Computerprogramm schlägt Go-Meister
Ein großes Problem bei der Künstliche-Intelligenz-Forscherei ist bekanntlich die Suche nach der passenden Aufgabenstellung. Wenn man nicht aufpaßt, findet man ein Problem, zu dessen Lösung man viel Zeit, Energie und Hirnschmalz investiert - und zum Schluß hat man dann doch nix Intelligentes, sondern bloß einen schachspielenden Toaster oder eine wüstentaugliche Einparkhilfe.
Seit einige Zeit gibt es eine Programmierer-Community, die sich dem Go-Spiel zugewandet hat. Bisher eine harte Nuss - die nun aber erste Risse zeigt: das Programm MoGo hat einen Profi-Spieler besiegt (wenn auch mit neun Steinen Vorgabe).
Go gilt als eine der spannenderen Aufgaben. Es hat nämlich so viele mögliche Kombinationen, dass es sich viel schwieriger vorausberechnen läßt als Schach. Das Programm kann daher weniger Vorgaben vom Programmierer erhalten, und schon gar keine großen Suchbäume abarbeiten. Es muß vielmehr nach Mustern suchen, die sich wohl gar nicht so leicht in Regeln fassen lassen, sondern aus der Spielerfahrung erschlossen werden müssen.
MoGo ist dabei trotzdem noch lange nicht so gut wie menschliche Spieler. Obwohl es auf einem Superrechner lief, mit einer Geschwindigkeit, die man durchaus so Pi-mal-Daumen mit der eines menschlichen Gehirns vergleichen kann (15 Teraflops), und Speicherplatz bis zum Abwinken hatte (15 Terabyte), mußte der Mensch mit einem massiven Handycap ins Spiel ziehen - die neun Vorgabesteine bedeuten im Prinzip, dass er die ersten neun Züge ausgesetzt hat. Und dazu kam, dass sein Gegner (der amerikanische Meisterschaftssieger Myun Wang), einen Flüchtigkeitsfehler gemacht hatte.
Andererseits zeigt das, dass Go derart schwierig ist, dass die Forschung zu ganz neuen Einsichten in die Frage, wie das Gehirn Probleme löst, führen kann.
(Via Paolo Pinkels Blog)
18. Dezember 2008 um 20:57 Uhr
Hier http://schach.twoday.net/stories/5125218/ findet sich eine Abschätzung, wie die Vorgabe von 9 Steinen zu bewerten ist.
Ich weiß nicht, wie groß die Spielstärkeunterschiede zwischen zwei Go-Spielstärken sind. Wenn es ähnlich wie im Schach ist, wo es einen Spielstärkeunterschied von etwa 80% zu 20% bedeutet, eine Größenordnung, für die man in der Schachprogrammierung jeweils etwa 2 Jahre benötigte, dann gibt es in 20 Jahren das erste großmeisterliche Go-Programm auf einem Supercomputer, in 25 Jahren das erste auf PC, in 30 Jahren in der Westentasche. Immer vorausgesetzt, dass sowohl die Hardwareentwicklung als auch die Programmentwicklung in derselben Geschwindigkeit wie heute weitergehen.
18. Dezember 2008 um 21:04 Uhr
Hmm. Ich bezweifle, dass Go genauso skaliert wie Schach. Die ersten Schachcomputer hatten Rechenleistungen in der Größenordnung einer Armbanduhr, und die heutigen warten mit Parametern in der Nähe des menschlichen Gehirns auf - genauso, wie der Go-Computer. Ich habe zudem den Verdacht, dass Menschen zum Go-Spielen nur einen kleinen Teil ihres Hirns brauchen.
Die entscheidenden Entwicklungen werden sich daher auf der Software-Ebene vollziehen. Wenn wir ähnliche Mustererkennungs- und Lernverfahren wie ein menschlicher Cortex nachbilden können, dann wird uns Go wohl in den Schoß fallen, vielleicht sogar auf einem normalen heutigen PC.
Umgekehrt ist es natürlich nicht grade sicher, dass uns eine Lösung von Go dem Problem der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) sehr viel näher bringt als Schach. Aber immerhin ist es nicht unwahrscheinlich!
Wie lange das dauern wird, ist für mich völlig unklar. Vielleicht genügt es tatsächlich, zwei, drei existierende Ansätze richtig zusammenzustöpseln. Vielleicht dauert es auch noch 15 Jahre, bis endlich jemand auf den Trichter kommt, am Ende einer langen Reihe von inkrementellen Verbesserungen.
19. Dezember 2008 um 19:10 Uhr
Die Art des Spielens der besten Go- und der besten Schachspieler ist ziemlich ähnlich: Sie “sehen” die besten Züge (unbewusst) und “rechnen” dann noch ein bisschen (bewusst). Von den besten Go-Programmen hingegen ist bekannt, dass der im Schach gebräuchliche Minimax-Ansatz nichts taugt. Insofern ist dein Zweifel bzgl. der Vergleichbarkeit von Computer-Go und Computer-Schach berechtigt.
Was ich aus dem Beispiel des Computerschachs mitgenommen habe: Es ist möglich, dass Menschen und Maschinen mit völlig unterschiedlichen Ansätzen (”Algorithmen”) zu gleich guten Leistungen kommen können. Genauso ist es möglich, dass es Gebiete gibt, in denen die menschliche Seite auf mittlere Sicht besser bleibt - denn der Parametervergleich Computer vs. Gehirn ist mir zu schematisch. Einfach Neuronen und Speicherzellen zählen und parallele und serielle Taktzyklen, das funzt net.
19. Dezember 2008 um 19:15 Uhr
Funzt doch, denke ich. Die ganze Algorithmen- und Komplexitätstheorie wird schon nicht für die Katz gewesen sein…
Es ist wahrscheinlich viel einfacher. Es geht nicht um ein mystisches fehlendes Bauteil in der Hardware. Wir haben bisher einfach noch nicht den richtigen Algorithmus für die Mustererkennung in Go und Schach entdeckt.