Künstliche Intelligenz AlphaGo Aus dem Go-Olymp direkt in den Ruhestand

Die Software AlphaGo hat wieder einmal klar gegen einen menschlichen Champion im Brettspiel Go gewonnen. Nun soll sie nicht mehr an Turnieren teilnehmen. Doch ihre Macher haben noch Großes vor.

Zuschauer beobachten eine Partie des chinesischen Go-Spielers Ke Jie auf dem Bildschirm
DPA

Zuschauer beobachten eine Partie des chinesischen Go-Spielers Ke Jie auf dem Bildschirm


Wenn sogar Ke Jie gegen die Software verliert, ist für menschliche Spieler im Go-Duell mit AlphaGo wohl nicht viel zu holen. Die aktuelle Nummer eins der Welt musste sich im Duell mit der künstlichen Intelligenz mit 3:0 geschlagen geben. Ein großer Erfolg für die Google-Tochter DeepMind, die nun auch bekannt gab, AlphaGo nicht mehr bei Turnieren einsetzen zu wollen.

Ke Jie, ein 19-jähriger Chinese, hatte bei dem Kräftemessen Mensch gegen Maschine versucht, AlphaGo mit ungewöhnlichen Spielzügen aus dem Konzept zu bringen. Zeitweise sah es laut Experten mit dieser Taktik ganz gut für ihn aus - doch am Ende rang die Software ihn jedes Mal nieder. "Im letzten Jahr spielte AlphaGo recht ähnlich wie Menschen", hatte Ke Jie nach seiner zweiten Niederlage gesagt. Mittlerweile habe er aber das Gefühl, die Software spiele wie ein Go-Gott.

Ke Jie (links)
AP

Ke Jie (links)

Tatsächlich haben die AlphaGo-Macher von DeepMind mit dem Sieg wohl auch dem letzten Zweifler bewiesen, wie spielstark ihre künstliche Intelligenz ist.

AlphaGo ist schon seit dem März 2016 der bekannteste virtuelle Go-Spieler überhaupt. Damals besiegte die Software den südkoreanischen Champion Lee Sedol mit 4:1. Dieses Ergebnis bescherte AlphaGo weltweit Aufmerksamkeit, denn Go galt lange als zu komplex für Computer.

Ein komplexes Spiel

Das Spiel, in dem abwechselnd weiße und schwarze Steine auf dem Brett platziert werden, bietet viel mehr mögliche Kombinationen als Schach - zu viele, um sie komplett durchzurechnen. AlphaGo berechnet deshalb die Züge, die ein Mensch wahrscheinlich spielen würde, und konzentriert sich nur darauf.

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Spielregeln einfach erklärt: So geht Go

DeepMind fütterte das Programm erst mit mehreren Dutzend Millionen Zügen aus Spielen menschlicher Meister. Dann spielte die Software Millionen Partien gegen sich selbst - und analysierte, welche Züge sie ans Ziel brachten.

50 dieser Partien sind jetzt ins Netz gestellt worden, damit die Go-Spielergemeinde sie auswerten kann. Ebenso sollen demnächst noch ein Forschungspapier zum Thema AlphaGo sowie ein Lernwerkzeug, das beim Analysieren von Go-Positionen hilft, veröffentlicht werden. So haben Go-Fans auch nach dem Karriereende von AlphaGo noch Möglichkeiten, sich mit den Fähigkeiten der Software auseinanderzusetzen - und so vielleicht auch ihr eigenes Spiel zu optimieren.

Demis Hassabis, Mitgründer und Chef von DeepMind, sagte am Samstag, sein Team werde sich künftig auf allgemeinere Algorithmen konzentrieren, die der Menschheit helfen sollen. Dazu gehörten Arzneien für Krankheiten, die Senkung des Energieverbrauchs oder das Erfinden neuer Materialien.

"Wir haben immer an das Potenzial künstlicher Intelligenz geglaubt, der Gesellschaft zu helfen, Wissen zu entdecken und davon zu profitieren - und AlphaGo gibt uns einen frühen Blick darauf, was möglich ist", erklärte Hassabis. "Wir hoffen, dass die Geschichte von AlphaGo nur der Anfang ist."

Ke Jie hatte übrigens schon vor Beginn seiner Partien gegen AlphaGo angekündigt, dass er danach nicht noch einmal gegen den virtuellen Gegner spielen wolle. "Er wird immer eine kalte Maschine sein", sagte er. "Anders als beim Menschen kann ich bei ihm keine Leidenschaft und kein Verlangen nach dem Go-Spiel spüren."

mbö/dpa/Reuters



insgesamt 18 Beiträge
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Seite 1
joki81 29.05.2017
1. Umbruch für die Go-Community
Abgesehen von dem bemerkenswerten Beitrag zur allgemeinen KI-Forschung stellt Alphago auch eine Zäsur für Go-Spieler dar. Da jetzt die stärksten Züge nicht mehr von Menschen kommen, werden sich sowohl Amateure als auch Go-Profis nun viel mehr als bisher auf die Maschinen einlassen müssen. Amateure weltweit haben die Möglichkeit, jederzeit gegen einen starken (Computer-)Gegner anzutreten, und damit das eigene Spiel zu verbessern. Die Spielstärke dürfte sich weltweit angleichen und die aktuelle Vorherrschaft der Ostasiaten bei den stärksten Spielern aufweichen. Für die Profis, deren bisheriges Geschäftsmodell es ist, Amateuren Go-Unterricht gegen Bezahlung zu geben, wird das natürlich ein Problem, denn wie viele Leute werden noch für Privatunterricht bezahlen, wenn es einen Computer-Lehrer gibt, den man nur einmal oder sogar gar nicht bezahlen muss? In der Zukunft gibt es vermutlich weniger Profis als jetzt, weil die Verbände nur die ganz wenigen zulassen werden, die echte Chancen auf Turniersiege haben. Betrug in Wettbewerben durch Computer-Hilfe wird wohl auch ein Problem werden, da kommen wohl (zumindest bei höher dotierten Turnieren) strengere Sicherheitsvorkehrungen wie beim Schach auf uns zu.
sikasuu 29.05.2017
2. Ist das KI oder doch nur reine Rechenkraft = brute force?
So lange bei einem Spiel wie z.B. GO die Rand&Rahmenbedingungen klar vorgegeben sind, hat der MENSCH wohl keinen Chance.... D.h. bei allen Aufgaben die denen es auf Versuch & Irrtum ankommt, man zur Lösung einer Frage/eines Problems unendlich lange versuchen & erlernen kann ist IT klar vorne. . NUR der Alltag ist anders strukturiert. Da wird oft nicht die "beste" Lösung gesucht, sondern eine "machbare in kurzer Zeit"... Siehe Verkehr, usw. . Außerdem kommen bei solchen Lösungen auch Analogien in Betracht, die ein Rechner wohl nie ziehen kann und wird. . Typisches Beispiel. Sommertag nach starkem Regen, Fahrt durch die "Aacheren Zuckerrüben Wüste" jeder Mensch rechnet mit Treckern & Schlamm Dreck hinter der nächsten unübersichtlichen Kurve, wenn er auf den Äckern im Umfeld die Rüberernter fahren sieht... die Software auch?
joki81 29.05.2017
3.
Zitat von sikasuuSo lange bei einem Spiel wie z.B. GO die Rand&Rahmenbedingungen klar vorgegeben sind, hat der MENSCH wohl keinen Chance.... D.h. bei allen Aufgaben die denen es auf Versuch & Irrtum ankommt, man zur Lösung einer Frage/eines Problems unendlich lange versuchen & erlernen kann ist IT klar vorne. . NUR der Alltag ist anders strukturiert. Da wird oft nicht die "beste" Lösung gesucht, sondern eine "machbare in kurzer Zeit"... Siehe Verkehr, usw. . Außerdem kommen bei solchen Lösungen auch Analogien in Betracht, die ein Rechner wohl nie ziehen kann und wird. . Typisches Beispiel. Sommertag nach starkem Regen, Fahrt durch die "Aacheren Zuckerrüben Wüste" jeder Mensch rechnet mit Treckern & Schlamm Dreck hinter der nächsten unübersichtlichen Kurve, wenn er auf den Äckern im Umfeld die Rüberernter fahren sieht... die Software auch?
Mit Brute Force hat Alphago wenig zu tun. Deep Blue vor 20 Jahren war in der Tat Brute Force, aber dieses Konzept funktioniert bei Go nicht. Googles Innovation hier ist, "Wissen", also was in bestimmten Situationen erfolgversprechend ist, mit Hilfe von neutralen Netzwerken zu abstrahieren und damit eine Software zu bauen, die sich selbst das Spielen beibringen kann, indem sie wieder und wieder gegen sich selbst spielt und damit lernt, was gute Züge sind und was nicht. Dieses Konzept hat viele Anwendungen im Alltag, wenn es gut umgesetzt ist, wie z.B. auch genau das selbstfahrende Auto, das bei Komplikationen intelligente Entscheidungen treffen muss.
curiosus_ 29.05.2017
4. Sicher nicht nur reine Rechenkraft, sondern...
Zitat von sikasuuSo lange bei einem Spiel wie z.B. GO die Rand&Rahmenbedingungen klar vorgegeben sind, hat der MENSCH wohl keinen Chance.... D.h. bei allen Aufgaben die denen es auf Versuch & Irrtum ankommt, man zur Lösung einer Frage/eines Problems unendlich lange versuchen & erlernen kann ist IT klar vorne. . NUR der Alltag ist anders strukturiert. Da wird oft nicht die "beste" Lösung gesucht, sondern eine "machbare in kurzer Zeit"... Siehe Verkehr, usw. . Außerdem kommen bei solchen Lösungen auch Analogien in Betracht, die ein Rechner wohl nie ziehen kann und wird. . Typisches Beispiel. Sommertag nach starkem Regen, Fahrt durch die "Aacheren Zuckerrüben Wüste" jeder Mensch rechnet mit Treckern & Schlamm Dreck hinter der nächsten unübersichtlichen Kurve, wenn er auf den Äckern im Umfeld die Rüberernter fahren sieht... die Software auch?
...Rechenkraft in Verbindung mit Selbstlernfähigkeit. Im Prinzip nichts anderes als das was sich im menschlichen Gehirn abspielt, nur dass dort die (Parallel-) Rechenkraft noch viel höher liegt. Von der Energieeffizienz ganz zu schweigen. Aber die prinzipielle Arbeitsweise des Gehirns ist wohl verstanden, zumindest was die Interaktion seiner elementaren Bausteine (der Nervenzellen) untereinander betrifft. Die Komplexität kommt dann über die Anzahl derselben und über die Art und Anzahl der Verschaltungen untereinander sowie ihre Wandelbarkeit ins Spiel. Und das müsste sich mit immer weiter zunehmender Leistungsfähigkeit künstlich nachbilden lassen. Ein mehr oder weniger quantitatives Problem, kein qualitatives. Wenn man die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns in seinen physikalischen Grundlagen begründet sieht gibt es keinen Grund warum nicht irgend wann mal eine Maschine das gleiche oder noch mehr zustande bringen können soll. Nur eine Frage der Zeit und des Aufwandes.
pariah_aflame 29.05.2017
5. Naja
Zitat von sikasuuSo lange bei einem Spiel wie z.B. GO die Rand&Rahmenbedingungen klar vorgegeben sind, hat der MENSCH wohl keinen Chance.... D.h. bei allen Aufgaben die denen es auf Versuch & Irrtum ankommt, man zur Lösung einer Frage/eines Problems unendlich lange versuchen & erlernen kann ist IT klar vorne. . NUR der Alltag ist anders strukturiert. Da wird oft nicht die "beste" Lösung gesucht, sondern eine "machbare in kurzer Zeit"... Siehe Verkehr, usw. . Außerdem kommen bei solchen Lösungen auch Analogien in Betracht, die ein Rechner wohl nie ziehen kann und wird. . Typisches Beispiel. Sommertag nach starkem Regen, Fahrt durch die "Aacheren Zuckerrüben Wüste" jeder Mensch rechnet mit Treckern & Schlamm Dreck hinter der nächsten unübersichtlichen Kurve, wenn er auf den Äckern im Umfeld die Rüberernter fahren sieht... die Software auch?
Also ich glaube, Go gegen die weltbesten Spieler zu gewinnen ist weit schwieriger als dieses Beispiel...
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