Schachcomputer bringt sich das Spielen bei
Eine Künstliche Intelligenz untersucht und bewertet die Stellungen von Schachfiguren auf dem Spielbrett. Das System lernt mithilfe eines neuronalen Netzwerks.
Eine Künstliche Intelligenz untersucht und bewertet die Stellungen von Schachfiguren auf dem Spielbrett. Das System lernt mithilfe eines neuronalen Netzwerks.
Viele erinnern sich noch an Deep Blue. Der von IBM entwickelte Schachcomputer hatte vor knapp 20 Jahren den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparov geschlagen. Seitdem haben sich Schachcomputer zwar weiterentwickelt, das Grundprinzip ist jedoch gleich geblieben: alle möglichen Spielzüge innerhalb kurzer Zeit durchgehen und daraus den besten Schritt auswählen. Ein Prozess, der auf die blanke Rechenleistung der Computer setzt. Einen anderen Ansatz verfolgt die Künstliche Intelligenz, die Matthew Lai vom Imperial College London entwickelt hat. Sein lernfähiges System ähnelt dem Aufbau nach den Neuronen im menschlichen Gehirn und hat sich innerhalb von 72 Stunden das Schachspiel selbst beigebracht.
Der neue Computer, den Lai "Giraffe" genannt hat, spielte in Tests bereits auf dem Level von Internationalen Meistern, berichtet der Wissenschaftler in seiner Publikation. Das entspricht etwa einer Elo-Zahl von 2.400, einer Wertungszahl des Weltschachbundes FIDE. Giraffe zähle damit zu den 2,2 Prozent der besten Schachspieler nach dieser internationalen Wertung.
Die Technologie von Giraffe basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk. Solche Netze bestehen aus mehreren Ebenen von Knotenpunkten, die je nach Aufgabe neue Verbindungen schaffen. Durch die verschiedensten Beispiele "lernen" diese Netzwerke. Es kommt somit – unter anderem – auf eine große Menge an verfügbaren Daten an, mit denen die Netzwerke trainiert werden. Lai nutzte dafür einen Datensatz von fünf Millionen zufällig ausgewählten gültigen Stellungsbildern. Um diese Basis zu vergrößern, fügte er jeder Figurstellung einen erlaubten Spielzug hinzu. Auf diese Weise ließ er Giraffe schließlich mit einem Datensatz von 175 Millionen Positionen trainieren – und gegen sich selbst spielen.
Andere Schachprogramme sind darauf ausgelegt, in einer Sekunde Millionen von Spielzügen durchzurechnen. Ihre Entwickler haben jahrelang an Parametern gearbeitet, das Wissen von Schachweltmeistern einfließen lassen und große Datenbanken aufgebaut, um ein Spiel möglichst weit vorauszuberechnen. Bei Giraffe geht es jedoch nicht um den weiten Blick voraus. Das System sollte durch das Training vielmehr lernen, Muster von Spielzügen zu erkennen und Strategien zu bewerten.
Beim Spiel gegen sich selbst galt es herauszufinden, welchen Wert eine Stellung für Figuren hat und wie dieser sich auch im Spielverlauf verändern kann. Es sei, so der Forscher Lai, in der Lage, schwierige Positionierungen exakt zu beurteilen. Bisher gelinge das nur dem Menschen intuitiv.
Um Giraffe zu testen, nutzte Matthew Lai eine Datenbank namens Strategic Test Suite. Sie enthält 1.500 Positionen, die zeigen sollen, ob der Computer die verschiedenen strategischen Ideen erkennt. Insgesamt 15.000 Punkte können bei der STS erzielt werden. Laut dem Forscher hatte Giraffe nach 72 Stunden Training knapp 9.700 Punkte erreicht. Das entspreche den besten Schachprogrammen, wird Lai in einem Bericht von MIT Technology Review zitiert.
Der Forscher ist zuversichtlich, den Ansatz auch auf andere Spiele übertragen zu können, etwa auf das aus China stammende Spiel Go. Dort sind Menschen den maschinellen Systemen noch weit voraus. (jle)
