstanden wird, hat sich der Vorteil der Fähigkeiten, den die allerbesten Spieler einst gegenüber den nur recht guten Spielern hatten, erheblich verringert.Aber für Doug Polk, der sich 2017 weitgehend vom Poker zurückgezogen hat, nachdem er mehrere zehn Millionen Dollar gewonnen hatte, sind die Veränderungen, die die Löser herbeigeführt haben, existenzieller.„Ich habe das Gefühl, dass es die Seele des Spiels getötet hat“, sagt Polk und ändert Poker, „von wer der kreativste Problemlöser sein kann, zu dem, der sich die meisten Dinge merken und anwenden kann.“Piotrek Lopusiewicz, der Programmierer hinter PioSOLVER, argumentiert dagegen, dass die neue Generation von KI-Tools lediglich eine Fortsetzung eines längeren Musters technologischer Innovation im Poker sei.Vor dem Aufkommen von Solvern verwendeten Top-Online-Spieler wie Polk Software, um Daten über das frühere Spiel ihrer Gegner zu sammeln und sie auf potenzielle Schwächen zu analysieren.„Jetzt hat also jemand eine größere Schusswaffe zum Wettrüsten mitgebracht“, sagt Lopusiewicz, „und plötzlich sagten die Typen, die nicht in der Position waren, davon zu profitieren: ‚Oh, ja, aber wir meinen nicht wirklich dieses Wettrüsten.Wir wollen nur unsere Tools, nicht die besseren Tools.“Außerdem haben Löser für Lopusiewicz Poker nicht so sehr verändert, sondern seine Essenz offenbart.Ob Pokerspieler es selbst erkannten oder wollten, das Spiel war im Kern immer nur das Maximierungsproblem, als das es John von Neumann offenbarte.„Heute ist jeder ab einem bestimmten Niveau gezwungen, die mathematische Seite zu respektieren“, sagt Lopusiewicz.„Sie können es nicht mehr ignorieren.“Keith Romer ist ein Audio- und Printreporter, über dessen Arbeit in National Public Radio, Planet Money und ESPNs „30 for 30“-Podcasts sowie in Rolling Stone und The New Yorker berichtet wurde.