Mensch gegen Maschine – Google AlphaGo fordert Spitzenspieler im Go heraus

In vier Tagen tritt Google mit seinem Programm AlphaGo gegen den stärksten menschlichen Go-Spieler der vergangenen zehn Jahre an, den Koreaner Lee Sedol. c't wird live berichten.

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Mensch gegen Maschine - Google AlphaGo fordert Spitzenspieler im Go heraus
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Es war eine Erschütterung für die (Computer-) Go-Szene. In fünf Spielen hat eine künstliche Intelligenz namens AlphaGo den Profi-Spieler und dreifachen europäischen Go-Meister Fan Hui (2p) geschlagen. Das schien undenkbar, galt das asiatische Brettspiel doch als letzte Bastion des Menschen: Trotz großer Fortschritte waren Computer menschlichen Spitzenspielern ein gutes Stück unterlegen.

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AlphaGo wurde von DeepMind entwickelt, einem KI-Unternehmen, das 2014 von Google übernommen wurde. Google ist zuversichtlich, dass AlphaGo auch den stärksten menschlichen Gegner, den Koreaner Lee Sedol, schlagen kann und hat ihn herausgefordert. Sedol hat die Herausforderung angenommen. In fünf Partien tritt der Großmeister gegen die KI an. Die erste Partie beginnt am 9. März um 13 Uhr südkoreanischer Zeit, das ist fünf Uhr deutscher Zeit. Das Preisgeld beträgt eine Million US-Dollar.

c't wird live von der Partie berichten. Ab fünf Uhr geben wir unsere ersten Eindrücke im Ticker wieder, ab sieben Uhr werden werden wir dann die Partie bis zum Ende per Videostream begleiten. Christoph Gerlach (6d), mehrfacher deutscher Meister, wird während der Partie einzuordnen versuchen, wie das Spiel für Sedol und AlphaGo läuft.

Endstand einer Partie zwischen AlphaGo und Fan Hui. Weil es bei Go so viele Züge und Zugmöglichkeiten gibt, galt das Spiel bislang als harte Nuss für KI.

Die Berichterstattung richtet sich aber ausdrücklich nicht nur an erfahrene Go-Spieler. c't möchte auch Zuschauer, die bisher nicht Go spielen, an das faszinierende Spiel heranführen und ihnen vermitteln, was in der Schlacht Mensch gegen Maschine gerade vor sich geht.

In seiner aktuellen Ausgabe berichtet c't ebenfalls über AlphaGo. So zeigen wir, wie DeepMind mehrere neuronale Netze mit anderen Methoden kombiniert hat, um AlphaGo so stark zu machen. Wir beleuchten außerdem die Gründe für den aktuellen Boom künstlicher Intelligenz, erklären die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und zeigen anhand zweier Beispiele, wie man selber Software lernen lässt.

Lesen Sie dazu bei c't:

(jo)