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Fünf Go-Profis sind sich einig: Das was kein guter Zug.
Fünf Go-Profis sind sich einig: Das was kein guter Zug. (Bild: Deepmind/Screenshot: Luis Armendariz)

Künstliche Intelligenz: Alpha Go geht in Rente

Fünf Go-Profis sind sich einig: Das was kein guter Zug.
Fünf Go-Profis sind sich einig: Das was kein guter Zug. (Bild: Deepmind/Screenshot: Luis Armendariz)

Google Deepmind verabschiedet sich von seiner künstlichen Intelligenz Alpha Go. Es hat nur eines von 74 Spielen verloren.
Von Frank Wunderlich-Pfeiffer

In dieser Woche trat ein letztes Aufgebot der besten Go-Spieler der Welt gegen Google Deepminds Alpha Go an. Der weltranglistenführende 19-jährige Chinese Ke Jie verlor in drei von drei Spielen. Auch ein Team aus fünf Spielern der oberen Weltrangliste schaffte es nicht, das Programm zu besiegen, obwohl sie gemeinsam über ihre Züge beraten konnten. In Zukunft will sich das Deepmind-Team anderen Aufgaben zuwenden.

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Zum Einsatz kam eine noch weiter verbesserte Version des Programms, das im vergangenen Jahr schon den Koreaner Lee Sedol in vier von fünf Spielen besiegte. Er war damit der letzte Mensch, der das Programm noch aus eigener Kraft besiegen konnte. Als Google Deepmind Ende 2016 eine Version des Programms auf Online-Go-Servern gegen Profispieler antreten ließ, verlor es keines von 60 Spielen.

Der Computer ist Trainingspartner

In einem weiteren Spiel traten die Chinesen Gu Li und Lian Xiao im Paar-Go gegeneinander an. Dabei hatten beide Alpha Go als Spielpartner und spielten ihre Züge entsprechend den Regeln abwechselnd. Da sich die Spieler bei Paar-Go nicht beraten dürfen, hatten sie dabei auch keinen Zugriff auf die Bewertung der Spielsituation durch das Programm. Beide Spieler waren sich einig, dass es ein interessantes Spiel mit vielen überraschenden Zügen und Gelegenheiten zum Lernen war.

Auch wenn Ke Jie in seinem dritten Spiel gegen Alpha Go den Tränen nah war, werden die Computerprogramme unter den Go-Spielern vor allem als Trainingsmöglichkeit betrachtet, als eine Chance, über sich selbst hinauszuwachsen. Go ist ein Strategiespiel, das seit Jahrtausenden in China unter dem Namen Wei Chi gespielt wird und sich im ostasiatischen Raum verbreitet. In Japan ist es als Go bekannt, von wo aus sich das Spiel im 19. Jahrhundert nach Europa und Amerika verbreitete, wofür auch der deutsche Schachweltmeister Emanuel Lasker verantwortlich war.

Wegen des großen Spielfeldes und der vielen möglichen Spielzugkombinationen waren Computerprogramme lange nicht in der Lage, gegen menschliche Spieler zu bestehen. Vor rund zehn Jahren galt es als großer Durchbruch, als Computerprogramme das Niveau fortgeschrittener Amateurspieler erreichten, nachdem Monte-Carlo-Suchen als Bewertungsfunktion von Spielzügen im Go implementiert worden waren. Dabei werden Spiele mit zufälligen Zügen ausgespielt und der Zug mit den besten Siegchancen ausgewählt. Trotz aller Fortschritte in der Optimierung der Algorithmen und höherer Rechengeschwindigkeiten schien das Niveau der Profispieler noch für mehrere Jahrzehnte unerreichbar.

Alte und neue Algorithmen sind zusammen erfolgreich

Erst die Nutzung von neuralen Netzen ermöglichte es Google Deepmind, die Spielstärke von Computer-Go-Programmen entscheidend zu verbessern. Die Monte-Carlo-Suche wurde dabei nie aufgegeben. Vielmehr arbeiten beide Algorithmen zusammen. Das neurale Netz wurde zunächst mit Hilfe von Aufzeichnungen aus Hunderttausenden Spielen menschlicher Spieler im Internet trainiert. Es liefert eine Matrix zu den aussichtsreichsten Spielzügen. Diese Züge werden dann mit Hilfe der Monte-Carlo-Suche genauer untersucht.

Erst die Kombination beider Techniken ermöglichte eine effiziente Suche nach der optimalen Strategie. Als das Trainingsmaterial von Aufzeichnungen menschlicher Spiele für das neurale Netzwerk ausging, wurde es durch Spiele gegen sich selbst weiter verbessert. Die nächste Herausforderung wird es sein, die gleichen Algorithmen, die so erfolgreich im Go waren, in Situationen anzuwenden, in denen es um mehr geht als das geschickte Platzieren von schwarzen und weißen Steinen auf einem Brett mit 19 x 19 Feldern.

Alle Spiele lassen sich auf dem Youtube-Kanal von Deepmind anschauen.


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