Ich bin ganz ehrlich: meine Kenntnisse zu dem Spiel Go erschöpften sich bis heute an dem Punkt, dass ich es zwei-, dreimal versucht hatte, kläglich scheiterte und es seit dem nie wieder angefasst hatte. Ein Spiel mit so vielen Möglichkeiten, verschiedenen Zügen und Kombinationen ist vielleicht für viele nichts – durch die extrem hohe Komplexität gibt es eine fast nicht zu zählende Anzahl von spielbaren Positionen. Immerhin etwa 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.
Was wohl auch der Anlass für ein Team von Googlern war, eine künstliche Intelligenz zu erschaffen, die dieses komplexe Spiel beherrscht und auch die „intuitiven“ Züge der großen Spieler nachstellen kann. Mit diesem Vorsatz hat man AlphaGo erschaffen – ein Programm (wenn man es noch so nennen kann), dass mithilfe der Google-Suche, die auf einer Baumtopologie aufbaut und den deep neural networks in der Lage ist, all diese Züge besser überblicken und die verschiedenen Optionen abwägen zu können.
In einem Test von AlphaGo hat man die KI gegen den europäischen Champion Fan Hui antreten lassen. Und in der Tat verlor der menschliche Spieler gegen die Künstliche Intelligenz:
Den ausführlichen BlogBeitrag bei Google findet ihr ihr!