Nervöse Ingenieure und ein guter Verlierer

In der Realität dauerten die Spiele rund 20 Stunden, im Film vergeht fast eine Stunde, bis alle fünf Partien gezeigt und die Emotionen verarbeitet sind. Wir sehen, wie Lee Sedol Steine auf dem Brett setzt und der Alpha-Go-Programmierer Aja Huang dasselbe für die KI tut - er hat die Ehre erhalten, dem großen Meister gegenüberzusitzen. Profispieler kommentieren jeden Zug für das Publikum im Fernsehen und Internet. Besonders spannend ist aber, was die Kameras des Filmteams zeigen, die exklusiven Zutritt zu den Hinterräumen hatten, in denen das Deep-Mind-Team die Spiele von Alpha Go begleitete und analysierte.

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Obwohl zusätzlich Ausschnitte aus Pressekonferenzen, Interviews und Kommentaren zum Spiel den emotionalen Gehalt überzeugend einfangen, geht dem Film hier etwas die Puste aus. Eine Stunde ist eine lange Zeit für fünf Partien in einem Spiel, dessen Zügen wohl nur diejenigen folgen können, die schon vor dem Film darüber Bescheid wussten. Und wieder wünscht man sich, die Filmmacher hätten Yumi Hotta, die Autorin von Hikaru no Go, konsultiert, um den Zuschauern die wichtigsten Spielsituationen und Entscheidungspunkte nahezubringen.

Ein vernachlässigter Protagonist

Dass Lee Sedol trotz seiner Niederlage in den gezeigten Partien nicht als tragische Figur dasteht, ist eine der großen Stärken des Films. Er sei natürlich nicht stolz, verloren zu haben, sagt er, aber stolz, Geschichte geschrieben zu haben. Eine der großen Schwächen der Dokumentation ist es, Sedols scheues Gegenüber Aja Huang nicht eingehender vorzustellen. Er ist einer der Programmierer von Alpha Go und hätte eine Menge darüber zu erzählen gehabt, wie sich Computer-Go bis zu diesem grandiosen Höhepunkt entwickelt hat. Aja Huangs Doktorvater Rémi Coulom führte den Zufall in die Entwicklung des Computer-Go ein.

Sein Programm Crazy Stone dominierte das Computer-Go, und vor Alpha Go waren nur noch Profispieler und sehr spielstarke Amateure diesen Programmen gewachsen. Aja Huang integrierte die gleichen Monte-Carlo-Algorithmen als einen Kernbestandteil von Alpha Go. Denn das neuronale Netz allein war nicht gut genug, um gegen professionelle Go-Spieler bestehen zu können. Es lieferte dem Monte-Carlo-Algorithmus nur eine Reihe von Zügen, deren Untersuchung besonders lohnenswert ist. Gleichzeitig hatte Alpha Go damit auch einige der gleichen Stärken und Schwächen wie die älteren Programme, was in den Spielen gegen Lee Sedol auch zum Tragen kam.

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Noch stärker vernachlässigt als Aja Huang werden in Googles Film alle Computer-Go-Programme, die es vor Alpha Go gab. Die Geschichte des Computer-Go beginnt hier quasi mit Google - was bei einem von Google unter anderem zu Marketingzwecken produzierten Film nur mäßig überrascht. Die Ergebnisse der akribischen Arbeit der vorangegangenen Programmierer mögen nicht so beeindruckend gewesen sein wie bei Alpha Go. Programme mit deterministischen Algorithmen, wie sie etwa GnuGo bis heute benutzt, konnten von fortgeschrittenen Amateuren mit Leichtigkeit besiegt werden. Trotzdem war die Vorarbeit an solchen Programmen essenziell, selbst wenn sie nur dazu diente, die Wege ausfindig zu machen, die sich letztlich als Sackgasse erwiesen - eine Würdigung wäre anständig gewesen.

Menschen lernen von der KI

In den zwei Jahren seit den Spielen, die in dem Film dargestellt werden, wurden die Algorithmen von Alpha Go weiter verbessert und Schwächen behoben. Moderne Versionen können die alte Version von Alpha Go aus dem Film längst dominant besiegen. Aber das ist überwiegend von akademischem Interesse. Denn eigentlich ging es Deep Mind mit Alpha Go gar nicht darum, eine künstliche Intelligenz das Go-Spielen zu lehren. Sondern darum, das Lernen mit einer künstlichen Intelligenz zu lernen - was etwa in der Medizinforschung auch schon erste Erfolge zeigt.

Wer die Geschichte von Alpha Go bisher nur am Rande verfolgt hat und noch einmal etwas genauer in die damaligen Ereignisse eintauchen und ihre Bedeutung für die Zukunft erspüren möchte, sollte sich Alpha Go ansehen. Wer auf tiefe Einblicke in die Entwicklung der KI, die Spielemechanik von Go oder den Einfluss der KI auf die gesamte Spielstrategie hofft, wird enttäuscht. Dabei hat Googles künstliche Intelligenz das Go-Spiel nachhaltig verändert. Denn die menschlichen Spieler haben Alpha Go ganz dem Go-Spiel entsprechend genutzt: als Quelle neuer Ideen für ihr eigenes Spiel.

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 Alpha Go: Künstliche Intelligenz und große Gefühle
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onfiren 11. Feb 2018

Also mich faziniert das immer wieder und ich würde mir einfach wünschen dass es mehr...

Anonymer Nutzer 11. Feb 2018

Doch, ich kann sagen wieso meine Lösung richtig ist. Das ist die Grundlage jeden...

_2xs 09. Feb 2018

Ich finde die neue Rechtschreibung auch ein bißchen Scheiße. Aber Du wirst Dich dran...

Hakuro 08. Feb 2018

Vielen Dank =)

TrollNo1 08. Feb 2018

Erinnert mich mal wieder stark an einen Tite von ihm. Auf deutsch heißt das Buch Control...



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