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4:1 Endstand im AlphaGo-Match: KI wird Ehren-9p

Von | 15. März 2016

DeepMinds wegweisende künstliche Intelligenz AlphaGo hat Lee Sedol 9p auch im Finale des Google DeepMind Challenge Match am 15. März besiegt und schließt das Match mit 4:1 ab.

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Demis Hassabis (vorne l.) und das AlphaGo-Team empfangen ein signiertes Go-Brett von Lee Sedol.

Nachdem Lee in der vierten Runde einen überraschenden Sieg erringen konnte, schöpften seine Fans Hoffnung auf eine zweite Meisterleistung, doch es hatte nicht sollen sein. Lee Sedol legte mit Schwarz einen guten Start hin und AlphaGo machte bei Zug 50 sogar einen Rechenfehler, doch das überragende Urteilsvermögen und der effiziente Spielstil des Computers gewann das Spiel dennoch. Mit diesem historischen Ergebnis wurde dem Programm vom Koreanischen Baduk-Verband ein Ehren-9p-Titel verliehen.

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David Silver (l.) nimmt in AlphaGos Namen das Zertifikat an, das den Go-Computer als Ehren-9p auszeichnet.

Es folgt eine Übersetzung des Spielkommentars von gogameguru.com:

Wie im ersten Spiel eröffnete Lee mit den Komoku-Zügen auf Schwarz 1 und 3 und AlphaGo nahm die beiden Hoshi auf 2 und 4.  Schwarz setzte fort und nahm Gebiet mit einem Shimari 5 rechts oben und einem Anleger 7 als Antwort auf die weiße Annäherung. Das erinnerte an Lees Stil aus der vierten Runde, in der er auch zu jeder Gelegenheit Gebiet nahm und sich dann später AlphaGos Einfluss gegenüber stellte.

Als AlphaGo drohte, ein Moyo auf der rechten Seite aufzuspannen, wehrte sich Lee mit einem Pincer auf Schwarz 17 statt das Joseki mit P15 fortzusetzen und Weiß eine Chance zu geben, um P10 herum zu spielen. AlphaGo nahm konsequenterweise das Atari auf Weiß 18 und zerstörte damit das schwarze Potenzial im Zentrum. Lee hingegen ergriff die Gelegenheit, und griff die weiße Position mit 19 und 21 an. Doch AlphaGo spielte flexibel und opferte die drei Steine mit 22 und 24. Obwohl das Spiel sehr knapp stand, schien alles nach Lee Sedols Plan zu laufen.

Als die Verhandlungen über die linke obere Ecke begannen, spielte Schwarz ein ungewöhnlicheres Joseki mit den Anleger auf 31. Normalerweise nimmt Schwarz einfach die Ecke auf C17, doch dann steht Weiß nichts im Wege, um seine beiden Seiten mit D14 zu verbinden. Die dabei entstehende Wand wollte Lee verhindern. Bis Schwarz 39 stabilisierte der Profi seine Gruppe, doch AlphaGo hatte nun die Vorhand und damit die Möglichkeit, auf beiden Seiten zu spielen. Obwohl das Spiel an sich ausgeglichen schien, lenkte Lee das Spiel in eine andere Richtung statt die ‚Alles oder Nichts‘-Strategie von der vorherigen Partie zu wiederholen.

AlphaGo baute sein Zentrum aus mit den Zügen von 40 bis 46 und fing dann an, in einer komplizierten Sequenz von 48 bis 58 seine Steine in der rechten unteren Ecke wieder zu beleben. Das ging aber nach hinten los, denn dem Programm entging das Tesuji auf 53, mit dem Lee zwei Steine opferte um schließlich die gesamte weiße Gruppe zu fangen. Ein merkwürdiger Moment, den Demis Hassabis, CEO von DeepMind, sofort auf Twitter kommentierte:

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Dieses Tesuji sollte auch bei mittelmäßig starken Go-Spielern bekannt sein, da es oft in Go-Problemen behandelt wird. AlphaGo hatte es aber augenscheinlich zum ersten Mal gesehen und musste es von Grund auf ausrechnen (obwohl diese Technik sicherlich in der Trainingsdatenbank vorhanden sein müsste). Weiß war einen entscheidenden Zug zu langsam und konnte die Gruppe nicht retten. Der Profi übernahm die Führung. Keine entscheidende Führung, denn ein Go-Spiel ist ein Marathonlauf, kein 100-Meter-Sprint.

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Go-Legende Nie Weiping 9p (m.) gab einen Live-Kommentar zu Runde 5 zum Besten.

Der Computer ließ sich aber nicht aus dem Rhythmus bringen und entwickelte die obere Seite mit Weiß 60 bis 68. Schwarz musste etwas gegen das gegnerische Moyo unternehmen. Lee entschied sich für den Shoulder Hit auf Schwarz 69. Es ist immer schwierig zu bestimmen, wie tief man sich in so einer Situation hineinwagen darf. Spielt man zu tief, wird der Gegner einen gefährlichen Angriff starten und drohen, die eigene Gruppe zu töten. Spielt man nicht tief genug, ist der Gegner zufrieden, abzuwehren und damit einen Großteil der Punkte zu behalten.

AlphaGo gab nicht nach und holte mit 70 zum Gegenangriff aus, statt mit G17 zu verteidigen. Das sieht für uns Menschen gefährlich aus, da so ein Angriff leicht auch nach hinten losgehen kann wenn Schwarz dem ersten Angriff widerstehen kann.

Andererseits setzt Weiß damit auch eine Menge aufs Spiel, da der Bereich im Zentrum ruiniert ist, wenn Schwarz ohne Kompensation zum Leben kommt. Hier standen Lee Sedol mehrere Alternativen offen. Er begnügte sich für einfaches Leben mit den soliden Zügen von 71 bis 79. Nach seiner Einschätzung war dieses Ergebnis gut genug. Hier muss man die Gesamtsituation beachten. Nachdem der Schock der ersten drei Niederlagen verdaut war, konnte Lee wieder Mut fassen und somit den Sieg erringen.

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Doch zu Beginn der fünften Runde war der Beweis erbracht, dass die Software fehlbar ist. Der Unterschied zwischen einem Ergebnis von 4:1 und 3:2 ist signifikant, da das letztere die Frage aufwirft „Wie hätte Team Mensch abgeschnitten bei zehn gespielten Partien statt nur fünf?“ Lee hatte wieder etwas zu verlieren. Solche Emotionen sind Computern fremd und darin liegt mitunter ihre Stärke.

Die Art, wie Lee seine Gruppe absicherte, war zu vorsichtig und nachgiebig. Mit 82 isolierte Weiß die Gruppe und minimierte ihr Gebiet auf 3 Punkte. Damit hatte Weiß nun doch eine Wand aufgebaut und konnte ein großes Gebiet im Zentrum umschließen. Damit war das Gleichgewicht des Spiels wieder hergestellt.

Im weiteren Spielverlauf spielte AlphaGo eine Reihe ungewöhnlicher, schon fast langweilig aussehender Züge, die aber auf subtile Weise beeindruckend waren. Das bedeutete nichts gutes für Lee Sedol. Weiß 100 sah zuerst nach einer zu engen Ausdehnung aus, doch der Zug nahm Profit und drohte gleichzeitig, den schwarzen Stein auf K8 abzuschneiden. Mit 106 konnte Weiß seine Ecke zwar nicht vollkommen abschließen, doch der Zug half seinen drei Steinen auf C10. Und als Schwarz die Ecke mit 107 bis 111 invadierte, fand AlphaGo 112, der nicht intuitiv aussieht, aber einen effektiven Weg zum Angriff auf Schwarz eröffnet.

Danach schien das weitere Spiel auf eine unausweichliche schwarze Niederlage hin zu laufen. AlphaGo tat nämlich das, was es am besten kann: eine knappe Führung aufrecht erhalten und sämtliche Risiken minimieren. AlphaGo stand mit 2,5 Punkten in Führung als Lee Sedol die Partie aufgab. Ein weiteres eindrucksvolles Spiel der unbestritten besten Go-Software der Welt.

Egal, wie man zu diesem Match steht, jeder wird erkennen müssen, dass sich die Go-Welt von nun an unwiederbringlich ändern wird. Wir wollen außerdem die vielen neuen Spieler, die durch die großartige mediale Aufmerksamkeit nun mit dem Go-Spielen anfangen, willkommen heißen!

Via gogameguru.com

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Das gesamte Team von DeepMind stellt sich auf der Bühne jubelndem Beifall.

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