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Montag, 27.06.2016
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Computer besiegt Profi im Brettspiel Go

Künstliche Intelligenz meistert asiatisches Strategiespiel mit Hilfe von neuronalen Netzwerken

Eindrucksvoller Sieg: Zum ersten Mal hat eine künstliche Intelligenz einen Profi im asiatischen Brettspiel Go geschlagen. Go ist sehr viel komplexer als Schach, daher galt es für einen Computer als kaum beherrschbar – zumindest nicht auf hohem Niveau. Doch das auf neuronalen Netzwerken basierende Programm AlphaGo hat nun den europäischen Meister im Go besiegt – und das mit 5:0, wie Forscher im Fachmagazin "Nature" berichten.
Das asiatische Brettspiel Go ist extrem komplex - dennoch hat ein Computer jetzt einen Topspieler darin besiegt.

Das asiatische Brettspiel Go ist extrem komplex - dennoch hat ein Computer jetzt einen Topspieler darin besiegt.

Das chinesische Brettspiel Go scheint zunächst simpel, gilt aber als eines der komplexesten überhaupt. Man beginnt mit einem leeren Brett und versucht, durch abwechselndes, geschicktes Setzen seiner Steine, die des Gegners einzukreisen und so vom Brett zu entfernen. Wegen der Vielzahl der möglichen Positionen und der Suchbäume ist Go extrem komplex – die Zahl der Spielvarianten übersteigt die im Schach bei weitem.

Mehr Verzweigungen


"Das Ziel einiger Forscher, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die die menschlichen Topspieler im Go schlägt, galt als größte Herausforderung im Bereich der Spiele überhaupt" , erklärt Jon Diamond von der British Go Association. "Denn Go hat eine weitaus größere Zahl von Verzweigungen verglichen mit Schach." Es gibt zwar einige Go-Programme, diese kommen aber über die Spielstärke eines guten Amateurs nicht hinaus.

Das hat sich nun geändert: David Silver und seine Kollegen vom Google DeepMind-Forschungszentrum in London haben ein neuartiges neuronales Netzwerk entwickelt, das über bisherige Go-Programme hinausgeht und gleich mehrere Lern- und Berechnungsstrategien in sich vereint.


Die künstliche Intelligenz AlphaGo spielt Go.


Positionen, Taktik und Suchbaum


Das neue Programm AlphaGo nutzt sogenannte "Wert-Netzwerke", um die Vorteile einzelner Positionen der Steine auf dem Brett zu ermitteln. Gleichzeitig ermitteln Taktik-Netzwerke, wie sich die Spielzüge auf künftige Positionen auswirken und den weiteren Spielverlauf beeinflussen. "Wir nutzen diese neuronalen Netzwerke, um die effektive Tiefe und Breite des Suchbaums für den nächsten Spielzug zu verringern", erklären Silver und seine Kollegen.

Als letztes kommt eine klassische Suche zum Einsatz, der sogenannte Monte Carlo Tree Search, der unter den verbleibenden Möglichkeiten den günstigsten aussucht. Eine weitere Besonderheit von AlphaGo: Das Programm verbessert sich selbst immer weiter. Anfangs mit einem Satz von klassischen Spielzügen menschlicher Profis gefüttert, spielt die Software unzählige Male gegen sich selbst und lernt dadurch immer mehr dazu.

5:0 gegen den Europa-Champion


Wie gut AlphaGo schließlich tatsächlich war, testeten die Forscher erst durch Spiele gegen bisher existierende Go-Computer, dann durch ein Turnier gegen einen menschlichen Profi-Spieler. Im Kampf gegen seine digitalen Konkurrenten setzte sich AlphaGo klar durch: "Er gewann 494 von 495 Spielen", berichten Silver und seine Kollegen. "Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass AlphaGo mehrere Dangrade stärker ist als jedes vorherige Go-Programm."

AlphaGo und sein beeindruckender Sieg schafften es auf die Titelseite der "Nature"

AlphaGo und sein beeindruckender Sieg schafften es auf die Titelseite der "Nature"

Noch beeindruckender aber war sein Abschneiden gegen seinen menschlichen Gegner, den mehrfachen europäischen Go-Champion Fan Hui. "Ich fand es tatsächlich schwer zu entscheiden, welche Seite der Computer spielte, wenn ich es nicht vorher wusste", beschreibt Go-Experte Jon Diamond seinen Eindruck. Das Ergebnis des formellen Turniers aus fünf Spielen: AlphaGo besiegte Fan Hui mit 5:0.

Nächster Gegner: der Welt-Champion


Wie die Forscher erklären, analysierte und beurteilte Alpha Go während dieses Go-Turniers zwar tausendmal weniger Positionen als der Schachcomputer Deep Blue in seinem Match gegen Schachweltmeister Gary Kasparow. Dafür aber wählte das Go-Programm schon im Vorhinein die vielversprechendsten Positionen gezielter aus.

"Das ist das erste Mal, dass ein Computer einen menschlichen Profi-Spieler in einem regulären Go-Spiel besiegt hat", konstatieren Silver und seine Kollegen. "Bisher dachte man, dass diese Leistung einer künstlichen Intelligenz noch mindestens ein Jahrzehnt länger auf sich warten lassen wird." Damit habe die künstliche Intelligenz eine weitere der großen Herausforderungen gemeistert.

Auf das siegreiche Go-Programm wartet nun jedoch bereits die nächste Herausforderung: Im März 2016 soll er in Seoul gegen Sedol Lee antreten, den seit einem Jahrzehnt weltweit führenden Go-Spieler. Dieser sagte dazu: "Das wird ein bedeutungsvolles Ereignis in der Geschichte des Go. Ich habe gehört, dass die künstliche Intelligenz von Googles DeepMind überraschend stark ist und immer stärker wird", so Lee. "Aber ich bin zuversichtlich, dass ich gewinnen kann." (Nature, 2016; doi: 10.1038/nature16961)
(Nature, 28.01.2016 - NPO)