Künstliche Intelligenz von Google besiegt Go-Champion

Googles Go-Programm AlphaGo hat nach dem Europameister auch den koreanischen Meister und derzeit wohl weltbesten Spieler Lee Se-dol geschlagen, der den 9. Profi-Dan besitzt. Se-dol gab die erste Partie auf, die über Youtube mehr als 80.000 Menschen live verfolgten. Beide werden insgesamt fünfmal gegeneinander antreten, das Match ist also noch nicht endgültig entschieden.

Im Vorfeld hatte Google-Chairman Eric Schmidt geäußert, egal wie das Duell ausgehe, die Menschheit werde gewinnen. „Wenn sich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen weiterentwickeln, wird auch jeder Einzelne intelligenter und talentierter“, sagte er auf einer Veranstaltung in Seoul. Die Go-verrückten Koreaner feiern die Veranstaltung als „Match des Jahrhunderts“.

Das auf einem Brett aus 19 mal 19 Feldern gespielte, aus China stammende Brettspiel Go ist etwa 2500 Jahre alt. Es gilt als ungleich komplexer zu berechnen als etwa Schach. Die MIT Technology Review berichtet, ein Algorithmus auf dem Niveau von Profispielern sei erst in etwa zehn Jahren erwartet worden.

„Der Schlüssel zu AlphaGo war es, den enormen Raum an Suchmöglichkeiten auf etwas Handlicheres zu reduzieren“, heißt es in einem Blogbeitrag der Google-Forscher David Silver und Demis Hassabis aus dem DeepMind-Team. Darum kombinierten sie zwei neuronale Netze. Das erste bezeichnen sie als „Policy Network“, also für grobe Richtlinien zuständig. „Es sagt den nächsten Zug vorher und wird verwendet, um die Suche auf diejenigen Züge zu beschränken, die am wahrscheinlichsten zum Sieg führen.“ Das zweite heißt „Value Network“. Es reduziert die Tiefe des Suchbaums und „schätzt in jeder Position den wahrscheinlichen Sieger, statt jeweils bis zum Ende des Spiels zu gehen.“

Trainiert wurde das System für Maschinelles Lernen durch Analyse von 30 Millionen Spielen menschlicher Experten. Anschließend spielte es 100-mal gegen sich selbst, um sich zu verbessern. Gegen andere Go-Programme entschied AlphaGo 499 von 500 Partien für sich. Im Oktober erreichte es mit einem 5:0-Sieg gegen den französischen Europameister Fan Hui einen beachtlichen Erfolg. Fan Hui hat immerhin 2. Dan-Grad inne, es gibt also noch sieben höhere Ränge.

Vergleich der Spielstärke von AlphaGo, anderer Go-Programme und des europäischen Meisters (Diagramm: Google).

Google DeepMind betont, die Bedeutung des Projekts liege nicht in der Beherrschung von Go. Vielmehr könnten solche Techniken für Maschinelles Lernen auch in der Klima-Modellierung und der Analyse von Krankheiten eingesetzt werden. „Während Spiele die perfekte Plattform für die Entwicklung und Tests von KI-Algorithmen sind, wollen wir diese Techniken letztlich für wichtige Probleme der echten Welt einsetzen.“

Auch IBMs Supercomputer Watson war durch ein Spiel bekannt geworden – die Quizshow Jeopardy. Während Go Probleme durch seine Tiefe bereitet, war bei Watsons Auftritt auch das Verständnis von Fragen in natürlicher Sprache und das Formulieren der Antworten eine Herausforderung – zusätzlich zur Analyse großer Datenmengen.

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