Der Wettkampf zwischen Mensch und Maschine hat ein neues Level erreicht. Google tritt mit seinem Programm „AlphaGo“ gegen den Weltmeister im Go-Spielen, Lee Sedol, an. Wie weit die künstliche Intelligenz bereits fortgeschritten ist, zeigt das Spielergebnis. Wir fragen einen Experten, was neuronale Netzwerke so leistungsfähig macht.
Beim ersten Spiel des Schachcomputers „Deep Blue“ gegen den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov 1996 hat der Mensch Vier zu Zwei gegen die Maschine gewonnen. Schon bei der nächsten Partie 1997 musste sich Kasparov aber dann geschlagen geben.
Der Sieg von Deep Blue gilt als Meilenstein in der Entwicklung von künstlichen Intelligenzen. Doch Schach ist für einen Computer ein relativ einfaches Spiel. Pro Zug gibt es etwa 20 Möglichkeiten für den Spieler. Heute können selbst günstige Schach-Programme so gut spielen, wie Deep Blue.
Ein anderer Supercomputer mit ähnlichem Namen – Deep Mind – ist zur Zeit die Speerspitze in der KI-Forschung. Das Start-Up, welches Wissenschaftler aus Cambridge gegründet haben, ist 2014 von Google gekauft worden und heißt seitdem „Google Deep Mind“. Deep Mind ist auch kein großer, schwarzer Kasten wie IBMs Deep Blue, sondern ein Netzwerk.
Sogenannte neuronale Netzwerke sind der neue Standard, mit dem sich die Computerindustrie dem menschlichen Gehirn annähern will. Dem Programm werden zum Beispiel Bilder von Katzen gezeigt. Nach mehreren durchläufen „lernt“ es, wie Katzen aussehen, und kann ab sofort Katzen eigenständig identifizieren. Umso mehr Katzen es sieht, umso besser wird es. Die Maschine lernt selbstständig. Im Vergleich dazu musste Deep Blue 1997 noch von Menschen zwischen Schach-Partien verbessert werden.
Mit dem Programm AlphaGo wagt Google Deep Mind nun einen weiteren Schritt in der Entwicklung künstlicher neuronaler Netzwerke.
Künstliche neuronale Netzwerke sind Computerprogramme, die Simulationen von biologischen neuronalen Netzen machen. Da werden die Informationsverarbeitungseigenschaften von den biologischen Neuronen stark vereinfacht simuliert. – Günther Palm, Leiter des Instituts für Neuroinformatik an der Universität Ulm
Das Programm soll sich nun messen: in dem chinesischen Spiel „Go“. Dabei handelt es sich um ein strategisches Brettspiel, bei dem die Spieler abwechselnd Steine auf ein Spielbrett legen. Ziel ist es primär, mit den Steinen ein möglichst großes Gebiet abzustecken, oder die gegnerischen Steine zu umzingeln. Die Spielzüge sind sehr komplex, weshalb Go als das letzte Spiel gilt, in dem der Mensch noch nicht von einer Maschine besiegt werden konnte. Diese Annahme ist nun revidiert worden.
Wie das Google-Team bekannt gegeben hat, konnte der Europameister Fan Hui in fünf von fünf Spielen geschlagen werden. Nun tritt das Programm in einer ebenfalls fünfteiligen Partie gegen den koreanischen Go-Weltmeister Lee Sedol an. Bereits im ersten Duell hat sich das Programm mit einer aggressiven Taktik gegen den Weltmeister durchsetzen können.
Was ein neuronales Netzwerk ist und welche Möglichkeiten es in Zukunft noch bieten kann, darüber hat detektor.fm-Moderatorin Jennifer Stange mit Prof. Dr. Günther Palm gesprochen. Er ist der Institutsleiter für Neuroinformatik an der Universität Ulm.
Der Unterschied zu den Standard-Computerprogrammen, die man so kennt, besteht in der Lernfähigkeit.Prof. Dr. Günther Palm
Redaktion: Theresa Strohbach