Vor fast genau 20 Jahren schlug der IBM-Computer Deep Blue Schachweltmeister Garry Kasparov in seinem eigenen Spiel. Es war ein entscheidender Moment in der Geschichte der künstlichen Intelligenz - das erste Mal, dass ein Computer einen menschlichen Schachmeister rundweg besiegte.
Aber all jenen, die dies als Zeichen dafür sahen, dass die KI-Revolution im Gange war, sagten die Kritiker "nicht so schnell". Schach sei relativ einfach zu knacken, sagten sie. Die wahre Prüfung der KI wäre ein Computer, der einen menschlichen Champion bei Go schlagen könnte, dem komplexen alten chinesischen Strategiespiel, das Intuition und ein Verständnis für Ästhetik beinhalten soll. Und es war unwahrscheinlich, dass dieser Tag bald kommen würde.
"Es kann hundert Jahre dauern, bis ein Computer die Menschen bei Go schlägt - vielleicht sogar noch länger", sagte der Astrophysiker und Go-Fan Piet Hut 1997 gegenüber der New York Times In wenigen Monaten konnte er alle vorhandenen Computerprogramme schlagen. Du musst kein Kasparov sein. ''
Wenn ein Computer einen Go-Champion besiegen würde, so meinte die Times, wäre dies „ein Zeichen dafür, dass künstliche Intelligenz tatsächlich so gut wie die Realität wird“.
Nun, Leute, dieser Moment ist gekommen, ungefähr hundert Jahre früher als geplant. AlphaGo, ein Programm, das vom DeepMind-Team für künstliche Intelligenz von Google entwickelt wurde, hat den Go-Europameister Fan Hui mit 5 zu 0 geschlagen.
Die Ergebnisse wurden heute in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht .
Go beginnt einfach mit einem 19 x 19-Raster und zwei Farben (Steine genannt), schwarz für einen Spieler, weiß für den anderen. Die Spieler legen ihre Steine abwechselnd auf leere Kreuzungen - die Kreuzungspunkte zweier Gitterlinien. Langsam versucht jeder Spieler, die Steine des anderen Spielers zu umkreisen. An diesem Punkt werden sie gefangen und vom Spielbrett entfernt. Es kann zu einem bestimmten Zeitpunkt mehrere Umkreise auf dem Board geben, und es ist oft schwierig zu sagen, wer im Begriff ist, wen zu erfassen.
"Das Go-Spiel wurde lange Zeit als das herausforderndste klassische Spiel für künstliche Intelligenz angesehen, da es über einen riesigen Suchraum verfügt und es schwierig ist, die Positionen und Bewegungen der Bretter zu bewerten", schreiben die Autoren.
AlphaGo „lernt“ sowohl durch Training von menschlichen Experten als auch durch Üben, indem es gegen sich selbst spielt. Da Go für einen Computer viel zu viele Möglichkeiten bietet, um die Daten bei der nächsten Entscheidung einfach zu zerkleinern - ein wichtiger Knackpunkt für frühere KI-Versuche -, verwendet AlphaGo stattdessen zwei verschiedene „tiefe neuronale Netzwerke“. Ein Netzwerk wird als das bezeichnet "Policy Network" - dies gibt dem Computer eine Handvoll vielversprechender Schritte, die er basierend auf früheren Spielen in Betracht ziehen muss, damit er nicht alle möglichen Schritte durchspielen muss. Das "Wertnetzwerk" reduziert die Tiefe der Suche - das heißt, anstatt Hunderte von Zügen bis zum Ende des Spiels zu suchen, kann das Programm nur eine Handvoll von Zügen entfernt suchen, um eine Auswahl zu treffen.
Dies ist eine große Sache: Zusätzlich zu einem Test der KI-Kräfte war es ein Wettrüsten, ein Go-Playing-Programm zu entwickeln, das in der Lage ist, menschliche Champions zu besiegen. Seit Jahren bemühen sich verschiedene Programmierer und Unternehmen, die Go-Version von Deep Blue zu entwickeln. Einige sind nahe gekommen. Ein französisches Programm namens Crazy Stone besiegte 2013 den fünfmaligen japanischen Go-Meister Yoshio Ishida, obwohl Crazy Stone ein Handicap erhielt (AlphaGo nicht) und Ishida seit mehreren Jahrzehnten nicht mehr als Top-Spieler galt. Bisher hat AlphaGo in 99, 8 Prozent aller Fälle andere Go-Programme geschlagen.
Nur wenige Stunden vor der offiziellen Veröffentlichung der Nachrichten durch Google ließ Facebook die Ankündigung fallen, dass die eigene KI den menschlichen Go-Champions „nahe kommt“.
Warum wird Go als so leistungsfähiger KI-Test angesehen? Es wäre zu reduktiv zu sagen, dass Go einfacher ist als Schach.
"Das Spiel spiegelt die Fähigkeiten der Spieler wider, Angriff und Verteidigung in Einklang zu bringen, Steine effizient zu bearbeiten, flexibel auf veränderte Situationen zu reagieren, das Timing zu steuern, genau zu analysieren und die Stärken und Schwächen des Gegners zu erkennen", erklärt die British Go Association Website, die Go's komplexe Attraktivität erklärt.
Während Schach durchschnittlich 35 legale Züge pro Zug hat, hat Go durchschnittlich 200. Und während es ungefähr 10 & supmin; ³ gibt mögliche Konfigurationen eines Schachbretts, ein Go-Brett hat mindestens 2, 08 x 10¹⁷⁰ - mehr Konfigurationen als es Atome im Universum gibt. Im Gegensatz zu Schach, bei dem die Anzahl der Steine auf dem Brett ein sehr guter Indikator dafür ist, wer gewinnt, ist es sehr schwer zu wissen, wer in Go die Nase vorn hat.
"Es gibt keine gute Heuristik, um festzustellen, ob eine Position für einen Spieler gut oder schlecht ist", erklärt Jon Diamond, Präsident der British Go Association. „Es ist zum Teil eine Analyse und zum Teil eine Mustererkennung. Sie bewerten das Board auf eine komplizierte Art und Weise. Wir haben nicht herausgefunden, wie man in Computern repliziert. “
Diamond sagte, er sei ziemlich überrascht gewesen, von AlphaGos Erfolg zu hören. „Um ehrlich zu sein, habe ich das wohl zwischen fünf und zehn Jahren nicht erwartet“, sagt er. "Sie haben einen verdammt guten Job gemacht."
Der Erfolg von AlphaGo könnte bedeuten, dass wir AIs, die auf menschlicher Ebene in anderen Bereichen funktionieren können, viel näher sind als bisher angenommen. AlphaGo könnte ein Sprungbrett für andere Arten von AIs sein, sagen die Entwickler. Eine KI, die die komplexen, intuitiv erscheinenden Entscheidungen treffen kann, die zum Gewinnen von Go erforderlich sind, kann beispielsweise laut den Entwicklern einen kranken Patienten diagnostizieren und einen individualisierten Behandlungsverlauf vorschreiben.
Im März wird AlphaGo erneut auf Herz und Nieren geprüft, wenn es gegen Lee Sedol aus Korea geht, der als der weltbeste Go-Spieler gilt.
"Ungeachtet des Ergebnisses wird es ein bedeutendes Ereignis in der Geschichte von Baduk (Go) sein", sagt Lee in einer Pressemitteilung. "Ich habe gehört, dass die KI von Google DeepMind überraschend stark und immer stärker wird, aber ich bin zuversichtlich, dass ich diesmal mindestens gewinnen kann."
