Computer schlägt Go-Profi

Erstmals hat ein Computerprogramm einen Profispieler im Brettspiel Go besiegt (Foto: nature)

Das chinesische Brettspiel Go gilt als eines der komplexesten überhaupt. Im Gegensatz zu Schach hielt man es daher für zu schwer, um von einem Computer beherrscht zu werden – zumindest nicht auf hohem Niveau. Doch jetzt hat uns eine künstliche Intelligenz eines Besseren belehrt: Das Programm AlphaGo schlägt nicht nur alle bisherigen Go-Computer um Längen, es hat sogar den europäischen Meister im Go besiegt – und das mit 5:0.

Go gehört zu den ältesten bekannten Strategiespielen der Menschheit. Schon vor mehr als 2000 Jahren erprobten Spieler in China ihr strategisches Geschick mit den typischen schwarzen und weißen Steinen. Heute gehört Go vor allem in China, Japan und Korea zur Spielekultur, so spielen rund zehn Prozent aller Koreaner regelmäßig Go und sehen Turnieren im Fernsehen zu. Auf den ersten Blick erscheint das Prinzip von Go ganz einfach: Man beginnt mit einem leeren Brett und versucht, durch geschicktes Setzen seiner Steine, die des Gegners einzukreisen und so vom Brett zu entfernen. Dabei werden die typischerweise schwarzen und weißen Spielsteine immer abwechselnd von den Spielern gesetzt. Doch die einfachen Regeln täuschen über die wahre Komplexität des Spiels hinweg. Wegen der Vielzahl der möglichen Positionen und der Suchbäume ist Go extrem komplex – die Zahl der Spielvarianten übersteigt die im Schach bei weitem. 

Zu komplex für einen Computer?

Und genau hier liegt die Crux: "Wegen des höheren Verzweigungsfaktors und der höheren Zahl der Spielzüge bei Go verglichen mit Schach, war immer klar, dass das Programmieren eines Go-Computers um eine Größenordnung schwerer ist", erklärt Jon Diamond von der British Go Association. "Das Ziel einiger Forscher, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die die menschlichen Topspieler im Go schlägt, galt daher als größte Herausforderung im Bereich der Spiele überhaupt." Tatsächlich gibt es inzwischen zwar einige Go-Programme, diese kommen aber über die Spielstärke eines guten Amateurs nicht hinaus, wie David Silver und seine Kollegen vom Google DeepMind-Forschungszentrum in London berichten. Um dies zu ändern, haben sie ein neuartiges neuronales Netzwerk entwickelt, das gleich mehrere Lern- und Berechnungsstrategien in sich vereint.

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.

Sieg gegen europäischen Top-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." 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.

Ein Computer meistert Go (Video: Nature)

"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. 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. "Die Spielstärke von AlphaGo ist wirklich beeindruckend! Ich war überrascht zu hören, das Fan Hui verloren hat", kommentierte Hajin Lee, Generalsekretär der Internationalen Go-Föderation, den Erfolg von AlphaGo.

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."

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