Sorry, wenn ich mal von Schachcomputern abschweife und auf Go zu sprechen komme - aber da scheint sich gerade eine kleine Sensation im Bereich KI anzubahnen, mit der man zur Zeit wohl noch nicht gerechnet hätte:
http://www.zeit.de/sport/2016-03/alp...he-intelligenz
http://www.zeit.de/sport/2016-03/go-...he-intelligenz

Da kommt wohl so etwas wie Intuition ins Spiel - und auch für Schachcomputer/-programme wird sich wohl einiges tun in der nächsten Zeit - was meint Ihr?

Mir zB würde es sehr gefallen, einen Schachcomputer mit quasi "Anfängerqualifikation" zu kaufen, der beim Spielen gegen mich lernt und immer besser wird - aber nie so übermächtig stark, dass man irgendwann gar keine Chance mehr hat. Genau daran kranken mE viele Geräte - die sind so spielstark, dass ein Nicht-Vereins-Spieler wie ich absolut keine Chance hat. Und wenn man sie so weit drosselt, dass man Chancen hat, machen sie einfach zu blöde Fehler (indem sie zB einen Turm mehrmals unmotiviert hin und her ziehen).

Also quasi ein "Personal Partner" vergleichbarer Spielstärke wird... oder steh ich mit so einem Wunsch alleine da?

Jetzt sind wir schon bei 2:0 für den Computer.

Ich habe leider zu wenig Ahnung von Go, deshalb muss ich auf eine Bewertung der Partien warten. Spielt der Computer einfach "nur" stärker als der Mensch oder spielt er auch signifikant anders?
Beim Schach spielt ein Topprogramm anders, verzichtet auf manche Prophylaxe und sichert wesentlich mehr Felder und Figuren dynamisch statt statisch.

Unterschiede in so einer Art kann ich mir auch gut bei Go vorstellen.

Ich hab mich mit Go nur ansatzweise beschäftigt, aber soweit ich das Interview interpretiere, beweist Alpha-Go fast sowas wie "menschliche Intuition" in seiner Spielweise. Anders würde es wohl auch ob der gegenüber Schach nochmal stark gesteigerten Variantenvielfalt bei der auf lange Zeit verfügbaren Rechenkapazitäten gar nicht gehen.

Insofern scheint da schon ein Unterschied zu von Menschen programmierten Schachcomputern zu bestehen, denn Alpha-Go hat sich ja quasi selbst programmiert, indem er menschliches Handeln millionenfach analysiert hat. Also learning by doing sozusagen - wohingegen Schachcomputer ja im Prinzip nach allgemeingültigen spieltheoretischen Gesichtspunkten programmiert werden. Scheint mir als Computerlaie eine ganz ancdere Herangehensweise zu sein.

Es bleibt spannend...

Selbst programmiert sich da nichts.

Der Hauptunterschied zwischen neuronalen Netzwerken und klassischen Programmen besteht vor allem darin, dass nicht mehr nur eine gewisse Zahl von Parametern für vorher definierte Stellungsmerkmale optimiert wird (lange Zeit wurde hier von Hand gearbeitet, erst seit ein paar Jahren hat sich automatisiertes Testen durchgesetzt) sondern große Mengen von Parametern sich ihre Merkmale quasi selber suchen. Für Schach hat das Programm Giraffe gezeigt, dass noch viel Potential vorhanden ist, die Spielstärke aber noch deutlich unter den Spitzenprogrammen liegt. Noch werden die Rechenressourcen also nicht optimal (beim Schach!) genutzt, traditionelle Programme haben natürlich auch deutlich mehr Erfahrung aufzubieten.

Mit dem Begriff "Intuition" habe ich auch so meine Schwierigkeiten. Aus Sicht des Programms ist alles logisch berechnet, nur der Mensch kann es nicht so beurteilen, die Herangehensweise ist einfach anders.

Allzu viel verstehe ich auch nicht von diesen Sachen, aber eines ist mir immer klarer geworden: ein Mensch "denkt" nur zu geringsten Teilen "präzise" im programmtechnischen Sinn, also rechnerisch exakt wie man das von Computern kennt.

Dafür "denkt" ein Mensch auf eine Weise, die bisher Computern haushoch überlegen ist (oder muss man schon sagen "war"), auch wenn sie im Detail weniger "exakt" ist. Jeder weiß, dass uns Computer bei Rechenaufgaben schlagen.

Ein Mensch denkt in "Mustern", auf neudeutsch "patterns". Er muss also lernen, Erfahrungen sammeln, und diese werden als strukturierte Muster hinterlegt. Deshalb braucht ein Mensch eine lange Kindheit und Jugend zum Lernen, d.h Musterbilden. Wenn dann neue Situationen auftreten, werden die hinterlegten Muster verglichen, und meist passt eines oder mehrere, und dann wird die dazugehörige Handlung abgespult - meist mit Erfolg, weil die Fähigkeit, passende Muster auszuwählen, ziemlich gut entwickelt ist. Manchmal werden auch hinterlegte Muster kombiniert, wenn eines nicht genau passt. Dieser Vorgang ist meist unbewusst.

Beim Schachspielen gehört große Erfahrung, d.h. viele Partien, zu den wichtigsten Voraussetzungen für einen guten Spieler, weil im Laufe der Zeit viele Stellungsmuster abgespeichert werden konnten (manche machen das so gut, dass sie in jungen Jahren schon Spitzenspieler sind). Die andere ist, sich Stellungsmuster gut merken und sie bei Bedarf abrufen zu können. Auch das läuft größtenteils unbewusst ab - ein bewusster Vorgang wäre biologisch unwirtschaftlich, da unnötig viel Gehirnkapazität verbraucht würde.

Wenn also jemand in einer Stellung ein "Gefühl" hat, dann bedeutet das nichts anderes, als dass unbewusst in seinem Kopf ein hinterlegtes Muster angesprochen wurde, das bei einem früheren Spiel zu einer bestimmten Folge führte, vielleicht blitzt die Erinnerung an einen bestimmten Ablauf auf. Die "Ahnung" bedeutet nichts anderes, als dass dieser Vorgang unbewusst abläuft, und solange es nur "Ahnung" bleibt, die Mustererkennung nicht vollends geglückt ist.

Erst wenn ein solches erkanntes Muster von der "Denkautomatik" aufgegriffen wird, also ein "Motiv" für bewusstes Denken vorliegt, wird der Denkapparat bewusst in Gang gesetzt, und der Schachspieler fängt an, Züge durchzurechnen. Beim Blitzschach dagegen rechnet man nicht, da geht es nur um Muster.

Diese "Muster" sind in neuronalen Netzen hinterlegt, und es liegt in der Natur neuronaler Netze, dass sie sich ständig entsprechend der spezifischen Auslastung ändern, ständig dazulernen, anderes Unbenutztes wird dagegen aufs Abstellgleis geschoben, der Zugang dazu ist schwerer geworden. Das erleben wir dann in Situationen, wenn uns ein Ereignis "an irgend etwas erinnert", wir aber nicht drauf kommen. Oft schleppen wir eine solche verschüttete Erinnerung lange mit uns herum, der Kopf beschäftigt sich im Schlaf damit, und irgendwann fällt uns wieder ein, von welchem tief versteckten (da nicht gebrauchten) Muster wir nur noch gerade so einen Zipfel erhaschten, bevor wir das Muster wieder ans Licht befördern konnten.

Wenn ein Computer also eine neuronale Programmierung erhält, dann bedeutet das, dass er mehr oder weniger komplexe Muster, Abläufe, Stellungen und ihre Konsequenzen lernen kann, sie nach ihren Merkmalen (was ist das Entscheidende an einem Muster, nicht jeder Spielstein ist von Bedeutung für ein Muster) beurteilen lernt, sie nach Wichtigkeit sortiert und ablegt. Wenn er aber gelernt hat, die Merkmale von Mustern zu erkennen, dann kann er sie auch in einem Spiel wiedererkennen und für sein Spiel verwenden.

Die "Muster-Denktechnik" beim Menschen hat sich als äußerst effektiv und effizient erwiesen. Effektiv, weil sie sehr brauchbare Ergebnisse erbringt. Effizient, weil der Resourcenverbrauch sich im Verhältnis zu den Ergebnissen im vertretbaren Rahmen hält (das menschliche Hirn verbraucht ca. 20-25% der Energie des Körpers, was früher angesichts knapper Nahrung durchaus relevant bis lebenswichtig war). Dafür kann das menschliche Gehirn durchaus auch mal falsche Muster anwenden (typisch bei Psychosen, etc.), bzw. jemand will mal festgestellt haben, dass jedem Menschen pro Tag ca. 80 (meist sehr kleine) Fehlleistungen unterlaufen (z.B. die Türklinke nicht richtig gegriffen, etwas fallen lassen). Trotzdem ist es offenbar viel wirkungsvoller, mit Mustern zu arbeiten, als ständig genaue Berechnungen durchzuführen. Muster sparen jede Menge Rechenarbeit. Wenn ein Computer mit Mustern umgehen kann, dann hat er wirkungsvolle Abkürzungen für Unmengen an Rechenarbeit gefunden.

Wie oben schon vom Vorredner gesagt, haben die Schachprogramme bisher versucht, allgemeingültige Parameter festzulegen und damit mathematisch genau zu rechnen (dummerweise können sich Parameterwerte im Lauf eines Spiels ändern) und einigen Programmen wurde versucht "Wissen" einzupflanzen, was nichts anderes ist als Erfahrungsmuster erst durch den Menschen mathematisch genau zu definieren und dann dem Computer so einzugeben, dass er (hoffentlich) die Muster erkennt, wenn sie denn auftreten. Der Programmierer musste mühsam manuell diese Vorgaben austesten und nachbessern. Ein selbstlernendes neuronales Netz fängt dumm an, irgendwann erkennt es Muster in vorgegebenen Partien, und reproduziert diese Muster.

Das Spannende ist nicht, dass es solche Computer gibt, das Spannende ist für mich, wie man einen Computer so programmiert, dass er neuronal lernen lernt. Und wenn es ein solches Programm gibt, dann kann man es auch auf Schachspiele anwenden. Vielleicht bringt Google schon bald ein solches Schachprogramm. Das werden wir wegen Googles Philosophie aber nur online erleben können. Go war sicher für Google jetzt attraktiver, weil sich damit eine neue, höhere Herausforderung stellte, um die Leistungsfähigkeit zu demonstrieren. Ich denke, dass so ein neuronales Schachprogramm zwangsläufig wegen seiner Methode menschenähnlicher spielen wird, als alles, was wir bisher kennen.

Nun, das sollte doch für einen, der eher einen vergleichbar spielstarken Gegner sucht (wie ich) und keinen übermächtigen Frustrationsgenerator, eher ein Vorteil denn ein Nachteil sein.

Ich habe mich nur wenig mit Giraffe beschäftigt, ich kann also nicht sagen, wie der Spielstil aussieht.

Der Vergleich mit einem traditionellem Schachprogramm mit ähnlichem Rating sollte möglich sein - vielleicht hat es ja schon einer gemacht.