Beim Schach war die Sache schon 1997 geklärt, als der IBM-Computer Deep Blue den Weltweister Garri Kasparow besiegte. Mühle, Dame, Scrabble – bei all diesen Spielen hat die künstliche Intelligenz die menschliche in den Schatten gestellt. Doch beim traditionsreichen Spiel Go gelang das erst zwanzig Jahre später. Computer-Ingenieure hatten ein Programm geschrieben, AlphaGo, das den europäischen Go-Meister in einem Turnier mit 5:0 besiegt hat.
Das Brettspiel Go wurde vor 2000 Jahren in China erfunden, später in Japan kultiviert. Ziel beim Go ist es, mit den eigenen Steinen möglichst große Felder zu umschließen bzw. dasselbe beim Gegner zu verhindern. Eigentlich sind die Regeln nicht schwer, aber einen Algorithmus zu schreiben, der der jahrelangen Erfahrung eines menschlichen Go-Spielers überlegen ist, war eine Herausforderung.
Viele Ähnlichkeiten zwischen Go und Schach, aber Go ist deutlich komplexer
Zwar hat das Spiel theoretisch viele Ähnlichkeiten mit Schach: Es ist ein Brettspiel mit zwei Spielern. Es gibt keine verdeckten Informationen, beide Spiele sind vollkommen transparent, d.h. niemand weiß etwas, was der andere nicht weiß. Und es gibt bei beiden Spielen keinen Glücksfaktor, also keine Würfel, Joker oder ähnliches. Es sind beides reine strategische Denkspiele.
Der Unterschied liegt in der Komplexität. Es fängt schon beim Spielfeld an. Das Schachbrett besteht aus 64 Feldern. Das Spielfeld bei Go aus 361 Spielpunkten. Beim Schach hat jeder Spieler 16 Figuren. Beim Go ist das Brett am Anfang leer. Nach und nach setzen die Spieler abwechselnd schwarze und weiße Steine irgendwohin auf das Feld. Wenn jeder Spieler einmal gezogen hat, ergeben sich so bereits 130.000 Möglichkeiten – verglichen mit nur 400 beim Schach. Und diese Diskrepanz potenziert sich mit jedem weiteren Spielzug. Das ist einer der Gründe, weshalb Computer sich mit Go lange schwergetan haben.
KI Kann Künstliche Intelligenz beim Unkrautjäten helfen?
Das Unkrautjäten mit KI ist möglich. Die machen das mit Lasern, also sie verbrutzeln das Zeug einfach. Das geht zentimetergenau und scheint mir auch eine prima Sache zu sein. Es ist, glaube ich, aber noch im Pilotprojekt. Von Katharina Zweig | Text und Audio dieses Beitrags stehen unter der Creative-Commons-Lizenz CC BY-NC-ND 4.0.
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Mithilfe künstlicher Intelligenz kann man in der Informatik Computern beibringen, reale Welt zu kategorisieren. Verstehen können sie allerdings noch nicht; daher ist der Begriff "Intelligenz" eigentlich unpassend. Von Katharina Zweig | Text und Audio dieses Beitrags stehen unter der Creative-Commons-Lizenz CC BY-NC-ND 4.0.
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Maschinen lernen nicht selbständig. Sie brauchen große Datenmengen, die der Mensch vorgibt. Dabei müssen wir reduzieren, wie viele Informationen in einem Datenpunkt stecken. Denn je mehr Informationen pro Datenpunkt es gibt, desto mehr Möglichkeiten gäbe es, nach Mustern zu suchen. Das kann die Maschine irgendwann nicht mehr leisten. Dann fällt sie auch auf Zufälligkeiten herein. Von Katharina Zweig | Text und Audio dieses Beitrags stehen unter der Creative-Commons-Lizenz CC BY-NC-ND 4.0.
