4,9 Millionen Partien durchspielt So lernt Künstliche Intelligenz das Brettspiel Go
Was das menschliche Gehirn nicht schafft, übernimmt die Künstliche Intelligenz: Ein Brettspielprogramm gewinnt das asiatische Brettspiel Go in 100 von 100 Spielen – und die Technologie wird immer besser.
Das asiatische Brettspiel Go ist 2.500 Jahre alt und komplizierter als Schach. Einige Menschen widmen ihr ganzes Leben dem Versuch, es zu meistern. Sie können dabei auf das Wissen früherer Generationen zurückgreifen, etwa Bücher mit Eröffnungen, Strategien und Faustregeln. Künstliche Intelligenz (KI) dagegen braucht dafür inzwischen nicht mal eine Woche, selbst wenn sie bei Null anfängt. 2017 wurden dem Programm "AlphaGo Zero" nur die Regeln von Go erklärt, dann spielte es zufällig darauf los und lernte aus Erfahrung. Nach drei Tagen besiegte es die Vorgängervariante "AlphaGo Lee" in 100 zu 0 Spielen – die Version, die ihrerseits den Go-Meister Lee Sedol medienwirksam geschlagen hatte.
"AlphaGo Zero" wurde von der Firma DeepMind mit Sitz in London entwickelt und ist ein "deep neural network" – einem dem Nervensystemen nachempfundenen Netzwerk, das durch Rückkopplung immer besser wird. In diesem Fall waren es 4,9 Millionen Partien, die das Programm gegen sich selbst spielte. "AlphaGo Zero wird sein eigener Lehrer", schrieben die Forscher im Oktober im Fachmagazin "Nature". Sie stellten das Vorgehen gegen ältere Systeme, die unter der Aufsicht eines menschlichen Experten lernen und von bestehendem menschlichen Fachwissen ausgehen, wie es etwa in Go-Büchern steht.
Diverse KI-Verfahren können dazu führen, dass die Maschinen über den Wissensstand des Menschen hinauswachsen – und zwar schnell.
"Schach aus einer anderen Dimension"
Auch das sieht man bei den Brettspiel-Programmen. Bei einer der Partien gegen Lee 2016 machte "AlphaGo" den inzwischen bei Experten berühmten 37. Zug, der sie zuerst verwunderte, dann begeisterte. Der europäische Go-Meister Fan Hui, der gegen eine noch frühere Version von "AlphaGo" verloren hatte, nannte ihn wunderschön. Allerdings: "Es ist kein Zug eines Menschen", sagte er dem Technik-Magazin "Wired". "Ich habe noch nie einen Menschen diesen Zug machen sehen." Der Chef von DeepMind, Demis Hassabis, selbst Schachspieler, spricht von ähnlichen Erfahrungen beim Spiel der Könige: Eine Schach-Variante von "AlphaGo" habe hochrangige Figuren wie Läufer und selbst die Dame geopfert, um eine bessere und am Ende siegreiche Stellung zu erreichen. "Es ist wie Schach aus einer anderen Dimension."
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Hassabis gehört zu den Experten, die Emmanuel Macron im März zu einem KI-Gipfel nach Paris einlud. Dem französischen Präsidenten dürfte es nicht um eine Führungsposition seines Landes bei Brettspielen gehen. Weltweit besteht die Hoffnung, dass maschinelles Lernen sich mit ähnlich spektakulären Ergebnissen auf andere Bereiche wie Bild- und Stimmerkennung übertragen lässt. Wie realistisch das ist, zeigen die Meldungen der vergangenen Wochen. Eine Forschergruppe aus Heidelberg berichtete im Mai von einer Variante eines neuralen Netzwerks, die im Schnitt Hautkrebs besser erkennt als Ärzte. Ihr Bericht im Fachblatt "Annals of Oncology" steht unter dem Titel "Man against machine" – "Mensch gegen Maschine".
Maschinelles Lernen als "digitale Alchemie"
Die Vorteile der Maschinen in diesem Wettstreit gehen über ihre Lerngeschwindigkeit hinaus. Menschliche Experten gehen irgendwann in Rente, womit ihr Fachwissen verschwindet. Das Hautkrebsprogramm könnte dagegen theoretisch endlos laufen. Zudem gibt es bei der Qualität eines KI-Systems idealerweise kein Zurück mehr: AlphaGo wird nie schlechter Go spielen als jetzt, während junge menschliche Experten nicht zwangsläufig besser sind als die alten, die sie ablösen. Mehr noch, Expertensysteme können je nach Aufbau ihr Wissen eins-zu-eins miteinander teilen. So werden die Erfahrungen, die mit einem selbstfahrenden Auto gewonnen werden, beim nächsten Software-Update an alle anderen dieses Modells weitergereicht.
Die neue Technologie bleibt nicht ohne Kritiker. Selbst den Experten ist etwa nicht immer klar, wie genau die Systeme an ihre Ergebnisse gelangen. Der KI-Forscher Ali Rahimi von Google sorgte im Dezember für Unruhe unter seinen Kollegen, als er maschinelles Lernen mit der Alchemie verglich. Das sei zwar grundsätzlich in Ordnung, sagte er: Schließlich hätten die Alchemisten Verfahren zur Arzneimittelherstellung, Textilfärbung und Glasherstellung entdeckt. Aber es gehe "um Systeme, die unsere Gesundheitsversorgung und unsere Teilnahme an öffentlichen Debatten regeln", erklärte er. "Ich will in einer Welt leben, deren Systeme auf rigorosem, verlässlichem, überprüfbarem Wissen basieren und nicht auf Alchemie."
Andere KI-Experten reagierten wütend. Rahimis Kollege Yann LeCun von Facebook nannte die Darstellung eine Beleidigung und schlicht falsch. In der Geschichte der Wissenschaft seien "Artefakte des Maschinenbaus" fast immer vor den theoretischen Einsichten gekommen. "Das ist keine Alchemie, das ist Ingenieurswesen", zitierte ihn die Fachzeitschrift "Science". "Das Ingenieurswesen ist unordentlich."
- Reuters
