Mensch gegen Maschine Software besiegt erstmals fünf Poker-Profis gleichzeitig
Pittsburgh (dpa) - Kein Bluff: Zum ersten Mal hat eine Computer-Software in Poker-Partien mit mehr als zwei Spielern öfter gewonnen als ihre menschlichen Gegner.
Das Programm "Pluribus" von den Forschern Noam Brown und Tuomas Sandholm setzte sich bei über 10.000 gespielten Händen in der Poker-Variante "No Limit Texas Hold'em" mit insgesamt sechs Spielern häufiger durch als echte Poker-Cracks. Die Wissenschaftler von der Carnegie Mellon University in Pittsburgh (USA) veröffentlichten die Ergebnisse in der Fachzeitschrift "Science" und bezeichneten ihren Erfolg als "Meilenstein" in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI).
Bisherige Computer-Programme hatten sich auf das Besiegen eines einzelnen Gegners beim Pokern beschränkt - darunter die Software "Libratus" von Brown und Sandholm sowie das Programm "DeepStack" eines Entwickler-Teams von der University of Alberta in Edmonton (Kanada). Diese Poker-Variante mit zwei Spielern wird als "Heads-up no-limit Texas hold’em" bezeichnet. Nach Angaben der Forscher stellen Spiele mit mehr als zwei Teilnehmern jedoch höhere Anforderungen an den Computer. Brown und Sandholm entwickelten deshalb eine Software mit dem Namen "Pluribus", die die Komplexität der Spielsituation reduzieren soll.
"Pluribus" wurde zunächst erprobt und trainiert, indem es "No Limit Texas Hold'em" gegen fünf Kopien von sich selbst spielte. Später ließen die Forscher die Software in zwei Varianten gegen Menschen antreten: In der ersten Variante spielte der Computer gegen fünf professionelle Poker-Cracks. In der zweiten Variante spielte ein Mensch gegen fünf virtuelle Spieler. In beiden Konstellationen setzte sich der Computer signifikant öfter durch. Unter den geschlagenen Poker-Profis waren unter anderem der Rekord-Titelträger der World Poker Tour, Darren Elias, und der sechsfache Turniersieger der World Series of Poker, Chris Ferguson.
"Eine Partie mit sechs statt mit zwei Spielern zu spielen, erfordert grundlegende Veränderungen darin, wie die Künstliche Intelligenz ihre Spielstrategie entwickelt", sagte Brown, der mittlerweile für Facebook arbeitet. "Von der Performance des Programms sind wir begeistert und wir denken, dass einige der Spielstrategien von Pluribus sogar das Spielverhalten der Profis ändern werden."
Die Entwicklung der KI hat sich in den vergangenen Jahrzehnten immer wieder in spektakulären Wettkämpfen "Mensch gegen Computer" niedergeschlagen. Vor über 20 Jahren besiegte das Programm "Deep Blue" den früheren Schachweltmeister Garri Kasparow. Vor drei Jahren war eine Software erstmals beim traditionellen asiatischen Brettspiel Go überlegen. Und vor zwei Jahren dann siegten Computerprogramme für Poker-Partien mit nur zwei Spielern.
Die KI-Forschungen mit Spielen wie Schach, Go oder Poker dienen letztlich auch der Entwicklung von kommerziell verwertbaren Algorithmen, etwa in der Entwicklung von Medikamenten oder der idealen Strategie bei der Versteigerung von Mobilfunklizenzen.
"Es ist natürlich eine schöne Umgebung, in der man leicht demonstrieren kann, dass man mit KI Fortschritte erzielt", sagte Andreas Hotho von der Universität Würzburg, der nicht an der Studie beteiligt war. Spiele seien letztlich aber eher ein Anwendungsgebiet von KI, die KI-Entwicklung laufe unabhängig von den sogenannten Games weiter. Bedeutend seien zum Beispiel die Verbesserung neuronaler Netze und des sogenannten Deep Learnings. Hierbei handelt es sich um Verfahren, bei denen Computer mithilfe von Algorithmen und großen Datenmengen das Lernen lernen.
"Die Arbeit ist solide und die Leistungen sind technisch sehr beeindruckend - vor allem, was die Rechenleistung und die Rechenzeit betrifft", sagte Andreas Holzinger vom Institut für Medizinische Informatik/Statistik an der Medizinischen Universität Graz über die Studie. "Aber es bringt wieder die Frage auf, ob "Künstliche Intelligenz" tatsächlich mit menschlicher Intelligenz überhaupt vergleichbar ist oder sein kann und ob es gut ist, überhaupt von "superhuman‘ zu sprechen. Menschliche Intelligenz hat vielfältige Qualitäten - eben nicht nur in einer eng begrenzten Aufgabenstellung."
