ESPN ने 2026 विश्व पोकर सीरीज में पोकर टेलस का पता लगाने के लिए एक AI टूल का उपयोग किया। पेशेवर प्रभावित नहीं हैं।
एक कैमरा-आधारित AI सिस्टम ने पोकर के सबसे बड़े टूर्नामेंटों में से एक के दौरान रीयल-टाइम में खिलाड़ियों के ब्लफ और मजबूत हाथों को पढ़ने की कोशिश की। जो पेशेवर वास्तव में टेबल पर थे, वे कहते हैं कि अभी डेटा पर्याप्त नहीं है।
मुख्य बिंदु
- ESPN ने जुलाई 2026 की शुरुआत में 2026 विश्व पोकर सीरीज मेन इवेंट प्रसारण के दौरान एक AI टेलस-डिटेक्शन टूल प्रसारित किया।
- यह टूल लुक गील द्वारा बनाया गया था, जो यूएस एयर फोर्स के लिए एक AI इंजीनियर हैं, और आंख की गतिविधियों, पलक झपकाने की दर, मुद्रा और चिप संभालने को ट्रैक करते हुए हाथ की ताकत का अनुमान लगाया।
- 2026 मेन इवेंट में 9,000 से अधिक खिलाड़ियों ने प्रवेश किया, लेकिन केवल तीन फिल्मांकित टेबल पर बैठे लोगों ने प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न किया, जिससे AI के पास बहुत कम नमूना था।
- पेशेवर खिलाड़ी माइकल गैगलिआनो, एक 17-वर्षीय दिग्गज जो अंतिम टेबल तक पहुंचे, कहते हैं कि यहां तक कि वे फुटेज पर कार्य करने के लिए संघर्ष करते थे, एक एल्गोरिदम को तो छोड़ ही दें।
- ESPN के प्रोडक्शन पार्टनर ने पुष्टि की कि यह टूल अंतिम टेबल प्रसारण के दौरान दिखाई नहीं देगा, कोई कारण दिए बिना।
जुलाई की शुरुआत में कुछ दिनों के लिए, जो दर्शक ESPN के 2026 विश्व पोकर सीरीज मेन इवेंट का लाइव कवरेज देख रहे थे, दुनिया के सबसे बड़े वार्षिक पोकर टूर्नामेंटों में से एक, उन्होंने स्क्रीन पर कुछ नया देखा। कुछ खिलाड़ियों को दिखाते हुए एक पाठ ओवरले प्रकट हुआ जो उनकी गतिविधियों का लाइव माप दिखाता था, साथ ही एक चार्ट जिसे "हैंड स्ट्रेंथ मॉडल" लेबल किया गया था जो अनुमान लगाता था कि क्या खिलाड़ी एक मजबूत बना हुआ हाथ, एक ड्राइंग हाथ (एक हाथ जिसे मजबूत होने के लिए एक और कार्ड की आवश्यकता होती है), या एक ब्लफ रख रहा था।
यह टूल लुक गील द्वारा बनाया गया था, जो यूएस एयर फोर्स के लिए काम करने वाले एक AI इंजीनियर हैं। उनके सिस्टम ने तीन कैमरा-कवर किए गए टेबलों पर प्रत्येक फिल्मांकित हाथ को देखा और जो उन्होंने "टेलस डेटाबेस" कहा है, उसे बनाया: प्रत्येक खिलाड़ी की आंखों की गतिविधियों, पलक झपकाने की दर, मुद्रा, चिप संभालने और उंगली की घबराहट का एक रिकॉर्ड, फिर उन सिग्नलों को प्रत्येक हाथ के वास्तविक परिणाम के साथ क्रॉस-रेफर किया।
क्या यह वास्तव में काम करता है?
पेशेवर कहते हैं कि सिस्टम के विश्वसनीय होने के लिए डेटा बहुत कम है। 2026 मेन इवेंट में 9,000 से अधिक खिलाड़ियों ने प्रवेश किया, लेकिन विशाल बहुमत कभी भी एक फिल्मांकित टेबल पर नहीं बैठा। जो लोग बैठे भी थे, वे शायद ही कभी इतने समय तक रहे कि AI एक सार्थक तस्वीर बना सके।
माइकल गैगलिआनो, एक 17-वर्षीय पोकर पेशेवर जो अंतिम टेबल तक पहुंचे और $10 मिलियन के शीर्ष पुरस्कार के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, ने अंतिम टेबल और अंतिम प्रसारण के बीच ढाई सप्ताह के ब्रेक में ESPN की स्ट्रीम के हर सेकंड की समीक्षा की, अपने बचे हुए विरोधियों पर टेलस की खोज की। वह कम से कम इसके साथ बाहर आए।
"मुझे नहीं पता कि मैं ESPN से जो देखा, उससे कितनी वास्तविक जानकारी पर कार्य करने में सक्षम होऊंगा," गैगलिआनो कहते हैं। समान फुटेज से काम करने वाले AI को बिल्कुल वही समस्या का सामना करना पड़ता है।
शॉन डीब, एक दो बार के WSOP प्लेयर ऑफ द ईयर जो 2026 मेन इवेंट में 15वें स्थान पर रहे, एक गहरे मुद्दे की ओर इशारा करते हैं। एक कैमरा दृश्यमान सिग्नल ट्रैक कर सकता है। यह इरादा नहीं पढ़ सकता।
"शारीरिक टेलस मेरे विचार से कहीं अधिक विस्तृत हैं जितना जनता महसूस करती है," डीब कहते हैं। "पैर की टेलस, चेकिंग टेलस, मौखिक टेलस, सांस लेने की टेलस, पल्स टेलस होती हैं। अधिकांश को कैमरा द्वारा पकड़ा नहीं जा सकता।"
शरीर की भाषा संदर्भ के साथ भी बदलती है। एक खिलाड़ी जो घबराया हुआ दिखता है, वह परिस्थिति के दांव पर प्रतिक्रिया कर रहा हो सकता है, न कि उनके कार्ड की ताकत पर। जैसा कि गैगलिआनो कहते हैं: "शायद मेरी शरीर की भाषा परिस्थिति का संदर्भ दे रही है न कि हाथ की ताकत का।"
इसका मतलब घर पर देख रहे किसी के लिए क्या है?
आकस्मिक दर्शकों के लिए, ओवरले एक प्रसारण मनोरंजन है, टेबल पर जो हो रहा है उसके लिए एक विश्वसनीय गाइड नहीं। गील ने खुद वायर्ड को बताया कि उन्होंने अन्य प्रतियोगिताओं पर ब्लाइंड परीक्षण चलाए हैं और मिश्रित परिणाम प्राप्त किए हैं, और वह स्वीकार करते हैं कि हाथों का एक बड़ा नमूना टूल में सुधार करेगा।
डीब प्रसारण संस्करण के बारे में सीधा है: "मुझे लगता है कि उन्होंने यादृच्छिक रूप से इसे किसी अन्य खेल की तरह बनाने की कोशिश करने के लिए कुछ पाया, और मुझे लगता है कि यह एक मिस था।"
ESPN के प्रोडक्शन पार्टनर, ओमाहा प्रोडक्शंस, ने पुष्टि की कि यह टूल अंतिम टेबल के लिए उपयोग नहीं किया जाएगा। कोई कारण नहीं दिया गया।
लंबी अवधि में, कुशल खिलाड़ी पहले से ही नियमित विरोधियों पर घंटों की रिकॉर्ड की गई फुटेज का अध्ययन करते हैं। जैसे-जैसे AI इमेज विश्लेषण में सुधार होता है, वह प्रक्रिया तेजी से और अधिक विस्तृत हो सकती है, विशेष रूप से उच्च-रोलर इवेंटों में जहां पेशेवरों का एक ही छोटा समूह बार-बार एक-दूसरे के साथ कैमरे पर खेलता है। अभी के लिए, हालांकि, डीब जैसे शीर्ष खिलाड़ी अभी भी किसी भी कैमरा-आधारित सिस्टम पर एक विश्वसनीय मानव पर्यवेक्षक को व्यक्तिगत रूप से देख रहे हैं।
"हमेशा एक व्यक्ति के लिए जगह थी जो खिलाड़ी को व्यक्तिगत रूप से देख रहे थे," डीब कहते हैं। "हमने सोचा था कि यह TV पर जो आप पाते हैं उससे कहीं बेहतर है।"
सामान्य प्रश्न
क्या इस तरह के AI टूल का उपयोग लाइव पोकर में धोखाधड़ी के लिए किया जा सकता है?
नहीं। इस तरह के टूल किसी भी लाइव पोकर टेबल पर अनुमति नहीं हैं, और सिस्टम केवल प्रसारण फुटेज पर चलता है। इसका हाथ के दौरान किसी खिलाड़ी को जानकारी फीड करने का कोई तरीका नहीं है।
क्या AI दिमाग पढ़ रहा है?
बिल्कुल नहीं। यह पलक झपकाना और मुद्रा जैसे दृश्यमान पैटर्न को ट्रैक करता है। चाहे वे पैटर्न कोई उपयोगी मतलब रखते हैं, इस पर कहीं अधिक संदर्भ निर्भर करता है जो एक कैमरा प्रदान कर सकता है, और पेशेवर खिलाड़ी कहते हैं कि व्यक्तिगत रूप से दिखने वाले मानव विशेषज्ञ अभी भी कहीं अधिक सटीक हैं।
