Das Wissen, das Du jetzt brauchst!
Die neue Version 18 bietet völlig neue Möglichkeiten für Schachtraining und Analyse: Stilanalyse von Spielern, Suche nach strategischen Themen, Zugriff auf 6 Mrd. LiChess-Partien, Download von chess.com mit eingebauter API, Spielervorbereitung durch Abgleich mit LiChess-Partien, eingebaute Cloud-Engine u.v.m..
Kürzlich besiegte das Go-Programm Alpha-Go den Go-Weltmeister Lee Sedol aus Südkorea in einem Wettkampf über fünf Partien.
Vor dem Match dachte Lee Sedol noch, er werde alle fünf Partien gewinnen. Stattdessen verlor er die ersten drei Spiele, konnte zwar das vierte Spiel gewinnen, unterlag dann aber noch einmal zum Endstand von 4:1. Das Preisgeld für den Sieger des Wettkampfes betrug eine Million Dollar, die an den Entwickler des Go-Programms, die Google-Tochter Deepmind ging. Im Oktober hatte Alpha-Go bereits den Europameister Fan Hui in einem nicht-öffentlichen Wettkampf geschlagen.
Bisher galt Go wegen seiner Vielzahl von Steinen und Zugmöglichkeiten als für Computerprogramme schwer zugänglich. Anders als im Schach, wo die besten Menschen mit den besten Computerprogrammen schon seit Jahren nicht mehr mithalten können, glaubten Experten, dass Menschen im Go den Maschinen noch lange überlegen sein werden. Dies hat sich nun als falsch erwiesen.
Die Spielstärke des Programms wurde dadurch erreicht, dass Alpha-Go in der Entwicklung eine Vielzahl von Partien gegen sich selber spielte, aus diesen Partien lernte und sich damit selber verbesserte. Die Struktur des Programms und die Technik, wie es nach dem Vorbild eines neuronalen Netzwerkes lernte, ist der Arbeits- und Entwicklungsweise eines menschlichen Gehirns nachgebildet.
Grundgerüst cortico-corticaler Assoziations- und Kommissurfasern im Konnektom-Modell der menschlichen Großhirnrinde (Wikipedia)
Modell: Neuronales Netzwerk mit 20 Knoten (Bild: Deepmind)
Die Idee, die Morphologie des menschlichen Nervensystems künstlich nachzubilden, stammt eigentlich schon aus den 1940er Jahren, doch lange kam man nicht über rudimentäre Ansätze hinaus. Anfang der 1980er Jahre erzielten die Psychologen David Rumelhart und James McClelland mit einer Studie über die Lernweise unregelmäßiger englischer Verben in einem künstlichen Netzwerk einen Durchbruch. Nach der Erfindung des Internets erhielt das Prinzip des neuronalen Netzwerkes mit einer Vielzahl miteinander verbundener Knoten ungeheuren Auftrieb.
Die Firma Deepmind Technologies wurde 2010 von Demis Hassabis, Mustafa Suleyman und Shane Legg gegründet. David Silver stieß später als Chef-Entwickler hinzu. 2014 kaufte Google das Unternehmen für 400 Mio. Dollar. Nun hat Deepmind in Kooperation mit ChessBase ein neues Projekt in Angriff genommen. Aus dem Datenbestand der ChessBase Mega Datenbank werden die Partien historischer Spitzenspieler extrahiert und auf ihren Stil und das zugrunde liegende Schachverständnis analysiert. Aus den gewonnenen Erkenntnissen extrapoliert die neue Engine Alpha Chess Champ den kompletten Spielstil eines Meisters und ist dann in der Lage, auch in neuen Situationen den Zug zu finden, den der betreffende Spieler gespielt hätte.
David Silver, Demis Hassabis
Herzlichen Glückwunsch zum Sieg ihres Programms gegen Go-Weltmeister Lee Sedol.
Ja, danke, das war ganz nett.
Ein großer Durchbruch auf dem Weg zu einer echten künstlichen Intelligenz...
Nicht wirklich, ein Schritt vorwärts, das schon. Aber wir haben jetzt noch ganz andere Pläne.
Erzählen Sie uns davon.
Die menschliche Geschichte kennt eine Menge Genies, die zu ihrer Zeit jeder für sich Großartiges geleistet haben. Aber was wäre, wenn alle Genies der Menschheitsgeschichte gleichzeitig an einem Projekt arbeiten könnten. Wo wären wir dann? Was wäre mit dieser geballten Geisteskraft möglich?
Das hört sich spannend an. Was wollen Sie damit andeuten?
Stellen Sie sich ein riesiges neuronales Netzwerk vor, in dem sich zum Beispiel Einstein mit Archimedes austauschen kann oder Leonardo da Vinci mit Stephen Hawking.
Fantastisch, aber die meisten Genies sind sind ja schon tot.
Die Personen ja, aber nicht ihre Gedanken und Ideen. Wir müssen diese nur maschinell extrahieren und dann miteinander verbinden.
Wie wollen Sie dies erreichen?
Das wird möglich sein, und zwar in nicht allzu ferner Zukunft. Wir fangen jetzt erst einmal mit Schach an. Schach steht immer am Anfang eines neuen Schrittes bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Denken Sie an Alan Turing. Auch das Schach kennt eine Vielzahl von Genies, Spieler, die zur ihrer Zeit die besten der Welt waren. Wir haben jetzt begonnen eine neue Schachengine zu entwickeln - wir sind da sogar schon recht weit -, die aus den aufgezeichneten Partien eines Spielers seinen kompletten Stil ermittelt und dann errechnet, was der betreffende Spieler in anderen Situationen gezogen hätte. Wir arbeiten hier auf der Basis der ChessBase Mega Datenbank, in der reichlich Partien von jedem Topspieler in sauberer und maschinell verwertbarer Form gespeichert sind. Im ersten Schritt werden die vorhandenen Partien ausgewertet. Dann spielt das Programm gegen sich selber und perfektioniert den gefundenen Stil auf die Bereiche, in denen keine Daten vorliegen. Das funktioniert überraschend gut. Wir haben festgestellt, dass bestimmte Spieler in manchen Situationen bestimmte Stärken ausspielen, in anderen aber immer wieder die gleichen Fehler machen. In einem zweiten Schritt lassen wir Matches dieser virtuellen Chess-Personalities spielen, damit diese - und damit simulieren wir ja die menschliche Lernfähigkeit - von ihren Gegnern lernen. Es ist fantastisch. Wenn wir damit durch sind, planen wir ein großes historisches Turnier mit den besten Spielern der Schachgeschichte, und zwar schon recht bald.
Tarrasch-Fischer-Netzwerk (Bild: Deepmind)
Laufen denn schon einige dieser Matches?
Aber ja. Derzeit spielt Siegbert Tarrasch gegen Robert Fischer und Paul Morphy gegen Mikhail Tal.
Sie meinen die betreffenden Engines?
Ja genau, Entschuldigung, aber wenn man sich so intensiv mit der Weiterentwicklung beschäftigt, kommt es einem vor, als ob diese Schachspieler wieder leibhaftig vor einem stehen. Und in gewisser Hinsicht ist es ja auch so.
Dürfen Sie sagen, wie es in den Matches steht?
Soviel kann ich verraten: Tarrasch hat Probleme mit Fischers Bauernraubvariante, das kennt Tarrasch nicht, aber er wird das bald gelernt haben, und Tal liegt gegen Morphy hinten, weil Morphy immer als Erster opfert. Damit kommt Tal nicht klar. Bei Capablanca gegen Petrosian endet es meist remis.
Das hört sich ja sehr spannend an. Ist an eine Kommerzialisierung dieser Master-Engines gedacht?
Warum nicht? Wenn die Engines rund sind, könnte man sie zum Beispiel in die Fritz-Oberfläche laden und die Bauernraub-Variante gleich von Fischer selbst lernen. Beziehungsweise vom virtuellen Bobby Fischer, der sie noch viel besser kann als Fischer selbst, denn er wird sie nicht nur gegen Tarrasch vervollkommnent haben, sondern später auch noch gegen Lasker, Maroczy und die anderen Superstars der Schachgeschichte.
Ich glaube, ich darf jetzt auch schon ankündigen, dass die A-Gruppe des nächsten Tata Chess Tournament als großes historisches Turnier mit den besten virtuellen Master Class Engines ausgetragen wird, im klassischen Wijk-Format mit 14 Teilnehmern. Das Feld steht schon fest.
Da dürfen sich die Schachfreunde in aller Welt freuen. Wäre es nicht interessant gewesen, ein paar der besten aktuellen Spieler mitspielen zu lassen?
Auf jeden Fall. Wir haben bei einigen angefragt. Aber da gab es Bedenken. Nicht jeder hat Lust gegen einen virtuellen, sagen wir mal, Lasker anzutreten und dann vielleicht ohne Chance unterzugehen. Natürlich ist das dann auch eine Preisfrage.
Wie geht es danach weiter?
Es geht bei unserer Entwicklung natürlich nicht wirklich ums Schach. Wie ich am Anfang schon sagte. Schach ist nur unser erstes Übungsfeld, beziehungsweise unser zweites nach dem Go-Match. Unsere Engines werden auf vielen Gebieten nach diesem System Großes leisten. Alpha-Write hat schon Blaise Pascals "Pensées" sortiert und ist dabei, die Sammlung zu erweitern. Büchners Woyzeck ist bereits fertig geschrieben. Als nächstes machen wir uns an die Kafka-Fragmente. Dann rekonstruieren wir aus den vielen Hinweisen in verschiedenen mittelalterlichen Abschriften den Bestand der Bibliothek von Alexandria. Das wird dann alles bei Google-Books eingestellt. Und unsere Simulation Alpha-Melody beschäftigt sich bereits mit der "Unvollendeten".
Gerne, das nächste Interview führt dann unser Alpha-Talk- Programm, hahah!
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Artikel über Deepmind in Business Insider...
