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Herausforderungen der künstlichen Intelligenz
gemeistert, schreiben die Forscher in
«Nature».¹
Im Vergleich zu Schach ist Go das deutlich
komplexere Brettspiel. Nicht nur gibt es pro
Stellung deutlich mehr Zugmöglichkeiten, es
dauert auch länger, bis das Spiel zu Ende ist.
Selbst mit leistungsfähigen Computern wäre es
ein hoffnungsloses Unterfangen, den sich
immer mehr verästelnden Baum der
Möglichkeiten nach der optimalen
Spielstrategie zu durchforsten.
Um die Komplexität des Problems zu reduzieren, ergänzten die Forscher einen
herkömmlichen Suchalgorithmus durch zwei «tiefe» (also aus vielen Ebenen bestehende)
künstliche neuronale Netze. Das eine Netz evaluierte Positionen auf dem Brett, das andere
wählte Züge aus. Zum Training wurden die lernfähigen Netze mit Millionen von Go-
Stellungen gefüttert. Das Gelernte wurde anschliessend vertieft, indem das Programm
Partien gegen sich selbst spielte.
Zum Test liessen die Forscher ihr Programm gegen herkömmliche Go-Programme antreten.
Diese erreichen heute ungefähr das Niveau von Amateur-Spielern. AlphaGo gewann 494
von 495 Partien. Selbst wenn den herkömmlichen Programmen ein Vorteil von vier Steinen
gewährt wurde, setzte sich AlphaGo in den meisten Fällen durch. Überraschender war der
Sieg gegen einen Profispieler. Eigentlich hatte man erst in zehn Jahren damit gerechnet,
dass die künstliche Intelligenz reif dafür ist.
Dass die künstliche Intelligenz der tiefen neuronalen Netze tatsächlich einen grossen Anteil
am Sieg hatte, beweist die folgende Tatsache. Obwohl Go wesentlich komplexer ist als
Schach, berechnete AlphaGo etwa tausendmal weniger Positionen, als es «Deep Blue»
seinerzeit im Kräftemessen mit Kasparow getan hatte. Der Grund dafür sei, dass die fehlende
Rechenleistung durch eine intelligentere Auswahl und präzisere Evaluation der Positionen
kompensiert worden sei, schreiben die Forscher in ihrer Publikation. Möglicherweise komme
das der Spielweise des Menschen näher.
Als nächstes soll AlphaGo gegen Lee Sedol spielen, den aus Südkorea kommenden Go-
Weltmeister. Sedol hat schon vor vielen Jahren den neunten Dan erreicht, den höchst Rang,
der im Go-Spiel möglich ist. Die Forscher von «Deep Mind» haben allerdings noch andere
Ziele vor Augen. Sie glauben, dass die Kombination herkömmlicher Suchalgorithmen mit
tiefen neuronalen Netzen auch in anderen Gebieten der künstlichen Intelligenz ein probates
Mittel sein könnte, um dem Menschen Paroli zu bieten.
¹ Nature Online-Publikation vom 27. 1. 2016 .
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2016-01-27 00:00:00 Christian Speicher
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