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Artificial Intelligence

Die Spielernatur unter den Künstlichen Intelligenzen

Der selbstlernende Algorithmus von "AlphaZero", der jüngsten Errungenschaft der Londoner KI-Tüftler von DeepMind, ist in der Lage, lediglich anhand der Regeln Go, Schach und Shogi so gut zu erlernen, dass er nach nur wenigen Stunden die bisher stärksten Programme für diese Spiele schlagen kann.

18.12.2017
DeepMind_Alpha_Zero
DeepMind AlphaZero

Es ist noch gar nicht lange her, dass die überzeugenden Siege von "AlphaGo" über menschliche Großmeister des komplexen Strategiespiels Go als Sensation gefeiert wurden. Doch angesichts der neuesten Informationen aus Googles KI-Schmiede DeepMind muten diese Meldungen beinahe schon wieder nostalgisch an. Basierte "AlphaGo" noch weitestgehend auf antrainiertem Wissen aus menschlichen Erfahrungswerten, ist sein direkter Nachfolger "AlphaZero" dank selbstlernender Algorithmen nicht nur in der Lage, Go innerhalb weniger Stunden allein anhand der Regeln und einiger Spiele gegen sich selbst so gut zu erlernen, dass er seine erfolgreichen Vorgänger locker schlägt, sondern das Gleiche auch noch im Schach und beim Shogi vollbringt.

Bemerkenswert ist dabei vor allem, dass diese Erfolge bei den drei doch sehr unterschiedlichen Strategiespielen auf der Grundlage eines neuronalen Netzes errungen wurden, das in seiner ursprünglichen Architektur sehr stark auf Go zugeschnitten wurde. Dass sich "AlphaZero" auch in anderen komplexen Spielen derart gut schlagen könnte, wurde daher im Vorfeld von der Fachwelt eher skeptisch beurteilt. Und doch, es funktioniert: In dem jüngst auf arXiv veröffentlichten Forschungspapier "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm" wird die Leistung des vom Londoner DeepMind-Team rund um David Silver entwickelten Programms "AlphaZero" entsprechend dokumentiert. Was Schach-Kenner dabei besonders fasziniert: "AlphaZero" ist es gelungen, die populärsten von Menschen gespielten Eröffnungen allesamt zu entdecken - um einige davon gleich wieder zu verwerfen.

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DeepMind Technologies Limited (UK-London N1C 4AG)
Website: www.deepmind.com