KÜNSTLICHER MIND, der erbärmliche Leute in GO ausführt - Steht die Revolte der Maschinen vor der Tür?

2024 Autor: Seth Attwood | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 16:01

Vor nicht allzu langer Zeit gab der südkoreanische Go-Master und einer der am meisten betitelten Spieler der Welt, Lee Sedol, seinen Rücktritt bekannt und gab eine dramatische Erklärung ab: Bewertung durch wahnsinnige Bemühungen. Jetzt gibt es ein Wesen, das nicht überwunden werden kann.“

Lee sprach über den von DeepMind entwickelten AlphaGo-Computer, den Google vor fünf Jahren für 650 Millionen Dollar gekauft hatte. Der Koreaner verlor bereits 2016 gegen das Auto, aber seitdem ist die künstliche Intelligenz nur noch stärker geworden. Im Allgemeinen gilt der Sieg eines Computers über eine Person in Go als echter Durchbruch, der möglicherweise zu großen Veränderungen in der Welt führen kann. Ist der Terminator schon in Sicht? Lass es uns herausfinden.

Programmierer testen seit langem die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz in herausfordernden Spielen mit den besten Menschen. Der von IBM entwickelte Deep Blue-Computer schlug 1997 Garry Kasparov im Schach. Vor dem Spiel dachte Kasparov: „Das ist nur ein Auto. Die Maschinen sind dumm."

Doch nach der Niederlage gestand er: "Ich habe gespürt - gerochen -, dass eine neue Denkweise am Tisch war."

Um Kasparov zu besiegen, setzte Deep Blue brachiale Rechenleistung ein: Nach jedem Zug berechnete das Programm alle möglichen Szenarien und traf auf Basis dieser Daten eine Entscheidung. Bei Go funktioniert dieser Ansatz jedoch aufgrund der zu verarbeitenden Datenmenge nicht. Beim Go legen die Spieler abwechselnd schwarze und weiße Steine auf dem Brett 19 mal 19. Das Ziel des Spiels ist es, so viel Territorium wie möglich zu besetzen, während die Steine des Gegners eingeschlossen werden, um ihn daran zu hindern, sich einen Vorteil zu verschaffen. Im Allgemeinen ähnelt go dem Punktespiel, das viele aus der Schule kennen – nur schwieriger.

Aufgrund der Größe des Brettes sind bereits 361 Varianten für den ersten Zug der schwarzen Steine möglich (im Schach nur 20). Dementsprechend wächst der Baum der möglichen Ausrichtungen mit jeder Bewegung nur. Nach den ersten beiden Zügen gibt es im Schach 400 mögliche Entwicklungen, im Go 129.960. Der Mathematiker John Tromp hat berechnet, dass die Zahl der möglichen Kombinationen 171-stellige Zahlen sein werden.

Daher werden im Go-Spiel nicht nur Intelligenz und Rechenfähigkeit gefordert, sondern auch ein starkes abstraktes Denken und eine starke Intuition - Eigenschaften, die in Computern schlecht entwickelt sind. Einer der Entwickler von AlphaGo, Demis Hassabis, sagte: „Dies ist ein sehr intuitives Spiel. Go-Master sagen oft, dass sie einen Schritt gemacht haben, weil es richtig schien. Ihm zufolge entwickeln die Meister ein besonderes ästhetisches Gespür, und eine gute Position sieht einfach schön aus.

Trotz der Tatsache, dass die Prozessoren jedes Jahr leistungsfähiger und schneller wurden, ermöglichte die Suche nach Zügen im Baum der Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, nur das Niveau eines starken Amateurs im Go zu erreichen. Computer schlagen die Menschen, haben aber nur bei wenigen Steinen einen Vorsprung. Im Jahr 2014 sagte David Fotland, einer der Pioniere von Go for Computers, dass Programme mit denselben Problemen konfrontiert sind wie Menschen:

„Viele Spieler erreichen einen gewissen Amateurgipfel und können nicht stärker werden. Um dieses Plateau zu überwinden, müssen Sie einen mentalen Sprung machen, und Programme haben die gleichen Probleme. Sie müssen sich das gesamte Board ansehen, nicht nur lokale Schlachten. Um diese intellektuelle Barriere zu überwinden und die Intuition und das ästhetische Gespür von Profis zu simulieren, haben die AlphaGo-Entwickler neuronale Netze und Deep-Learning-Algorithmen verbunden.

Zuerst wurden die neuronalen Netze von AlphaGo mit einer Datenbank menschlicher Spiele gefüttert, die etwa 30 Millionen Züge umfasste. Danach lernte er, den Verlauf einer Person in 57 % der Fälle richtig vorherzusagen, obwohl der vorherige KI-Rekord bei 44 % lag. Dann brachten die Entwickler AlphaGo bei, gegen sich selbst zu spielen – so lernte der Computer noch besser, die profitabelsten Züge hervorzuheben und neue Strategien zu entwickeln.

All dies trug dazu bei, die Prozesse zu rationalisieren, an denen Deep Blue, der Kasparov besiegte, arbeitete. Nun spielt das System nicht nur alle möglichen Kombinationen ab, sondern weiß sich auch auf die erfolgversprechendsten Szenarien für die Entwicklung von Events zu konzentrieren. Außerdem findet sie sich auch in Situationen zurecht, die ihr noch nie zuvor begegnet sind. Und solche blieben wegen der Größe von Go erhalten. Aufgrund des neuen Mechanismus schlug AlphaGo alle zuvor erstellten Computerspieler (und verschaffte ihnen einen Vorsprung von vier Steinen) und begann, professionelle Leute zu besiegen.

Im Oktober 2015 besiegte AlphaGo den zweifachen Europameister Franzosen Fan Hui. Sie spielten fünf Spiele, keiner hatte einen Vorsprung, und der Computer gewann alle fünf. Dies war das erste Mal, dass eine professionelle Person von einer Maschine besiegt wurde. Nach dem Spiel sagte Hui, dass er viel gelernt habe und dieses Wissen ihm geholfen habe, in die internationale Rangliste einzusteigen und aufzusteigen.