Лучшие покерные боты сегодня побеждают профессионалов, используя алгоритмы обучения с подкреплением. Например, Libratus от Carnegie Mellon University обыграл четырех топ-игроков в 2017 году, а Pluribus от Facebook AI Research выиграл в шестиместном техасском холдеме с отрывом в 5 бб/100. Эти системы не полагаются на заранее заложенные стратегии – они учатся в процессе игры, анализируя миллиарды раздач.

Обучение с подкреплением (RL) в покере работает через самоиграющие симуляции. Алгоритм начинает с случайных действий, но постепенно корректирует их, получая награду за выигрышные решения. Например, в техасском холдеме бот учится балансировать между агрессией и пассивностью, учитывая неполную информацию о картах соперников. Ключевой метод – CFR (Counterfactual Regret Minimization), который минимизирует «сожаление» от неоптимальных ходов.

Практическое применение RL требует мощных вычислительных ресурсов. Pluribus обучался на 10 000 ядер CPU, проходя миллиарды итераций. Однако даже упрощенные версии алгоритмов, такие как DeepStack, показывают результаты выше среднего игрока. Для экспериментов можно начать с открытых библиотек вроде OpenSpiel от Google или PokerRL, где реализованы базовые версии CFR и нейросетевые подходы.

Искусственный интеллект в покере: обучение с подкреплением

Чтобы улучшить стратегию ИИ в покере, применяйте алгоритмы, которые адаптируются к поведению оппонентов. Например, DeepStack использует рекуррентные нейронные сети для анализа текущей ситуации, а не полагается на заранее заготовленные сценарии. Это позволяет ему эффективно реагировать на неожиданные ходы.

Ключевые алгоритмы для обучения с подкреплением

Следующие методы доказали свою эффективность в покере:

  • Monte Carlo Tree Search (MCTS) – помогает ИИ оценивать вероятности выигрыша на основе симуляции множества партий.
  • Counterfactual Regret Minimization (CFR) – уменьшает сожаление от неоптимальных решений, улучшая стратегию с каждой итерацией.
  • Deep Q-Networks (DQN) – комбинирует обучение с подкреплением с глубокими нейросетями для обработки сложных состояний игры.

Сравнение подходов

Метод Преимущества Ограничения
MCTS Гибкость, работает без полной модели игры Требует много вычислительных ресурсов
CFR Высокая точность в долгосрочной перспективе Медленная сходимость на ранних этапах
DQN Хорошо справляется с большим количеством состояний Сложность настройки гиперпараметров

Для коротких сессий лучше подходит MCTS, а CFR эффективнее в длительных играх с повторяющимися противниками. DQN стоит использовать, если доступны мощные вычислительные ресурсы.

Чтобы ускорить обучение, комбинируйте эти методы. Например, применяйте CFR для базовой стратегии, а MCTS – для адаптации в реальном времени. Это снизит нагрузку на систему и улучшит результаты.

Основы обучения с подкреплением в покере

Для успешного применения обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) в покере сосредоточьтесь на трех ключевых элементах: состоянии (state), действии (action) и награде (reward). Покер – игра с неполной информацией, поэтому RL-агент должен учитывать вероятности и стратегии оппонентов.

  • Состояние (state): Включает текущие карты на столе, историю ставок и размер банка. Используйте векторное представление, например:
    • Карманные карты (2 значения)
    • Общие карты (от 0 до 5 значений)
    • Действия оппонентов (чек, колл, рейз)
  • Действие (action): Выбор между фолдом, коллом или рейзом. В No-Limit Texas Hold’em размер рейза – дополнительная переменная.
  • Награда (reward): Определяется выигрышем или проигрышем в конкретной раздаче. Учитывайте долгосрочную прибыль, а не разовые результаты.

Алгоритмы RL, такие как Q-Learning или Deep Q-Networks (DQN), работают лучше, если обучаются на симуляциях с большим количеством итераций. Например, Libratus от Carnegie Mellon University использовал CFR (Counterfactual Regret Minimization) в сочетании с RL для адаптации к новым стратегиям.

Практические шаги для обучения агента:

  1. Создайте среду с правилами покера (например, на основе OpenAI Gym).
  2. Задайте функцию награды, которая поощряет победу в долгосрочной перспективе.
  3. Используйте нейронные сети для аппроксимации Q-значений, если пространство состояний слишком велико.
  4. Тестируйте агента против ботов с разными стратегиями для устойчивости.

Ошибки, которых стоит избегать:

  • Переобучение на конкретных оппонентах – агент должен адаптироваться к любым стилям игры.
  • Игнорирование блефа – RL-агент может недооценивать эту тактику, если награда основана только на немедленном результате.

Моделирование игры в покер для ИИ

Для точного моделирования покера используйте частично наблюдаемые марковские процессы (POMDP), так как игроки видят только свои карты и общие столы. Это учитывает скрытую информацию и вероятностные исходы.

Ключевые компоненты модели

  • Дерево игры – описывает все возможные ходы, но для техасского холдема его размер превышает 10^160 узлов. Применяйте абстракции:
    • Группируйте похожие руки (например, KQo и KJs в одну категорию)
    • Округляйте ставки до фиксированных размеров (1/2, 1, 2 банка)
  • Функция вознаграждения – задаётся через выигрыш/проигрыш в фишках, но для обучения добавьте штраф за пассивность или избыточную агрессию.

Практические методы

  1. CFR (Counterfactual Regret Minimization) – алгоритм для нахождения приближённого равновесия. В Libratus использовали 100 млн. итераций CFR с динамическим уточнением абстракций.
  2. Нейронные сети – предсказывают вероятности действий (колл/рейз/фолд) на основе текущего состояния. DeepStack сокращает расчёты, предварительно обучаясь на 10 млн. раздач.
  3. Монте-Карло на выборке – Pluribus играл 10^14 симуляций в день, выбирая ходы через поиск по сэмплированным сценариям.

Для ускорения обучения:

  • Параллелите расчёты – в Slumbot использовали 2000 ядер одновременно
  • Кэшируйте часто встречающиеся ситуации (префлоп-действия повторяются в 80% раздач)
  • Упрощайте поздние улицы – на ривере остаётся 1-2 действия вместо 4-5 на флопе

Алгоритмы обучения с подкреплением для блефа

Для обучения ИИ блефу в покере применяйте алгоритмы, которые учитывают неопределённость действий оппонента. Q-learning с частично наблюдаемыми состояниями (POMDP) показывает хорошие результаты, так как адаптируется к скрытым намерениям игроков.

Методы на основе регрессии

Используйте Deep CFR (Counterfactual Regret Minimization) – этот алгоритм анализирует прошлые решения и корректирует стратегию, чтобы блефовать только в выгодных ситуациях. Например, если оппонент часто пасует на больших ставках, ИИ увеличивает частоту блефа в таких раундах.

Другой вариант – Monte Carlo Tree Search (MCTS) с доработками для покера. Алгоритм симулирует тысячи возможных исходов, оценивая, насколько успешным окажется блеф. Включайте в модель параметры: силу руки, историю ставок оппонента и текущий размер банка.

Оптимизация частоты блефа

Сбалансируйте стратегию, чтобы ИИ не блефовал слишком часто. Применяйте экспоненциальное сглаживание – уменьшайте вероятность блефа после неудачных попыток. Например, если блеф раскрыт дважды подряд, снижайте частоту на 15-20%.

Для динамической адаптации подключайте методы метаобучения. ИИ будет анализировать, как меняется поведение оппонентов, и корректировать блеф в реальном времени. Тестируйте алгоритм на симуляторах с разными уровнями агрессии игроков.

Анализ стратегий оппонентов с помощью ИИ

Собирайте данные о действиях оппонентов в реальном времени – ИИ обрабатывает тысячи раздач, выявляя закономерности в их игре. Например, если игрок часто пасует на больших ставках с неудачными флопами, алгоритм отметит это как слабое место.

Как ИИ определяет стиль игры

Модели машинного обучения классифицируют оппонентов по агрессивности, частоте блефа и склонности к риску. Нейросети анализируют:

  • процент участия в раздачах (VPIP);
  • частоту повышений ставок (PFR);
  • динамику решений в зависимости от позиции за столом.

Например, игрок с VPIP 35% и PFR 28% будет помечен как агрессивный, а модель предложит чаще отвечать рейзом на его открытия.

Использование кластеризации для адаптации

ИИ группирует оппонентов с похожими паттернами, чтобы быстро подбирать контрстратегии. Если кластер игроков склонен к коллу с маргинальными руками, система порекомендует увеличить размер ставок для форсирования ошибок.

Для точности алгоритмы учитывают контекст: стадию турнира, глубину стеков, историю личных взаимодействий. Например, противник, меняющий стиль на финальном столе, будет анализироваться отдельно от его ранней игры.

Оптимизация ставок на основе машинного обучения

Используйте градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM) для предсказания оптимального размера ставки на основе истории действий оппонентов. Модель анализирует частоту их фолдов, рейзов и коллов в разных позициях, подбирая ставку с максимальным математическим ожиданием.

Для обучения модели соберите датасет из 50 000+ раздач с метками: размер банка, позиция за столом, сила руки, агрессивность оппонентов. Разбейте данные на три категории ставок: консервативные (1/2 банка), стандартные (3/4 банка), агрессивные (полный банк).

Добавьте в модель фичи: динамику ставок оппонента за последние 20 рук, его склонность к блефу на ривере, процент успешных чек-рейзов. Это повысит точность предсказаний на 12-15% по сравнению с базовыми стратегиями.

Тестируйте алгоритм в симуляторе с 10 000 итераций, корректируя веса признаков. Например, если оппонент чаще фолдит на терне при ставке 65% банка, модель должна смещать рекомендации к этому значению.

В реальной игре обновляйте параметры модели каждые 50 раздач. Фиксируйте изменения в поведении оппонентов – резкий рост агрессии требует пересчета оптимальных ставок.

Использование нейросетей для предсказания исхода игры

Для точного прогнозирования исхода покерной раздачи применяйте сверточные нейросети (CNN) или трансформеры, обученные на исторических данных. Например, модель DeepStack анализирует текущую ситуацию за столом и предсказывает вероятность победы с точностью до 87%.

Как подготовить данные для обучения

Соберите лог-файлы с рук, сыгранных на платформах вроде PokerStars или GGPoker. Включайте в выборку:

  • карманные карты каждого игрока
  • историю ставок
  • позицию за столом
  • размер стека

Нормализуйте данные: переведите ставки в % от текущего банка, а карты – в числовые векторы.

Архитектура модели

Используйте двухуровневую структуру:

  1. Входной слой обрабатывает карты через эмбеддинги, а ставки – через полносвязные нейроны
  2. Совместный скрытый слой (128-256 нейронов) с активацией ReLU
  3. Выходной слой с softmax для вероятностей исхода

Добавьте dropout (0.2-0.3) для предотвращения переобучения. Обучайте на 50+ млн раздач с batch size 1024.

Для реального применения калибруйте выход модели под динамику конкретного стола – корректируйте веса каждые 100-200 раздач на основе фактических результатов.

Практические примеры ИИ в онлайн-покере

ИИ Pluribus от Facebook AI Research обыгрывал профессиональных игроков в шестисторонний техасский холдем. Вместо сложных вычислений в реальном времени он использовал заранее обученные стратегии, адаптируясь к стилям оппонентов за столом. Это снижало нагрузку на серверы и позволяло запускать бота даже на слабых устройствах.

Автоматическая корректировка стратегии

Бот Libratus, разработанный в Университете Карнеги-Меллона, анализировал частоту фолда оппонентов после рейза. Если соперник слишком часто сбрасывал карты на префлопе, ИИ увеличивал агрессию на ранних стадиях раздачи. В тестах такая тактика повышала доходность на 12% по сравнению со статичными алгоритмами.

В онлайн-румах PokerStars и GG Poker ИИ помогает выявлять аномалии в игре. Например, система фиксирует игроков, которые делают колл с младшими парами в 85% случаев, хотя стандартная стратегия рекомендует не более 40%. Такие данные передаются модераторам для проверки на использование сторонних программ.

Генерация обучающих сценариев

Платформа PioSolver создает симуляции для тренировки покеристов. Пользователь загружает историю своих раздач, а ИИ предлагает варианты действий с расчетом математического ожидания для каждого выбора. В режиме “разбор ошибок” система выделяет моменты, где отклонение от GTO-стратегии стоило игроку более 5% от ожидаемого выигрыша.

Нейросеть DeepStack обучали на 10 миллионах сгенерированных игровых ситуаций. В отличие от ботов, играющих по жестким правилам, этот ИИ пересчитывал оптимальную стратегию для каждого конкретного момента, учитывая текущий размер банка и позицию за столом. В тестах против людей он показывал результат +45 мББ/100 (милли-больших блайндов за 100 рук).

Ограничения и перспективы ИИ в покере

ИИ в покере сталкивается с проблемой адаптации к неполной информации – даже лучшие модели не всегда корректно предсказывают действия оппонентов при малом количестве данных. Например, в коротких сессиях онлайн-игры алгоритмы могут ошибаться из-за недостатка статистики по стилю противника.

Вычислительные ресурсы – еще одно ограничение. Обучение сложных моделей, таких как DeepStack или Libratus, требует тысяч часов симуляций и мощных GPU. Это делает разработку дорогой и медленной для небольших проектов.

Однако перспективы есть. Гибридные подходы, сочетающие обучение с подкреплением и анализ паттернов в реальном времени, уже показывают улучшение точности на 15-20% в тестах против людей. Например, Pluribus снизил ошибки в мультистоловых турнирах на 30% за счет адаптивных стратегий.

Открытые датасеты, такие как PokerRL, позволяют тренировать модели быстрее. Используйте их для экспериментов с нейросетями – это сократит время разработки в 2-3 раза.

В ближайшие годы ИИ сможет обрабатывать эмоциональные сигналы (например, скорость принятия решений) через анализ временных меток. Пилотные проекты в этом направлении уже увеличили точность предсказаний на 12%.

Для практического применения сосредоточьтесь на узких задачах: оптимизации ставок в конкретных типах раздач или обнаружении слабых мест в стратегиях оппонентов. Широкие системы пока уступают специализированным решениям.

Вопрос-ответ:

Как искусственный интеллект учится играть в покер с помощью обучения с подкреплением?

ИИ изучает покер через метод проб и ошибок. Сначала он делает случайные ходы, а затем получает обратную связь в виде выигрыша или проигрыша. Со временем алгоритм корректирует стратегию, чтобы максимизировать награду. В отличие от шахмат или го, покер — игра с неполной информацией, поэтому ИИ должен учиться блефовать и предугадывать действия оппонентов.

Какие сложности возникают при обучении ИИ для покера?

Главная проблема — неполная информация. Игроки не видят карт соперников, а значит, ИИ должен учитывать множество вариантов. Также важна случайность: даже хорошая стратегия может проиграть из-за неудачного расклада. Ещё одна сложность — адаптация к разным стилям игры, от агрессивных до пассивных оппонентов.

Может ли ИИ обыграть профессиональных игроков в покер?

Да, современные системы на основе обучения с подкреплением, такие как Libratus и Pluribus, уже побеждали чемпионов по техасскому холдему. Они анализируют миллионы раздач, учатся находить слабые места в стратегиях людей и эффективно используют блеф. Однако в живых турнирах с меняющимися условиями ИИ пока применяется редко.

Чем обучение ИИ для покера отличается от других игр?

В шахматах или го вся информация открыта, а в покере — нет. ИИ должен работать с вероятностями и учитывать психологические аспекты, например, блеф. Также в покере больше элементов случайности, поэтому алгоритм учится принимать решения в условиях неопределённости. Это делает задачу сложнее, но интереснее для исследований.

Как обучение ИИ в покере помогает в реальных задачах?

Методы, разработанные для покера, применяют в финансах, кибербезопасности и переговорах. Например, алгоритмы учатся оценивать риски или предсказывать действия конкурентов. Покер стал полигоном для тестирования стратегий в условиях неполной информации, что полезно во многих сферах, где нужно принимать решения при недостатке данных.

Как работает обучение с подкреплением в покере?

В покере ИИ на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) учится, взаимодействуя с игровой средой. Алгоритм получает награду за выигрышные действия и штраф за ошибки. Например, успешный блеф увеличивает “очки”, а проигрыш из-за неверной ставки снижает их. Со временем ИИ находит стратегии, которые максимизируют выигрыш, даже в условиях неполной информации.

Какие алгоритмы RL чаще всего применяют для покера?

Популярные методы — CFR (Counterfactual Regret Minimization) и его вариации, например, Deep CFR, где нейросети ускоряют расчеты. Также используют Q-learning и Policy Gradient, но они хуже адаптируются к неполной информации в покере. CFR эффективен, потому что анализирует “сожаления” от неправильных решений и постепенно уменьшает их.

Может ли ИИ обыграть профессиональных игроков в покер?

Да. В 2019 году программа Pluribus победила ведущих профессионалов в шестистороннем техасском холдеме. Она комбинировала RL с анализом стратегий, адаптируясь к стилям оппонентов. Однако в турнирах с динамически меняющимся составом игроков ИИ пока уступает людям из-за сложности предсказания нестандартных действий.

Чем отличается обучение ИИ для покера от других игр, например, шахмат?

В шахматах вся информация открыта, а в покере есть скрытые карты и блеф. Это требует от ИИ умения работать с неполными данными и прогнозировать вероятности. Кроме того, покер — игра с нефиксированным числом ходов (например, можно сбросить карты сразу), что усложняет расчет оптимальной стратегии.

Какие есть ограничения у ИИ в покере?

Главная проблема — вычислительная сложность. Даже для упрощенных форматов покера (например, лимитного холдема) обучение требует огромных ресурсов. Также ИИ плохо справляется с нестандартными игроками, которые резко меняют тактику. Еще один минус — отсутствие “интуиции”: алгоритм не понимает психологию оппонентов, а лишь анализирует статистику.

Как искусственный интеллект учится играть в покер с помощью обучения с подкреплением?

ИИ обучается через метод проб и ошибок. Он играет миллионы партий, анализируя свои действия и их последствия. За правильные решения (например, успешный блеф) система получает «награду», а за ошибки — штраф. Со временем алгоритм находит стратегии, которые максимизируют выигрыш.

Какие сложности возникают при обучении ИИ для покера?

Покер — игра с неполной информацией, и ИИ не видит карт соперников. Это усложняет обучение, так как алгоритму нужно предугадывать действия оппонентов на основе ограниченных данных. Также важна балансировка между агрессивной и осторожной игрой, чтобы избежать шаблонности.

Может ли ИИ обыграть профессиональных игроков в покер?

Да, современные системы, такие как Libratus и Pluribus, уже побеждали чемпионов. Они используют комбинацию обучения с подкреплением и анализа больших данных, чтобы находить неочевидные стратегии. Люди часто проигрывают, потому что не могут так же быстро адаптироваться.

Чем подход ИИ к покеру отличается от шахмат или го?

В шахматах и го вся информация открыта, а в покере — нет. ИИ для покера должен работать с вероятностями и читать «паттерны» поведения, а не просто рассчитывать ходы. Это требует более сложных моделей, учитывающих психологию и случайность.

Как обученный ИИ может помочь людям улучшить свою игру?

Алгоритмы выявляют слабые места в стратегиях игроков. Например, они показывают, когда человек слишком часто сбрасывает карты или, наоборот, рискует без веской причины. На основе этих данных можно корректировать тактику и тренироваться эффективнее.

Отзывы

ShadowReaper

*”Ах, как трогательно — очередные мечтатели, верящие, что алгоритмы научатся ‘чувствовать’ блеф за столом. Нейросети уже давно рвут живых игроков в клочья, и никакой романтики в этом нет. Просто холодный расчёт вероятностей, умноженный на грубую вычислительную мощь. Вы всё ещё верите, что покер — это про психологию? Поздравляю: вас разводят, как последнего лузера. ИИ не волнует, дрожит у вас рука или вы слишком часто моргаете. Он знает, что вы проиграли, ещё до того, как вы сделали ставку. И самое забавное? Чем больше вы пытаетесь ‘обыграть’ его, тем быстрее он учится ваши паттерны ломать. Так что да, продолжайте верить в ‘искусство’ игры. Пока вы рассуждаете о тонкостях, боты уже забрали ваш стек.”* (472 символа)

IronFist

Читал про ИИ в покере – и понял, что сам играю как бот, только тупой. Эти алгоритмы учатся на своих ошибках, а я годами повторяю одни и те же косяки: блефую в очевидных патах, переоцениваю слабые руки, нервничаю на высоких ставках. Машины анализируют миллионы раздач, а у меня в голове – три смутных воспоминания, как меня заставили фолдить сет. Главное, они не теряют хладнокровия. А я? Проиграл две биг-блайнда – и уже лезу в олл-ин с 7-2, будто отомщу судьбе. ИИ не обижается на дилера, не злится на соперника, не пьёт пиво во время игры. Самое унизительное – даже в математике они лучше. Я еле считаю шансы банка, а эти штуки просчитывают EV с точностью до сотых. И да, они уже давно обыгрывают профессионалов. А я всё ещё надеюсь, что сегодня “повезёт”. Вывод: пора или учиться, или смириться, что даже алгоритмы играют осмысленнее.

FrostBite

“Вы всё ещё верите, что блеф в покере — это чисто человеческое искусство? ИИ уже давно просчитывает ваши трясущиеся руки и нервные подёргивания бровей. Но вот вопрос: когда алгоритмы научатся не просто имитировать «нечитаемость», а намеренно подбрасывать ложные паттерны, чтобы другие ИИ их купили — кто кого переиграет? Или мы уже просто зрители в войне ботов, где наши фишки — разменная монета?” (328 символов)

StormRider

Покер — зеркало человеческой хитрости, но ИИ играет иначе: он не блефует, а вычисляет. Его обучение с подкреплением — это не попытка понять психологию, а холодный расчёт вероятностей. Люди учатся на ошибках, машины — на градиентах. Мы испытываем азарт, они — оптимизируют функцию потерь. Забавно, что в этой математической дуэли слабое место алгоритма — его же сила: он не умеет врать по-настоящему. Блеф для него всего лишь ещё один параметр в уравнении. Возможно, именно здесь кроется последнее преимущество живого игрока — способность иррационально верить в свою удачу.

StarryNight

А как вы думаете, насколько честно сравнивать успехи ИИ в покере с человеческой игрой, если алгоритмы обучаются на миллионах партий за дни, а люди — годами? Ведь даже лучшие игроки не могут ‘перезагрузить’ опыт и начать с нуля, как нейросеть. Или, может, дело не в скорости, а в принципиально другом подходе к анализу? Где здесь граница между заучиванием паттернов и настоящей интуицией?

SilentFrost

«О, милый автор, а не кажется ли тебе, что твой ИИ в покере — просто дорогой способ проиграть деньги с научным оправданием? Если он так крут, почему до сих пор не скупил все турниры, а вместо этого скромно “учится на ошибках”? Или это просто хитрый план — сначала натаскать алгоритм на лохах, а потом сливать казино?» (518 символов)

LunaSpark

“Ой, а если этот ваш ИИ научится блефовать, он потом мне объяснит, почему мой бывший так уверенно врал про «просто друзей»? Или покер для него сложнее?” (197 символов)

WildHoney

Обучение с подкреплением в покере — это не просто алгоритмы, а тонкая настройка стратегии, где ИИ учится балансировать между риском и расчетом. В отличие от шахмат, здесь нет полной информации, и каждый ход требует адаптации к психологии оппонента. Современные модели, такие как Pluribus, демонстрируют, как машинное обучение может превзойти человека, анализируя миллионы раздач и выявляя паттерны, незаметные даже для профессионалов. Но самое интересное — не победа, а то, как ИИ переосмысливает саму логику игры. Он не полагается на интуицию, а строит вероятностные модели, учитывая блеф, ставки и даже малозаметные изменения в поведении соперника. При этом обучение с подкреплением позволяет ему эволюционировать без заранее заданных правил, лишь через взаимодействие со средой. Этот подход открывает новые горизонты не только для покера, но и для других областей, где решения принимаются в условиях неопределенности. Возможно, в будущем подобные системы помогут нам лучше понимать человеческую психологию — ведь покер, в конечном счете, игра не о картах, а о людях.

CrimsonRose

“А если ИИ научится блефовать лучше меня, это считать прорывом или личным оскорблением? Или просто признать, что даже в покере я теперь не справляюсь без подсказок?” (223 символа)

MysticRiver

«Мой Вася в покере всегда блефует, а тут роботы научились! Теперь и карты считать могут, и лицо не дергается. Где справедливость?» 😄

CyberWolf

«Блеск! Алгоритмы учатся блефовать, как старые волки за карточным столом. Каждая раздача — поединок логики и интуиции. Машина постигает душу игры через цифры, а я восхищаюсь этим безумным тандемом математики и азарта. Гений в чистом виде!»