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Künstliche Intelligenz (KI)
Live Stream: Go-Duell zwischen Lee Sedol und DeepMind AlphaGo

Google respektive das Tochter-Unternehmen DeepMind schickt sich an, einen neuen Maßstab im Bereich Künstliche Intelligenz zu setzen. Man hat den Go-Meister Lee Sedol zu einem fünftägigen Turnier gegen die KI-Software AlphaGo herausgefordert, der Südkoreaner hat zugesagt. Das in Wissenschaftskreisen mit Spannung erwartete Kräftemessen wird live via Youtube gestreamt und könnte - vielleicht vergleichbar mit den Schachturnieren zwischen Garri Kasparow und IBMs DeepBlue - das Thema Artificial Intelligence einer größeren Öffentlichkeit näherbringen. Schon in nicht allzu ferner Zukunft könnten unsere Smartphones und unsere selbstfahrenden Autos - oder unsere Arbeitsplätze - von ähnlichen selbstlernenden Systemen betroffen sein.
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Update 08. März 2016, 20:30 Uhr
In genau 8 Stunden startet das erste Match zwischen AlphaGo und Lee Sedol, den Live Stream haben wir hier für euch eingebunden. Wenn ihr also heute Nacht noch nichts vorhabt, nicht schlafen könnt und das Ganze nicht mindestens ebenso aufregend findet wie wir, dann schaltet euch zu. Viel Spaß!

Match [1], [2], [3], [4], [5]

Original-Artikel vom 09. Februar 2016
AlphaGo: Google streamt Go-Duell zwischen Lee Sedol und DeepMind live

Google wird im März einen ganz besonderen Wettkampf via Youtube-Livestream in die ganze Welt übertragen. Es treten an: der weltbeste Go-Spieler Lee Sedol gegen AlphaGo, eine Hochleistungs-Software zur Erforschung Künstlicher Intelligenz (KI, AI). Dem Kräftemessen wird eine besondere Bedeutung zugesprochen, da sich auf beiden Seiten die jeweils aktuellen Meister ihres Fachs messen.

Bei Go handelt es sich um ein relativ populäres, ca. 2.400 Jahre altes chinesisches Brettspiel, das sich im Grunde genommen durch ein sehr einfaches Regelwerk auszeichnet. Mit seinen schwarzen und weißen Spielsteinen und dem in 19 x 19 Quadrate unterteilten Spielbrett erinnert es optisch an das hierzulande eher bekannte Schachspiel. Ziel des Spiels ist es, eine möglichst große geschlossene Fläche auf dem Spielbrett zu erobern und den Gegner an Selbigem zu hindern. Auch dieser „Raumgewinn“ und die Charakterisierung der Kontrahenten als „Kriegsherren“ erinnert ein wenig an Schach.

Go gilt trotz seiner lediglich 4 Grundregeln als ultimativer Maßstab für die Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz, da die Zahl und somit Komplexität der Spielvarianten unglaublich hoch ist. Im Allgemeinen geht man zudem davon aus, dass die Charakterzüge der Spieler – ausgeglichen, aggressiv, strategisch, impulsiv, usw. – einen maßgeblichen Einfluss auf den Spielverlauf haben. Bei einem Vergleich zwischen einem Menschen und einem Computer könnte gerade dieser Aspekt besonders interessant werden: zum einen müsste der AlphaGo-Algorithmus den Charakter des Gegners Lee Sedol „erkennen“ und interpretieren, um daraus dessen und die eigenen nächsten Spielzüge herzuleiten. Zum anderen müsste die Software selbst bestimmte „Charaktereigenschaften“ an den Tag legen und so das Spiel und den Kontrahenten in eine bestimmte Richtung lenken.

By Chad Miller - Flickr:  pente, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=18021907
By Chad MillerFlickr: pente, CC BY-SA 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=18021907

AlphaGo ist eine Entwicklung des britischen Startups DeepMind, die seit 2014 – drei Jahre nach ihrer Gründung – zu Google gehören. Facebook soll im damaligen Bieter-Wettbewerb den Kürzeren gezogen haben. Trotz der Namensgleichheit und den publicity-trächtigen Wettkämpfen hat das Unternehmen nichts mit DeepBlue zu tun. Der Computer hatte 1996 und 1997 den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow in aufsehenerregenden Partien geschlagen. Die vollständige Dokumentation zu diesem geschichtsträchtigen Ereignis – mit, wie man sieht, Auswirkungen bis in die heutige Zeit – findet ihr in dem nachfolgenden Video.

DeepMind setzt bei der Erforschung künstlicher Intelligenz und der Entwicklung entsprechender Software nicht ausschließlich auf sogenannte Neuronale Netzwerke. Vielmehr simuliert man ein „zwischengeschaltetes“ menschliches Kurzzeitgedächtnis und ist so in der Lage, logische Zusammenhänge – oder eben Spielzüge und -varianten – wesentlich besser und schneller zu erkennen. Derart ausgestattet ist das System in der Lage, allein durch die Beobachtung von Spielpartien zu lernen und eigenständig Regeln und Taktiken zu entwickeln.

Bild: nature.com
Bild: nature.com

Übertragen auf andere Lebensbereiche abseits des nun stattfindenden Wettkampfs hat das weitreichende Konsequenzen. Wenn eine Künstliche Intelligenz nicht mehr „trainiert“ werden muss sondern selbst „lernt“, erweitern sich mit jeder Erfahrung oder Beobachtung die Fähigkeiten quasi selbstständig. Koppelt man diese Lernfähigkeit nun wiederum mit einem Neuronalen Netzwerk und erweitert die Vernetzung mittelfristig auf unendlich viele Systeme – z.B. auf über das Internet vernetzte Computer, Autos oder Smartphones – dann lernt theoretisch jedes einzelne System für alle anderen Systeme mit.

Software von DeepMind soll z.B. bereits heute in der Lage sein, allein durch das Beobachten eines Kochs selbstständig Kochrezepte zu erlernen. In vorherigen Experimenten war die Software in der Lage, selbstständig Strategien und Steuerungen für ältere Atari-Spiele wie z.B. Space Invaders oder Breakout zu entwickeln.

Die Herangehensweise über ein simuliertes Kurzzeitgedächtnis und die Eingrenzung von Möglichkeiten vor der Entscheidungsfindung nähert sich schrittweise einer elementaren menschlichen Eigenschaft: Intuition.

Google wiederum machte kürzlich durch eine Kooperation mit Movidius auf sich aufmerksam, die in absehbarer Zeit zu „intelligenten“ Smartphones führen könnte. Die Fahrsimulatoren von Google legen täglich drei Millionen Straßenkilometer zurück und lernen auf diese Weise Autofahren. Selbstfahrende SmartCars werden zukünftig V2V (Vehicle to Vehicle) Informationen miteinander austauschen. Ein neuer Algorithmus des MIT erkennt die Einprägsamkeit von Bildern schon fast so gut wie ein Mensch.

Dies sind parallel stattfindende Entwicklungen, die letztendlich miteinander zusammenhängen und zeigen, mit welch rasanten Schritten die Künstliche Intelligenz – noch weitgehend unbemerkt von der Öffentlichkeit – voranschreitet. Während wir uns noch Gedanken über stumpfsinnig automatisierte Fließband-Roboter machen, entstehen andernorts schon längst Systeme, die eine unserer wichtigsten menschlichen Fähigkeiten perfektionieren: das selbstständige Erlernen von Wissen durch Beobachten und Erfahren.

Lesenswert:

Zurück zum Duell zwischen AlphaGo und Lee Sedol. Das mit einem Preisgeld von 1 Million US-Dollar dotierte Zweier-Turnier zieht sich über insgesamt fünf Tage und findet vom 09. bis zum 15. März 2016 in Seoul statt. Sedol hat also als Südkoreaner ein Heimspiel und kann sich der Aufmerksamkeit seiner Landsleute mehr als sicher sein. Mit dem 9. Dan besitzt der 33-jährige den höchsten erreichbaren Rang professioneller Go-Spieler. Warum sich Sedol auf das Duell einlässt und dabei riskiert, gegen AlphaGo zu verlieren erläutert er selbst in einem ausführlichen BBC-Interview.

Demis Hassabis, einer der Gründer von DeepMind, ist ebenfalls schon ganz aufgeregt und freut sich auf die (eigene) Herausforderung. Wenn ihr rechtzeitig über den Live Stream informiert werden möchtet oder euch generell für das Thema Künstliche Intelligenz interessiert, solltet ihr ihm via Twitter folgen. Es ist ziemlich wahrscheinlich, dass der Live Stream auch auf dem offiziellen Youtube-Channel von DeepMind eingebunden wird.

Spielt ihr selber Schach, Mühle, Backgammon, ein anderes Brettspiel oder vielleicht sogar Go? Könnt ihr euch ungefähr vorstellen, wie komplex die Aufgabenstellung für ein „künstlich intelligentes“ System sein muss? Setzt ihr eher auf den Menschen – oder doch auf die Maschine? Schreibt es uns doch in die Kommentare.