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Mensch gegen Maschine: AlphaGo gewinnt auch drittes Match

Googles Software AlphaGo, die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen kombiniert, hat auch im dritten von fünf angesetzten Duellen gegen den wahrscheinlich weltbesten Go-Spieler die Oberhand behalten. Lee Sedol, der den 9. Profi-Dan besitzt, gab sich nach 176 Zügen und mehr als vier Stunden Spielzeit geschlagen.

Obwohl es damit 3:0 steht und Lee keine Aussicht mehr auf das ausgelobte Preisgeld von 1 Million Dollar hat, bleiben die beiden weiteren Spiele angesetzt für Sonntag (13. März) und Dienstag (15. März). Sie werden wieder über Youtube live übertragen. Google hat angekündigt, das AlphaGo zustehende Preisgeld zu spenden.

Der koreanische Spieler hatte seine Niederlage nicht etwa selbst durch mäßige Leistung zu verantworten, waren sich die sachverständigen Kommentatoren einig. „Lee Sedol hat gut gespielt“, kommentierte Lee Hyunwook, der selbst den 8. Dan besitzt. „Als professioneller Spieler möchte ich ihm meinen Respekt zollen für seine drei aufeinanderfolgenden Spiele gegen AlphaGo, das fast perfekt gespielt hat. Lee machte gegen Ende des heutigen Spiels ein paar unterschiedliche Züge, um AlphaGo besser zu verstehen. Ich sehe auch den weiteren Spielen erwartungsvoll entgegen.“

Noch mehr Lob aber erfuhr das Go-Programm, das die Spiele für sich entscheiden konnte. „Ich war beeindruckt von AlphaGos Spiel“, sagte schon nach dem zweiten Match der amerikanische Kommentator Michael Redmond, der den 9. Dan besitzt. „AlphaGo war immer stark in der mittleren und letzten Spielphase, aber diesmal weitete sich das auf den Spielbeginn aus. Es war ein schönes, innovatives Spiel.“

Schon die erste Partie, die von mehr als 80.000 Menschen über Googles Videoplattform live verfolgt wurde, hatte Sedol aufgeben müssen. Das auf einem Brett aus 19 mal 19 Feldern gespielte, aus China stammende Brettspiel Go ist etwa 2500 Jahre alt. Es gilt als ungleich komplexer zu berechnen als etwa Schach. Laut MIT Technology Review war ein Algorithmus auf dem Niveau von Profispielern erst in etwa zehn Jahren erwartet worden.

Trainiert wurde das System für Maschinelles Lernen durch Analyse von 30 Millionen Spielen menschlicher Experten. Anschließend spielte AlphaGo 100-mal gegen sich selbst, um sich zu verbessern. Gegen andere Go-Programme entschied AlphaGo 499 von 500 Partien für sich. Letztendlich soll es aber um mehr als nur spielerische Erfolge gehen: „Während Spiele die perfekte Plattform für die Entwicklung und Tests von KI-Algorithmen sind, wollen wir diese Techniken letztlich für wichtige Probleme der echten Welt einsetzen.“

Hinter AlphaGo steht DeepMind, ein britischer Spezialist für Künstliche Intelligenz, den Google vor zwei Jahren für 400 Millionen Dollar übernahm. Er war auf Algorithmen und Lernprotokolle für E-Commerce-Software, Simulationen und Spiele spezialisiert. Nach dem AlphaGo-Projekt widmet er sich inzwischen der praktischen Medizin und kündigte mit DeepMind Health eine Reihe Apps an, die Ärzten dabei helfen sollen, Risikopatienten zu identifizieren.

Demis Hassabis, Gründer und CEO von DeepMind, will Computern das Denken beibringen und „Intelligenz enträtseln“. Den Erfolg von AlphaGo erklärte er auch mit Intuition: „Ich glaube, wir haben bei AlphaGo mit den neuronalen Netzen diesen Aspekt der Intuition eingeführt, wenn Sie es so nennen wollen. Und das ist wirklich das, womit sich die besten Go-Spieler unterscheiden – ihre Intuition.“

Bernd Kling

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