AlphaGo und Lee Sedol: Seoul, 2016
2016 · ai
Im März 2016 setzte sich der südkoreanische Spieler Lee Sedol, einer der stärksten Go-Spieler seiner Generation, in einem Hotel in Seoul zu einem Wettkampf über fünf Partien gegen ein Programm namens AlphaGo. Go wird mit schwarzen und weißen Steinen auf einem Gitter von neunzehn mal neunzehn Linien gespielt und hat mehr erlaubte Stellungen, als es Atome im sichtbaren Universum gibt, weshalb es als das klassische Beispiel für ein Spiel galt, in dem menschliche Intuition das Rechnen noch schlägt. Die meisten Fachleute erwarteten einen klaren Sieg Lees. Er verlor mit vier zu eins.
AlphaGo war von der Londoner Firma DeepMind gebaut worden und verband zwei Ideen, neuronale Netze, die aus Millionen Beispielen lernten, Stellungen und Züge zu bewerten, und ein Suchverfahren, das aussichtsreiche Varianten durchspielt. Zuerst studierte es aufgezeichnete menschliche Partien und verbesserte sich dann im Spiel gegen Fassungen seiner selbst.
Der Augenblick, über den Profis bis heute sprechen, kam in der zweiten Partie. AlphaGo setzte einen Stein auf die fünfte Linie, wie ihn kein starker Spieler gewählt hätte, und Kommentatoren hielten es für einen Fehler, bis sich die Lage auf dem Brett viele Züge später zu seinen Gunsten wendete. Lee antwortete in der vierten Partie mit einem eigenen Zug, den das Programm als sehr unwahrscheinlich bewertet hatte, und gewann diese Partie, die einzige Niederlage, die diese Fassung von AlphaGo je erlitt.
Lee beendete 2019 seine Profilaufbahn mit den Worten, es gebe nun ein Wesen, das nicht zu besiegen sei. Die nachfolgenden Programme lernten das Spiel allein aus seinen Regeln und erreichten binnen Tagen ein höheres Niveau. Go-Klubs berichten, dass sich das menschliche Spiel seit 2016 verändert hat, mit Eröffnungen und Formen, die von den Maschinen entlehnt sind, und der Wettkampf dient heute als Standardbeispiel dafür, was lernende Systeme in einem Bereich leisten, den man für eine Sache des Urteils und nicht der Kraft hielt.