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Samstag, 25.11.2017
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Wie wir aus Niederlagen lernen können

Künstliche Intelligenz

Spielkarten und Jetons


DeepStack und Libratus sind zwei KI-Poker-Programme, welche letztes Jahr gezeigt haben, dass künstliche Intelligenz mittlerweile so weit entwickelt ist, dass sie gegen menschliche Gegner die Nase vorn hat. Folglich bringen Entwickler nun auch Trainingsprogramme, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, auf den Markt.

Künstliche Intelligenz ist uns schon lange gewachsen


Angefangen hat die Entwicklung von Spiele-Programmen vor Jahren mit Schach. Dabei war Deep Blue auch das erste Programm, dass es schaffte durch ein hohes Spielniveau menschliche Gegner zu schlagen – erfolgreich dokumentiert durch den Sieg 1997 gegen den damaligen Schachweltmeister Kasparov.

Seit dem wurden immer mehr Spiel-Programme geschrieben, die nun größtenteils auf KI basieren. Letztes Jahr kündigte Mark Zuckerberg zum Beispiel an, dass sein KI-Team an einer Software für das uralte Spiel Go arbeitet. Jedoch war Google schneller, die mit DeepMind schon einen professionellen Go-Spieler, Lee Sedol, besiegt hatten.

Warum KI bei Pokerprogrammen etwas Neues ist


Im Gegensatz zu Spielen wie Schach, Go, Jeopardy! und vielen anderen Computerspielen ist Poker, in diesem Fall, No-Limit Texas Hold’em, ein imperfektes Spiel.
Damit ist gemeint, dass Spiele wie Schach und Go eine Informations-Vollständigkeit innehaben. Beide Spieler, oder die Spielesoftware, weiß genau mit welchen Mitteln der Gegner arbeiten kann – was die erfolgreiche Entwicklung einer Spiele-KI deutlich einfacher macht. Bei Poker ist dies nicht der Fall, denn die Spieler haben keinen Einblick in die zufällig ausgeteilten Karten ihrer Gegner.

Die erfolgreiche Poker-KI imitiert menschliches Verhalten


Eine Partie No-Limit Texas Hold’em zwischen zwei Spielern beinhaltet eine wahnsinnig hohe Anzahl von verschiedenen Spielsituationen (10.160 um genau zu sein). Dies ist bei weitem zu viel für einen Computer um diese alle in einer akzeptablen Zeit berechnen zu können. So berechnet DeepStack zum Beispiel ‚nur‘ 1014 Spielsituationen, die sich die KI durch das Spiel gegen sich selber beigebracht hat. Diese Taktik ist mit dem Bauchgefühl des menschlichen Spielers gleichzusetzten, der so abwägt welches Spielszenario am wahrscheinlichsten ist.

‚Deep Learning‘ baut künstliche neuronale Netzwerke auf


Die Abwägung der möglichen Spielszenarien ist vor allem dann wichtig, wenn die Spiele-KI ohne neue Informationen reagieren muss, zum Beispiel wenn es vor dem Gegner Entscheidungen treffen muss. Hierfür hat die KI eigens kreierte neuronale Netzwerke; Algorithmen die sich selber in erfolgreichen Verhaltensweisen für das Spiel trainiert haben. Kurzum, diese Art von ‚Deep Learning‘ imitiert die Funktionsweisen des Gehirns. Und genau wie menschliche neuronale Netzwerke werden die der KI durch mehr Spiele immer besser.

Wie weit fortgeschritten ist die Poker-KI


Noch sind Programme wie DeepStack oder Libratus ein paar Jahre davon entfernt die komplexen Verhaltensweisen des Menschen beim Pokern erfolgreich zu imitieren, auch wenn sie jetzt schon gegen menschliche Gegner gewinnen. Diese fehlenden Verhaltensweisen sind noch nicht von den künstlichen neuronalen Netzwerken erlernt worden. Dies ist, so sagen die Entwickler, nur eine Frage der Zeit.

Weitreichende Folgen


Nun mag man meinen, dass es hierbei nur um ein Pokerspiel geht und dass dies, bis auf die Anfangs genannte Trainingssoftware, wohl keine weitreichende Folgen haben wird. Doch diese Annahme wäre falsch. Die Entwickler, oft Akademiker und KI-Programmierer, nutzen Poker als Entwicklungsplattform für eine KI mit menschlichem Verhalten. Denn funktioniert die KI beim Pokern und trifft durchgehend die richtigen Entscheidungen, dann gibt es eine große Anzahl von weiteren Einsatzmöglichkeiten. Denn eine KI, die auch bei unvollständigen Informationen die (möglichst) richtige Entscheidung trifft ist der nächste Meilenstein für KI-Entwickler. Denn ab dann, wäre KI auch in Fragen der Sicherheit und bei Verhandlungen einsetzbar. Dies ist dann sowohl für Staaten, internationale Firmen, sowie privat Personen interessant. Denn man könnten dann Entscheidungen mit Hilfe von genauen KI-Vorhersagen treffen; man stelle sich vor man wüsste vorab den Endpreis eines Hauses bevor man darauf bietet, wie sich ein Unternehmen und seine Aktienpreise entwickeln wird, oder wie die nationale Sicherheit am ehesten gefährdet ist. Die möglichen Vorhersagen sind dann nämlich nur noch eine Frage des möglichst vollständigen Informationsbezugs für die KI.

Von derartigen Einsichten sind wir wohl noch Jahre entfernt, jedoch sind wir ihnen mit der Poker-KI einen Schritt näher gekommen.
( , 31.03.2017 - )
 
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