Mensch gegen Maschine Computer gewinnt erstes Go-Duell

Das Auftakt-Match ist entschieden: Der Computer AlphaGo von Google hat gegen den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol gewonnen. Jetzt sind noch vier Partien zu spielen.

Koreanischer Go-Spieler Lee Sedol (rechts) beim DeepMind-Match
AFP

Koreanischer Go-Spieler Lee Sedol (rechts) beim DeepMind-Match


AlphaGo vs. Lee Sedol
  • Corbis
    Der wohl weltbeste Go-Profi Lee Sedol spielt fünf Partien gegen die Deepmind-Software AlphaGo. Ausgetragen werden die Partien am 9., 10., 12., 13. und 15. März im Four Seasons Hotel in Seoul, Südkorea. Die Partien beginnen jeweils um fünf Uhr morgens deutscher Zeit und werden bei YouTube als Livestream übertragen.
Im Go-Brettspielduell des Computers AlphaGo gegen Weltmeister Lee Sedol hat die Maschine die Auftakt-Partie gewonnen: Nach dreieinhalb Stunden erklärte sich Lee für geschlagen, da er keine Siegeschancen mehr sah. Damit hat er relativ schnell aufgegeben, Titelmatches können sich auch über fünf oder sechs Stunden ziehen. Insgesamt geht das Duell in der südkoreanischen Hauptstadt Seoul über fünf Partien.

Go ist ein traditionsreiches asiatisches Brettspiel, es ist noch weit komplizierter als Schach und gilt für die Künstliche Intelligenz als besonders schwer zu knacken. Hier könnte die Menschheit ihre Überlegenheit vor lernenden Maschinen noch ein paar Jahre verteidigen, glaubten manche.

Lee - der 18 internationale Titel gewann - hatte sich deswegen auch siegessicher gezeigt: Er werde haushoch gewinnen, hatte der 30-Jährige noch im Februar angekündigt.

AlphaGo ist eine Entwicklung der Google-Tochter Deepmind und basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken. Sie lernen beständig weiter und werden so immer besser in ihren Aufgaben. Der Computer hatte im Oktober schon überraschend den dreifachen Go-Europameister Fan Hui bezwungen. Beobachter hatten geglaubt, ein solcher Go-Sieg der Maschine liege noch Jahre in der Zukunft. Nun gewann die Google-Software aber auch noch ihr erstes Match gegen Lee, der als besserer Spieler gilt.

Auf Twitter jubelte Deepmind-Gründer Demis Hassabis über den Sieg der Software, die seine Firma geschaffen und trainiert hat.

Beim Go-Spiel müssen die Spieler versuchen, die gegnerischen Steine zu umzingeln und wegzunehmen (siehe Fotostrecke). Wer die meisten Felder erobert hat, hat gewonnen. Im Schach werden schon lange Computer eingesetzt. Deep Blue von IBM schlug 1997 den Weltmeister Garri Kasparow.

Das Duell zwischen Lee und AlphaGo endet am 15. März. Der Gewinner bekommt eine Million Dollar (900.000 Euro).


Update, 14.40 Uhr: Lee Sedol hat sich nach seiner Niederlage überrascht gezeigt. "Ich habe nicht erwartet, zu verlieren, selbst als ich zu Beginn Mühe hatte", sagte Lee am Mittwoch. Es habe ihn erstaunt, wie perfekt AlphaGo spiele. Andrew Jackson vom amerikanischen Go-Verband hatte ebenfalls nicht mit einer Niederlage Lees gerechnet. "Wir haben gesagt, der Tag wird kommen", zitiert ihn die Nachrichtenagentur dpa. Doch habe man nicht geglaubt, dass dieser Moment schon so schnell eintreffen werde. "Wir sind vollkommen im Schockzustand."

Neuronale Netzwerke: Die Geschichte
Neuronales Netz: Knoten und gewichtete Verbindungen
David E. Rumelhart/ James L. McClelland

Neuronales Netz: Knoten und gewichtete Verbindungen

Die Idee, dass man die Morphologie des menschlichen Nervensystems nachbilden könnte, um Maschinen so etwas wie denken, lernen oder Wahrnehmung beizubringen, stammt schon aus den Vierzigerjahren des vergangenen Jahrhunderts. Lange Zeit aber blieben die sogenannten neuronalen Netzwerkmodelle eher rudimentär, ein Gebiet für Spezialisten mit besonderer Liebe zur Abstraktion. Dann, in der ersten Hälfte der Achtzigerjahre, änderte sich das vor allem dank einer einzigen Studie. Die Psychologen David Rumelhart und James McClelland zeigten, dass so ein extrem rudimentäres Pseudogehirn lernen kann, die Vergangenheitsformen englischer Verben korrekt zu bilden - und im Laufe des Lernprozesses vorübergehend die gleichen Fehler macht wie ein menschliches Kind beim gleichen Vorgang. Statt "went" warf das Netz als Antwort vorübergehend "goed" aus - es wendete also die Regel korrekt an, aber eben bei einem unregelmäßigen Verb.

Das Netzwerk lernte also Regeln und anschließend auch die Ausnahmen von diesen Regeln - ohne dass eine einzige Regel jemals explizit formuliert worden wäre. Die Studie löste in den Kognitionswissenschaften einen kleinen Boom aus, plötzlich wurden neuronale Netzwerkmodelle auf alle möglichen Fragestellungen angewendet, der Begriff "Konnektionismus" für die neue Wissenschaft kam auf. Dann kam das Internet, die digitale Revolution nahm ihren Lauf, und plötzlich gab es Rechenleistung und entsprechende Computer in Hülle und Fülle. Heute sind neuronale Netzwerke nicht mehr nur Modelle für Psychologen - sie sind zu mächtigen Werkzeugen in den Händen jener geworden, die Computern das Sehen, Denken, Deuten beibringen wollen.

Das Grundprinzip, nach dem solche neuronalen Netzwerke funktionieren, ist immer das gleiche. Sie bestehen aus zwei oder mehr Schichten von Knoten, simulierten Nervenzellen. Verbunden werden diese Schichten mit vielen Verknüpfungen. In der Regel ist jeder Knoten der einen Schicht mit allen Knoten der nächsten verbunden. Die Input-Knoten stehen für elementare Merkmale, sie könnten beispielsweise die Pixel eines vorgegebenen Bildes repräsentieren.

Wird ein Input-Knoten aktiviert, reichte er diese Aktivierung über seine Verbindungen an die Knoten der nächsten Schicht weiter. Die Verbindungen wurden gewichtet - man kann sie sich als unterschiedlich dick vorstellen. Je dicker die Verbindung, desto stärker die Aktivierung, die am nächsten Knoten ankommt. Belehrt wird so ein Netzwerk gewissermaßen rückwärts: Wenn die Output-Schicht nicht das gewünschte Ergebnis produziert, werden die Gewichtungen der Verbindungen mithilfe eines mathematischen Mechanismus Schicht für Schicht so angepasst, dass das Ergebnis beim nächsten Mal besser zum tatsächlichen Input passt. Mit vielen Durchgängen können die Netze so lernen, Inputs korrekt mit Outputs zu verknüpfen.

cis

AFP/gru



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insgesamt 87 Beiträge
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Seite 1
05322 09.03.2016
1. Ki
Zu dem Unfug, es gebe eine künstliche Intelligenz. Wer schreibt eigentlich die Programme, die Maschinen zum Lernen und weiter Lernen befähigen? Ein Mensch oder eine außermenschliche Intelligenz?
furanku 09.03.2016
2.
Zitat von 05322Zu dem Unfug, es gebe eine künstliche Intelligenz. Wer schreibt eigentlich die Programme, die Maschinen zum Lernen und weiter Lernen befähigen? Ein Mensch oder eine außermenschliche Intelligenz?
Computer sind schon lange sowihl an der Hard- als auch Softwareentwicklung beteiligt. Die Fortschritte bei einer Generation der Chipentwicklung stehen unmittelbar bei der Entwicklung der nächsten zu Verfügung. Oder lauben Sie etwa Menschen könnten noch die Milliarden Transistoren einer CPU von Hand plazieren und optimieren? Selbst in der Mathenatik gibt es mittlerweile Computerbeweise und spezielle Systeme dafür.
multi_io 09.03.2016
3.
Zitat von 05322Zu dem Unfug, es gebe eine künstliche Intelligenz. Wer schreibt eigentlich die Programme, die Maschinen zum Lernen und weiter Lernen befähigen? Ein Mensch oder eine außermenschliche Intelligenz?
Ein Mensch. Und?
benji_86 09.03.2016
4.
@05322: Sehr skurrile Argumentation. Und falsch. Denn dann wäre Kunst im Allgemeinen keine Kunst, schließlich ist sie vom Menschen gemacht (und künstliche Befruchtung nicht künstlich, denn auch sie wird von einem Menschen durchgeführt etc etc...)
JBond 09.03.2016
5. vom Menschen gemacht = künstlich
Zitat von 05322Zu dem Unfug, es gebe eine künstliche Intelligenz. Wer schreibt eigentlich die Programme, die Maschinen zum Lernen und weiter Lernen befähigen? Ein Mensch oder eine außermenschliche Intelligenz?
Ja - der Mensch hat die "Programme" geschrieben...genau das macht es ja zu einer "künstlichen" Intelligenz (je nachdem, wie man den Begriff "intelligent" definiert). Oder ist ein Auto ein "natürliches" Fortbewegungsmittel. Glückwunsch an die Deepmind-Entwickler...mal schauen, ob der Champion morgen noch ein paar Asse im Ärmel hat.
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