Brettspielduell Computer siegt erneut gegen Go-Genie

Zwei Partien, zwei Gewinne: Der Computer AlphaGo von Google hat erneut gegen Lee Sedol gewonnen. Beobachter sind von der Spielstärke des Programms überrascht.

Go-Steine
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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.
Der Computer ist nicht zu schlagen: Auch in der zweiten Runde des Go-Brettspielduells zwischen dem Computers AlphaGo und Weltmeister Lee Sedol hat die Maschine den Sieg errungen. Die zweite Partie hatte einen Tag nach dem nicht nur für Lee überraschenden Sieg des Computers begonnen. Das Programm AlphaGo machte am Donnerstag mit den schwarzen Steinen den ersten Zug und spielte sich in viereinhalb Stunden wieder zum Gewinn.

Am Mittwoch in der ersten Partie hatte Lee sich nach dreieinhalb Stunden für geschlagen erklärt, da er keine Siegeschancen mehr sah. Damit hatte 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.

"AlphaGo hat wundervolle, kreative Züge gespielt"

Lee - der 18 internationale Titel gewann - hatte sich deswegen vor Beginn des Duells siegessicher gezeigt: Er werde haushoch gewinnen, hatte der 33-Jährige noch im Februar angekündigt. Diese Selbstsicherheit dürfte nach der zweiten Niederlage gegen den Computer nun weg sein. "Ich habe nicht erwartet, zu verlieren, selbst als ich zu Beginn Mühe hatte", sagte Lee am Mittwoch, nach der ersten Partie. Die zweite Niederlage kommentierte er mit den Worten: "Ich bin sprachlos".

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 schon zwei von zwei Matches gegen Lee, der als besserer Spieler gilt.

Auf Twitter freute Deepmind-Gründer Demis Hassabis über Sieg Nummer zwei der Software, die seine Firma geschaffen und trainiert hat. "AlphaGo hat wundervolle, kreative Züge gespielt in diesem Spiel", schwärmt Hassabis.

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). Deepmind hat angekündigt, das Preisgeld für wohltätige Zwecke zu spenden, sollte AlphaGo als Sieger aus dem Turnier hervorgehen.

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

gru/dpa



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insgesamt 139 Beiträge
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zyndstoff 10.03.2016
1. Immer noch nicht Weltmeister...
Der Koreaner Lee Sedol ist immer noch nicht "Weltmeister im Go" (wie ich schon gestern kommentierte), weil es keine Go-Weltmeisterschaften gibt. Die Artikelschreiber des Spiegel zeigen sich beratungsresistent, aber zumindest standfest.
querulant_99 10.03.2016
2.
Zitat SPON: Das Duell zwischen Lee und AlphaGo endet am 15. März. Der Gewinner bekommt eine Million Dollar (900.000 Euro). Da wird sich AlphaGo mächtig über die 900.000 $ freuen und Freudensprünge auf den Spieltisch machen ohne Rücksicht auf das Wohlergehen seiner Festplatte. ;-)
pauleschnueter 10.03.2016
3. GO ist so einfach, dass sogar Computer gewinnen können!
"AlphaGo hat wundervolle, kreative Züge gespielt" Na offensichtlich ja nicht, da es ein Computer ist. Anders herum kann man auch folgern, dass GO so einfach ist, dass sogar Computer gewinnen können. Die "Kreativität" ist eben das, was der menschliche Geist zu erahnen vermeint ... und das ist wiederum die Leistung des menschlichen GO-Experten. Kann denn die Maschine beurteilen, welche Züge "kreativ" sind und welche nicht? ich vermute nein.
alex300 10.03.2016
4. Im Denkspiel mit einem Rechner messen?
Das wäre ungefähr so, als wenn ein Gewichtheber gegen einen Baukran antreten würde.
wdiwdi 10.03.2016
5. Wird gespendet
Zitat von querulant_99Zitat SPON: Das Duell zwischen Lee und AlphaGo endet am 15. März. Der Gewinner bekommt eine Million Dollar (900.000 Euro). Da wird sich AlphaGo mächtig über die 900.000 $ freuen und Freudensprünge auf den Spieltisch machen ohne Rücksicht auf das Wohlergehen seiner Festplatte. ;-)
Sollte AlphaGo gewinnen, geht das Preisgeld an karitative Organisationen.
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