Das Brettspiel Go gilt als eines der komplexesten Spiele der Gegenwart. Nicht einmal künstliche Intelligenz war bisher in der Lage, den Menschen dabei zu schlagen. Doch genau das gelang jetzt kürzlich Googles AlphaGo. Computer, die gegen Menschen antreten. Früher hatte man das immer wieder belächelt, doch spätestens seit dem Sieg des IBM Computers Deep Blue gegen einen der besten Schachspiele im Jahr 1997 ist klar, dass Maschinen doch so einiges können. Im vergangenen Herbst dann die Sensation. Die Software AlphaGo, hergestellt von der Google-Tochter Deepmind, hat es geschafft, den Europameister des traditionsreichen Brettspiel Go zu bezwingen. Fan Hui hatte keine Chance. Mit 5:0 entschied der Roboter das Spiel ganz klar für sich.

Computer dem Menschen bereits überlegen?

Die Tatsache, dass ein Computerprogramm dem menschlichen Hirn überlegen ist, machte die Menschheit ratlos. Also schickte man kurz darauf Lee Sedol ins Rennen, der Weltmeister unter den Go-Spielern. Der Showdown wurde live auf YouTube übertragen und Hunderttausende sahen dabei zu. Fünf Spiele, mehrere Tage, ein Preisgeld von einer Million Dollar und die Frage: künstliche oder natürliche Intelligenz: Um welche ist es besser bestellt. Am Ende war klar: wohl um die künstliche, denn die ersten drei Spiele gewann das Computerprogramm, wenn auch knapp. Dabei ging der Sieg vorzeitig an AlphaGo.

AlphaGo – Programm aufgebaut wie menschliches Gehirn

Die Programmierer und Experten waren selbst überrascht. Eigentlich rechneten sie damit, dass es mindestens zehn Jahre dauern würde, bis das Programm in der Lage sei, einen Menschen zu besiegen. Sie sehen in dem Sieg vor allem die Bestätigung, dass Computer mittlerweile in der Lage sind, ebenso effektiv zu lernen, wie der Mensch das tut – und das mit dem Menschen als Gegenüber. Bei AlphaGo handelt es sich um eine tiefes künstliches neuronales Netzwerk, ganz so wie bei unserem Gehirn- nur ebene digital. Dabei ist das Netzwerk in verschiedenen Ebenen aufgebaut, bestehend aus künstlichen Nervenzellen.

Die ebenfalls künstlichen Nervenbahnen sorgen mit dafür, dass Information entschlüsselt werden kann. Damit kann das Computersystem aus Fehlern und Erfolgen lernen und das Verhalten dementsprechend anpassen und ändern. Der große Vorteil bei diesem System: Es braucht wenige Schritte des Programmierens. Unmengen an fachspezifischen Programmleitsätzen und Regeln fallen weg. Stattdessen gibt es eine Informationsgrundlage (hier: die Spielregeln) und das System kann arbeiten. So lernt es, welche Züge bereits zum Erfolg geführt haben und welche erfolglos blieben. Wie beim Menschen auch, lernt das Programm den Rest vollkommen eigenständig.

Wie funktioniert das Brettspiel Go?

Obwohl das Brettspiel Go als eines der komplexesten Spiele weltweit gilt, sind die Grundprinzipien wie auch bei anderen Denkspielen eigentlich recht simpel. Jeder Spieler setzt abwechseln seine schwarzen und weißen Steine auf ein 19 mal 19 Feld. Um zu gewinnen, müssen die Steine des Gegenspielers eingekreist und mehr Fläche einzunehmen als der Gegner. Der, der zuerst über die Hälfte des Spielbrettes eingenommen hat, gewinnt. Die genaue Anleitung finden Sie weiter unten.

Die Spielregeln klingen einfach, doch es gibt unzählige mögliche Entwicklungen innerhalb des Verlaufs. Go zu lernen würde eine Stunde dauern, es zu meistern ein ganzes Leben, so eine Weisheit aus China. Bei den im Schnitt 150 Züge umfassenden Begegnungen, gibt es mehr als 10 hoch 170 Möglichkeiten. Das ist mehr, als Atome in unserem Universum herumschwirren. Alle möglichen Züge programmieren die IT-Experten zuvor und statteten AlphaGo damit mit 30 Millionen Zügen aus. Danach tritt die Software erst einmal gegen sich selber an und verbessert sich damit.

Menschliche Intelligenz bedroht?

Zwar zeigt das Beispiel von AlphaGo beim Brettspiel Go eindrucksvoll, wie ein von Experten erstellter Algorithmus Erfolg haben kann, doch die menschliche Intelligenz ist damit noch lange nicht bedroht. Das Programm nimmt sich den Menschen als Vorbild her und folgt seinem Vergalten. Sie entwickelt sich also weiter, allerdings nur in dem Rahmen, der vom Menschen gegeben wird. Das Programm ist in diesem Fall spezialisiert auf das Spiel Go. Lässt man den Roboter beispielsweise gegen einen Schachspieler antreten, ist dieser planloser als jedes Kleinkind. Eine Sache, die für den gesunden Menschen kein Problem da stellt. Er ist anpassungsfähig und kann erlerntes auch auf andere Bereiche übertragen. Und genau das ist es, was Intelligenz ausmacht. Es geht dabei nicht nur um die Tatsache, gut und effektiv lernen zu können, sondern vor allem darum in seinen Fähigkeiten flexibel zu sein.

Im Go ist das nicht wichtig. Daher punktet der stringente Algorithmus hier besonders gut und kann auch einen Menschen schlagen. Die gemachten Erfahrungen sind die einzigen Voraussetzungen für dieses Brettspiel. Experten erforschten dies schon vor über zehn Jahren in umfassenden Untersuchungen. Bereiche im Gehirn, die sich mit Strategie und Problemlösung befassen, kommen beim Spielen überhaupt nicht zum Einsatz. Unser Hirn ist lediglich dabei, das Landzeitgedächtnis nach den passenden Kombinationen durchzuforsten, die schon einmal zum Erfolg geführt haben.

Brettspiel Go: Spielregeln

Wie bereits oben erwähnt, geht es darum die Steine des Gegners auf dem Spielbrett zu umzingeln und mehr Spielfelder mit den eigenen Steinen einzunehmen als das Gegenüber. Gespielt wird mit simplen Steinen in Schwarz und Weiß.

Ein Spielzug besteht darin, einen der eigenen Steine auf einen Punkt zu setzen, an dem sich zwei Linien kreuzen. Sobald ein weiterer eigener Stein daneben liegt, wird von einem Verbund, bei mehreren Steinen von einer Kette gesprochen. Die leeren Felder werden als Freiheiten bezeichnet. Die Ketten und einzelne Steine des Gegenspielers können geschlagen werden, wenn all die Freiheiten darum besetzt werden. Danach kommen die Steine und Ketten vom Spielbrett. Verboten bei GO ist es, dass man einen eigenen Stein so zieht, dass darauf eigene Freiheiten oder Ketten entstehen. Die sogenannten „Augen“ sind Gebiete auf dem Spielfeld, die von eigenen Ketten umschlossen werden, sodass der Gegenspieler nicht mehr hineinkommt. Ein entstandenes Auge ist nur schlagbar, wenn deren Kette voll und ganz umzingelt wird.

Bei einer Kombination aus zwei oder mehreren Augen, können dazugehörigen Ketten nicht mehr geschlagen werden, da der Gegner zwei Felder beziehungsweise zwei Freiheiten gleich-zeitig besetzten müsste. Die Leben und Augen sind bei Go essentiell. Die Augen können al-lerdings nicht oft gebaut werden, da Profispieler schon sehr früh abschätzen können, welche Züge zu einem Auge führen und dies dann rechtzeitig verhindern.

Falsche Augen

Es gibt auch falsche Augen. Nämlich dann, wenn die Position auf dem Brett wie ein echtes Auge aussieht, aber keines ist, da Steine in der Formation nach wie vor vom Gegner geschla-gen werden können. Durch die Ko-Regel wird ein endloses Wiederholen einzelner Züge ver-hindert. Wird ein Stein geschlagen, darf dieser vom Gegner nicht im darauffolgenden Spiel-zug zurückgeschlagen werden.

Wer keinen Zug tätigen will, der kann auch passen. Das macht oft gegen Spielende Sinn. Sobald beide Spieler keinen Zug mehr starten wollen ist das Spiel beendet. Dann folgt die Abrechnung.

Brettspiel Go – die Abrechnung am Ende

Die Abrechnung ist kompliziert und setzt sich aus vier einzelnen Teilen zusammen. Addiert werden die Anzahl der gefangenen und geschlagenen Steine, die Anzahl der Felder, die um-schlossen wurden sowie 6,5 Punkte für den Spieler mit den weißen Steinen, dafür dass Schwarz beginnen konnte. Der Spieler mit den meisten Punkten gewinnt.

Computer Go – Mehr Infos in der Computer Go Bibliography

Wer Interesse an der Thematik gefunden hat, dem empfehlen wir sich im Internet weitere Artikel über Computer Go durchzulesen. Der Begriff Computer Go steht für das Feld der künstlichen Intelligenz, die nötig ist um ein Computerprogramm zu erstellen, das in der Lage ist das traditionelle Brettspiel Go zu spielen. Das Spiel Go bietet im Bereich der Forschung die ideale Grundlage, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Auf der Hompage von Markus Enzenberger gab es in der Vergangenheit die online Computer Go Bibliography, sowie weitere nützliche Informationen (zum Beispiel: Neurgo; mathematical go oder the integration of a priori knowledge into a go playing neural network), aus dem Bereich Computer Go.

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