Der Maschinen-Trainer und das jahrtausendealte Spiel

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Informatik-Dozent Thomas Koller von der Hochschule Luzern vertritt die Schweiz an der Amateur-Go-Weltmeisterschaft in Japan. Gleichzeitig forscht und doziert er im Bereich der künstlichen Intelligenz – für diese galt das asiatische Strategiespiel lange als Königsdisziplin.

«Go war immer ein sehr schwieriges Spiel für den Computer», sagt der Forscher Thomas Koller. Seit er das Brettspiel als Student der ETH Zürich entdeckt hat, ist kein Stein auf dem anderen geblieben. Zwar gab es schon früh Go-Computerprogramme, auch Koller hat auf einem gelernt, jedoch blieb der Mensch der Maschine stets überlegen. Zu kompliziert das Spiel – praktisch unendlich die Anzahl möglicher Züge. «Bis vor zwei Jahren hätte ich deshalb nicht erwartet, dass eine Software einen Go-Champion schlagen könnte. Ich dachte das dauert mindestens noch 20 Jahre.»

Trotz der relativ einfachen Regeln ist Go sehr komplex, dies fasziniert Koller bis heute. Ein paar Stunden pro Woche spielt er online oder im Go-Club Zürich, welchen er präsidiert. Als Forscher erlebte er den Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) hautnah und gestaltete diesen mit: «Unser Forschungsteam Algorithmic Business Research (ABIZ) arbeitet an verschiedenen Projekten im Bereich von Deep Learning. Zum Beispiel können wir mittels medizinischer Bildverarbeitung künstliche Intelligenz so trainieren, dass sie Hautkrankheiten erkennt


Altes Spiel trifft modernste Technik

Im Frühling 2016 fand zwischen der AlphaGo-Software DeepMind und einem der weltbesten Go-Spieler, Lee Sedol aus Südkorea, ein Kräftemessen statt. «Go-Spieler haben in Asien einen ähnlichen Status wie Fussballstars und das Spiel wurde live in die Strassen von Korea übertragen», erzählt Koller, der das Ereignis nachts am Bildschirm verfolgt hat. Die Einschätzung der meisten Expertinnen und Experten war einhellig: Die Maschine würde scheitern. Es kam anders. Möglich machten dies Methoden des Deep Learning, ein KI-Verfahren, das menschliches Lernen nachahmt und sich dabei mittels sogenannter neuronaler Netze an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert, kombiniert mit der sogenannten Baumsuche – dem Durchrechnen von Varianten bis zum möglichen Ende der Partie.

Den Auslöser für den Erfolg sieht Koller bei der Rechen- und Speicherleistung von Google-Tochter DeepMind. Auf die Frage, wann eine technische Entwicklung kommt, gibt es für ihn nur eine Antwort: «Ist es technologisch umsetzbar, dann jederzeit.»

«Es macht Spass, die neuen Spielzüge von AlphaGo auszuprobieren.»
Prof. Dr. Thomas Koller

Der Sieg von AlphaGo hat Thomas Koller motiviert und seine Art zu spielen verändert: «Es macht Spass, die Spielzüge von AlphaGo ebenfalls auszuprobieren», sagt er. Während die neuronalen Netze der ersten Version des Programms mit Stellungen aus Partien zwischen starken menschlichen Spielern trainiert wurden, hat eine spätere Version das Spiel von Grund auf selbst gelernt, nur mithilfe der Spielregeln. So kommt es, dass AlphaGo völlig neue Spielmuster entdeckt hat oder Züge macht, die zuvor Tabu waren. «Die Software hat auch Muster gefunden, die seit Jahrtausenden von Menschen gespielt werden, andere bewährte Muster spielt es hingegen nicht.»

Für die Schweiz an die Weltmeisterschaft

Go wird weltweit von ca. 100 Millionen Menschen gespielt. In Deutschland, Österreich und der Schweiz ist es wenig bekannt, rund 2500 Go-Spielerinnen sind in Vereinen organisiert. An den Schweizermeisterschaften hat es Koller schon einige Male in die Top drei geschafft. Dieses Jahr darf er an der Amateur-Go-Weltmeisterschaft in Japan teilnehmen. Koller schmunzelt: «Im asiatischen Raum hat es sehr starke Spielerinnen und Spieler und die Laien sind dort auf einem ähnlichen Niveau wie Profis in Europa. Mein Ziel ist es, nicht ganz alle Spiele zu verlieren». Als Vorbereitung wird er etwas mehr spielen und vielleicht Lektionen nehmen. Zum Beispiel bei seiner Frau, einer Chinesin. «Sie spielt viel besser als ich und ihr Bruder ist professioneller Go-Spieler».

Hochschule Luzern entwickelt Jassbot

Wie im Go faszinieren Koller in seinem Beruf ungelöste Probleme. Aktuell entwickelt er mit dem Team ABIZ etwa einen Jassbot. «Dabei versuchen wir, den Computer mit denselben Techniken wie AlphaGo jassen zu lassen. Die Schwierigkeit daran ist, dass wir nicht genau wissen, welche Karten der Partner oder die Gegnerinnen haben.» Auch Informatik-Studierende können im Modul «Deep Learning for Games» daran arbeiten.  

«Die Erwartungen an künstliche Intelligenz sind häufig übertrieben.»
Prof. Dr. Thomas Koller

So beeindruckend Erfolge wie jene von AlphaGo auch seien, wir dürften daraus keine falschen Schlüsse auf den Entwicklungsstand von KI ziehen, sagt Thomas Koller. Zwar ist es Maschinen möglich durch Deep Learning sehr komplizierte Sachen zu lernen. Jedoch ist Go ein Spiel, welches auf sehr genau definierten Regeln basiert. «Die Erwartungen an künstliche Intelligenz sind häufig übertrieben, obwohl wir heute weiter sind, als erwartet. Für alltagstaugliche Anwendungen braucht es noch einiges mehr an Entwicklung.»

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