# taz.de -- Google-Programm bringt sich selbst Go bei: Maschine braucht keinen Menschen
       
       > Erst 2016 bezwang ein Google-Programm einen Meister des Brettspiels „Go“.
       > Nun präsentiert das Google-Team einen noch besseren Nachfolger.
       
   IMG Bild: Lernen bald Menschen von Computern? Ein Junge spielt Go, während auf dem Bildschirm das Spiel von AlphaGo gegen Lee Sedol angezeigt wird
       
       Berlin taz | Im vergangenen Jahr verlor der südkoreanische Go-Champion Lee
       Sedol [1][gegen die Google-Software AlphaGo]. Dass eine Maschine das
       komplexe Brettspiel erlernen und sogar meistern könnte, galt zuvor als
       höchst unwahrscheinlich. Doch nun hat das Team von AlphaGo ein noch
       besseres Computerprogramm präsentiert.
       
       Mithilfe künstlicher Intelligenz hat das neue Programm mit dem Namen
       AlphaGo Zero seine Vorgänger innerhalb weniger Tage übertroffen. Nach drei
       Tagen schlug es das Originalprogramm in 100 von 100 Spielen. Neu dabei ist,
       dass AlphaGo Zero das Spiel nicht mehr anhand menschlicher Erfahrungswerte
       erlernte. Stattdessen bekam es nur die Spielregeln und ein leeres Spielfeld
       vorgegeben. In Millionen Spielversuchen gegen sich selbst lernte die
       Software dann, welche Spielzüge sinnvoller sind als andere.
       
       Die Regeln des ursprünglich aus China stammenden Go sind relativ einfach:
       Zwei Spieler versuchen auf einem Spielbrett – ein Raster von 19 vertikalen
       und 19 horizontalen Linien – Gebiete zu erobern. Dafür setzen sie
       abwechselnd schwarze und weiße Steine. Auf dem Brett mit 361 Feldern ist
       aber eine gewaltige Zahl von Zügen möglich, was es selbst für einen
       leistungsstarken Computer schwierig macht, die Entwicklung eines gesamten
       Spiels durchzurechnen.
       
       Inzwischen kann die Maschine sich offenbar selbst das Spielen beibringen.
       Die Forscher*innen hoffen, damit einen enormen Fortschritt in Sachen
       künstlicher Intelligenz gemacht zu haben. AlphaGo Zero nutze nur noch ein
       neuronales Netz statt zwei, sodass das Programm effektiver lernen und
       bewerten könne. Neuronale Netze sind an biologische Neuronennetze
       angelehnte Programme und können für komplexe Aufgaben, wie beispielsweise
       Fotoauswertungen, eingesetzt werden.
       
       ## Anwendbar auf Medikamente-Herstellung?
       
       „Das Bemerkenswerteste ist, dass wir keine menschlichen Daten mehr
       brauchen“, sagt DeepMind-Geschäftsführer Demis Hassabis [2][im
       Forschungsmagazin MIT Technology Review]. Die Technologie hinter AlphaGo
       Zero sei stark genug, um auch auf reale Situationen angewandt zu werden, in
       denen viele Möglichkeiten ausgetestet werden müssen. Zum Beispiel bei der
       Entwicklung von Medikamenten.
       
       Nicht alle Wissenschaftler*innen teilen diesen Enthusiasmus. „Es zeigt
       sehr gut, welchen Fortschritt Deep Learning in letzter Zeit gemacht hat,
       aber ich würde es nicht gleich als Zeichen dessen sehen, was Computer ohne
       menschliches Wissen lernen können“, sagt Pedro Domingos, Professor an der
       University of Washington, im MIT Technology Review. Das Programm benötige
       trotz allem noch mehrere Millionen Versuche, um die richtige Strategie zu
       entwickeln – wesentlich mehr als ein menschlicher Go-Champion.
       
       Dennoch: Die Kürze der Zeit, in der sich das Computerprogramm Wissen
       aneignet, ist beeindruckend. Und auch Menschen nutzen Vorwissen in Form von
       Büchern und andere Aufzeichnungen, um das Spiel zu meistern. Wozu Maschinen
       vielleicht in zehn Jahren fähig sind, lässt sich ohnehin schwer
       voraussagen. Bis dahin lassen die Forscher*innen sie [3][gegeneinander
       im Wrestling antreten]. Oder eben Go spielen.
       
       19 Oct 2017
       
       ## LINKS
       
   DIR [1] /Strategiespiel-Go/!5286243
   DIR [2] https://www.technologyreview.com/s/609141/alphago-zero-shows-machines-can-become-superhuman-without-any-help/
   DIR [3] https://www.youtube.com/watch?v=OBcjhp4KSgQ
       
       ## AUTOREN
       
   DIR Belinda Grasnick
       
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