Künstliche Intelligenz
Der Schachklub "Turm" Lage wirkte seit 1985 spürbar an der Entwicklung von Computerschach mit. Udo Sprute baute die Bibliothek des ersten Internet-Schachservers ICS auf, leitete Arbeiten zu Schach-Datenbankformaten CBUFF, die das PGN-Format verbreiteten, und war Herausgeber des FAQs der weltweiten Usenet-Gruppe rec.games.chess, bevor das World Wide Web vorgestellt wurde. Ingo Althöfer, später Professor an der Universität Jena, entwickelte Vorschläge zur Mensch-Maschine-Kooperation ( https://3-hirn-verlag.de/3-hirn.html ) und förderte die akademische Entwicklung der Spielalgorithmen. 1993 veröffentlichte Udo Sprute Computerprogramme wie Nessi (nessi031.tar) mit Neuronalen Netzen zur Künstlichen Intelligenz (KI).
Das Spiel Schach wurde als Standardbeispiel zur Entwicklung von KI-Programmen verwendet, weil es programmtechnisch handhabbar, Fortschritte objektiv messbar und die Aufgabenstellung hinreichend anspruchsvoll war. Insbesondere ließen sich die Leistungen Künstlicher Intelligenz gut mit Leistungen von Menschen vergleichen.
Um das Jahr 2000 herum konnte man auf dem Internetserver des Schachklubs "Turm" Lage online gegen einfache Algorithmen des Nessi-Programmes spielen. Das Angebot wurde sehr gut angenommen, weil die Algorithmen damals noch schwach spielten und Brute-Force-Algorithmen derselben Zeit menschliche Spieler gerade abgehängt hatten. Gegen Neuronale Netze konnte man spielen und gewinnen.
Dies änderte sich ein Jahrzehnt später, als Google DeepMind den Ansatz noch einmal aufnahm und einen Fehler im Design der Netze entdeckte und korrigierte. Vor dem Jahr 2000 war es Lehrbuchmeinung, dass die Netze nicht sehr "tief" sein könnten, weil man sie sonst nicht trainieren könne. Auch wir hatten dies bestätigt. Flache Netze hielten leistungsmäßig aber nicht gegen Brute-Force-Alpha-Beta-Algorithmen stand. DeepMind fand einen Weg zum Trainieren tiefer Netze, was im Programm AlphaZero gipfelte: einem Neuronalen Netz, welches innerhalb von nur vier Stunden ohne Vorkenntnisse selbst lernend eine übermenschliche Spielstärke im Schach erreichte.
Dieser Erfolg führte wenige Jahre später zur Entwicklung von Programmen wie LaMDA und ChatGPT, die Internetwissen mit Neuronalen Netzen interaktiv zu nutzbaren Ergebnissen verarbeiteten.
Trotz ihrer großen Datenbasis und hohen Produktivität gelten diese Programme noch nicht als "Allgemeine Künstliche Intelligenz", weil ihnen die Fähigkeit fehlt, Erkenntnisschritte durchzuführen und darauf aufzubauen. Es gibt Berichte eines zur Zeit [Stand Januar 2024] noch leistungsschwachen Programmes beim Unternehmen OpenAI mit dieser Fähigkeit. Wir leben in sehr interessanten Zeiten.
Auch wenn die Entwicklung nun anderswo fortgeführt wird, zeigt sich hieran, welche Leistungen Menschen in einem Verein erreichen können.
Nachtrag vom 08.10.2024
Heute wurde der Physik-Nobelpreis dieses Jahres für die Überwindung der gefundenen Probleme vergeben, siehe
https://youtube.com/watch?v=SBGG4WNweEc&start=11m21s&end=12m37s
Nachtrag vom 09.10.2024
Heute wurde der Chemie-Nobelpreis dieses Jahres an Demis Hassabis und andere vergeben, den Mitbegründer von Google DeepMind, der AlphaZero entwickelt hat.
Zwei Nobelpreise zur gleichen Zeit für das gleiche Thema! Das hat es in der Geschichte der Nobelpreise noch nicht gegeben.
Referenzen
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"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"
Autoren: David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, et al. (DeepMind)
Veröffentlichung: Nature, 2016
https://doi.org/10.1038/nature16961 -
"Mastering the game of Go without human knowledge"
Autoren: David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Ioannis Antonoglou, et al. (DeepMind)
Veröffentlichung: Nature, 2017
https://doi.org/10.1038/nature24270 -
"A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play"
Autoren: David Silver, Thomas Hubert, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, et al. (DeepMind)
Veröffentlichung: Science, 2018
https://doi.org/10.1126/science.aar6404
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