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# taz.de -- Google-Programm bringt sich selbst Go bei: Maschine braucht keinen …
> Erst 2016 bezwang ein Google-Programm einen Meister des Brettspiels „Go“.
> Nun präsentiert das Google-Team einen noch besseren Nachfolger.
Bild: Lernen bald Menschen von Computern? Ein Junge spielt Go, während auf dem…
Berlin taz | Im vergangenen Jahr verlor der südkoreanische Go-Champion Lee
Sedol [1][gegen die Google-Software AlphaGo]. Dass eine Maschine das
komplexe Brettspiel erlernen und sogar meistern könnte, galt zuvor als
höchst unwahrscheinlich. Doch nun hat das Team von AlphaGo ein noch
besseres Computerprogramm präsentiert.
Mithilfe künstlicher Intelligenz hat das neue Programm mit dem Namen
AlphaGo Zero seine Vorgänger innerhalb weniger Tage übertroffen. Nach drei
Tagen schlug es das Originalprogramm in 100 von 100 Spielen. Neu dabei ist,
dass AlphaGo Zero das Spiel nicht mehr anhand menschlicher Erfahrungswerte
erlernte. Stattdessen bekam es nur die Spielregeln und ein leeres Spielfeld
vorgegeben. In Millionen Spielversuchen gegen sich selbst lernte die
Software dann, welche Spielzüge sinnvoller sind als andere.
Die Regeln des ursprünglich aus China stammenden Go sind relativ einfach:
Zwei Spieler versuchen auf einem Spielbrett – ein Raster von 19 vertikalen
und 19 horizontalen Linien – Gebiete zu erobern. Dafür setzen sie
abwechselnd schwarze und weiße Steine. Auf dem Brett mit 361 Feldern ist
aber eine gewaltige Zahl von Zügen möglich, was es selbst für einen
leistungsstarken Computer schwierig macht, die Entwicklung eines gesamten
Spiels durchzurechnen.
Inzwischen kann die Maschine sich offenbar selbst das Spielen beibringen.
Die Forscher*innen hoffen, damit einen enormen Fortschritt in Sachen
künstlicher Intelligenz gemacht zu haben. AlphaGo Zero nutze nur noch ein
neuronales Netz statt zwei, sodass das Programm effektiver lernen und
bewerten könne. Neuronale Netze sind an biologische Neuronennetze
angelehnte Programme und können für komplexe Aufgaben, wie beispielsweise
Fotoauswertungen, eingesetzt werden.
## Anwendbar auf Medikamente-Herstellung?
„Das Bemerkenswerteste ist, dass wir keine menschlichen Daten mehr
brauchen“, sagt DeepMind-Geschäftsführer Demis Hassabis [2][im
Forschungsmagazin MIT Technology Review]. Die Technologie hinter AlphaGo
Zero sei stark genug, um auch auf reale Situationen angewandt zu werden, in
denen viele Möglichkeiten ausgetestet werden müssen. Zum Beispiel bei der
Entwicklung von Medikamenten.
Nicht alle Wissenschaftler*innen teilen diesen Enthusiasmus. „Es zeigt
sehr gut, welchen Fortschritt Deep Learning in letzter Zeit gemacht hat,
aber ich würde es nicht gleich als Zeichen dessen sehen, was Computer ohne
menschliches Wissen lernen können“, sagt Pedro Domingos, Professor an der
University of Washington, im MIT Technology Review. Das Programm benötige
trotz allem noch mehrere Millionen Versuche, um die richtige Strategie zu
entwickeln – wesentlich mehr als ein menschlicher Go-Champion.
Dennoch: Die Kürze der Zeit, in der sich das Computerprogramm Wissen
aneignet, ist beeindruckend. Und auch Menschen nutzen Vorwissen in Form von
Büchern und andere Aufzeichnungen, um das Spiel zu meistern. Wozu Maschinen
vielleicht in zehn Jahren fähig sind, lässt sich ohnehin schwer
voraussagen. Bis dahin lassen die Forscher*innen sie [3][gegeneinander
im Wrestling antreten]. Oder eben Go spielen.
19 Oct 2017
## LINKS
[1] /Strategiespiel-Go/!5286243
[2] https://www.technologyreview.com/s/609141/alphago-zero-shows-machines-can-b…
[3] https://www.youtube.com/watch?v=OBcjhp4KSgQ
## AUTOREN
Belinda Grasnick
## TAGS
AlphaGo
Google
Schwerpunkt Künstliche Intelligenz
Wettkampf
Bildung
Digitalisierung
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