Beginnen mit Tic-Tac-Toe im Jahr 1954 und dann Dame Im Jahr 1994 haben sich Computer stetig durch immer komplexere Spiele gearbeitet und dabei das Beste, was die Menschheit zu bieten hat, erreicht und dann übertroffen. Schach galt lange Zeit als eine Bastion des menschlichen Intellekts, die für Computer zu subtil war, um sie zu beherrschen, bis 1997 IBM auf den Markt kam Deep Blue besiegte Garry Kasparov notorisch, einer der größten Spieler der Schachgeschichte. In jüngerer Zeit konnte IBM einen weiteren Erfolg verbuchen, als sein Unternehmen Watson zwei davon besiegte
Gefahr Meister im Jahr 2011. Google machte letztes Jahr Schlagzeilen mit einer generalisierten KI, die sich über ein Dutzend erfolgreich selbst beibringen konnte Atari-Spiele basiert nur auf der Pixeleingabe.
Gehen ist aufgrund seiner Kombination aus relativ einfachen Regeln und immenser strategischer Komplexität seit langem ein heiliger Gral für KI-Forscher. Vor über 2.500 Jahren in China entstanden, Gehen hat Millionen von begeisterten Spielern angehäuft und gilt als hochintellektuelles Unterfangen, insbesondere in der japanischen und chinesischen Kultur. Die Spieler platzieren abwechselnd schwarze oder weiße Steine auf einem Gitter mit dem Ziel, die Figuren des anderen zu erobern oder Teile des Spielbretts vollständig zu umschließen, um Punkte zu erzielen. Die Regeln sind einfach, aber da die Spieler Steine überall auf dem Spielbrett platzieren können, gibt es im Spiel 1 x 10^127 mögliche Zustände. Das ist mehr als die Anzahl der Atome im bekannten Universum und viele Größenordnungen mehr als die Anzahl möglicher Schachpositionen.
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Herkömmliche KI-Lösungen für Spiele umfassen die Verwendung von Suchbäumen, um basierend auf dem aktuellen Spielstatus mögliche Spielabläufe durchzugehen und so eine möglichst fundierte Entscheidung zu treffen. Diese Brute-Force-Methode, die Rechenleistung nutzt, um mehr Möglichkeiten durchzugehen, als ein auf Intuition angewiesener Mensch könnte, war angesichts dessen immer völlig unzureichend GehenDie Komplexität ist offen.
AlphaGo setzte sich mit 5 und 0 gegen Hui durch und markierte damit das erste Mal, dass ein Computerprogramm jemals einen Profi besiegte Gehen Spieler.
Stattdessen verließ sich das Google-Team auf neuronale Netze, einen Ansatz für intelligente Systeme, der Eingaben über Schichten virtueller Neuronen leitet, die die Gehirnfunktion von Tieren lose nachahmen. Das Ergebnis wird an einem gewünschten Ziel gemessen und dann werden die Verbindungsstärken innerhalb der Netzwerke optimiert. Durch Wiederholung können Systeme dynamisch „lernen“ und so zu Lösungen und Strategien gelangen, die nie direkt programmiert wurden. AlphaGo, das System von Google, umfasste 12 neuronale Netzwerkschichten, darunter ein „Richtliniennetzwerk“, das einen Zug danach auswählte Der Board-Status wurde durch die anderen Schichten und ein „Wertenetzwerk“ geleitet, das den Gewinner auf der Grundlage einer gegebenen Situation vorhersagt bewegen.
30 Millionen Züge aus menschlichen Expertenspielen wurden durch das Netzwerk laufen gelassen, bis es in 57 Prozent der Fälle (im Vergleich zum vorherigen) menschliche Bewegungen erfolgreich vorhersagen konnte 44-Prozent-Rekord). Da AlphaGo mehr tun wollte, als nur menschliche Spieler nachzuahmen, wurde es geschickt, Tausende von Spielen gegen sich selbst zu spielen und entwickelte ein eigenes, nicht programmiertes Spiel Strategien durch die Anpassung von Verbindungen und die Stärkung von Entscheidungen, die zu Siegen führten, und verließen sich dabei auf die Google Cloud Platform für die erforderliche Rechenleistung Pep. Weitere technische Details zur Entwicklung von AlphaGo finden Sie in einem vom Team veröffentlichten Artikel Natur.
Anschließend wurde AlphaGo auf die Probe gestellt. Zuerst trat es gegen die amtierende Spitze an Gehen Computerprogramme und gewann alle bis auf eines von 500 Spielen. Dann kam die eigentliche Prüfung: die Herausforderung für den dreimaligen Europameister Gehen Meister Fan Hui. Hinter verschlossenen Türen setzte sich AlphaGo letzten Oktober mit 5 und 0 gegen Hui durch und markierte damit das erste Mal, dass ein Computerprogramm jemals einen Profi besiegte Gehen Spieler.
Zufällig, Facebook hat auch gerade seine Bemühungen zur Bekämpfung angekündigt Gehen mit künstlicher Intelligenz in einer Öffentlichkeit Post vom Gründer Mark Zuckerberg. Obwohl Facebook im letzten Jahr offenbar erhebliche Fortschritte gemacht hat, scheint Google ihnen mit dem Sieg von AlphaGo über Fan Hui zuvorgekommen zu sein. Im Moment mag es nur Spaß und Spiel sein, aber die Bewältigung von Herausforderungen wie Gehen die bisher als unüberwindbar galten, haben größere Auswirkungen auf den Fortschritt der konnektionistischen KI und maschinelles Lernen, das das Potenzial hat, zu äußerst leistungsstarken Werkzeugen für die Analyse chaotischer, realer Welten zu werden Probleme.
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