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#1

Turnier mit Künstlicher Intelligenz: Go-Genie gegen geniale Software

in Aus der Welt der Wissenschaft 07.03.2016 10:28
von franzpeter | 9.156 Beiträge

Turnier mit Künstlicher Intelligenz: Go-Genie gegen geniale Software

Von Christian Stöcker



Ab Mittwoch geht es für die Menschheit mal wieder ums Ganze: Kann der wohl weltbeste Go-Spieler, das koreanische Genie Lee Sedol, eine Google-Software schlagen? Go-Experten wetten auf den Menschen - noch.


Als Lee Sedol zum ersten Mal gegen Young Sun Yoon antrat, war er fünf Jahre alt und sie elf. Yoon schlug das Wunderkind, aber: "Das war das erste und letzte Mal, dass ich eine Partie gegen ihn gewonnen habe."

Yoon ist Südkoreanerin, lebt heute in Deutschland, und ist Go-Profi. Sie hat sogar schon einmal eine Damenweltmeisterschaft gewonnen, 2002. Mit Lee Sedol aber kann sie sich nicht messen, sagt sie: "Er ist ein Genie." Mit 11 Jahren, nach fünf Jahren auf einer Spezialschule für Go-Spieler, wurde Sedol Profi. Anfangs wohnte der Junge, der von einer kleinen koreanischen Insel stammt, bei seinem Trainer.

Das Genie wird ab kommenden Mittwoch die Ehre der Menschheit gegen die Computer verteidigen - so sieht es zumindest aus Sicht vieler Go-Spieler rund um die Welt aus. Lee Sedol, der derzeit wohl beste Go-Spieler überhaupt, tritt an gegen AlphaGo, ein kompliziertes Stück Software, geschaffen und trainiert von der Google-Tochter Deepmind. Go galt lange als eine Bastion, die der menschliche Geist noch gegen die wachsende Macht der Rechner verteidigen kann, so wie früher einmal Schach.



Der wohl weltbeste Go-Profi Lee Sedol spielt fünf Partien gegen die Deepmind-Software AlphaGo. Ausgetragen werden die Partien am 9., 10., 12., 13. und 15. März im Four Seasons Hotel in Seoul, Südkorea. Die Partien beginnen jeweils fünf Uhr morgens deutscher Zeit und werden bei YouTube als Livestream übertragen.

1997 schlug IBMs Spezialrechner Deep Blue den amtierenden Weltmeister Garri Kasparow in einem Schachturnier und beendete so die Dominanz des Menschen in diesem Spiel. Im Oktober 2015 schlug AlphaGo den chinesischstämmigen Go-Europameister Fan Hui. Jetzt tritt die Software gegen den amtierenden König des Go an. Alle Go-Fans drücken Sedol die Daumen. Hochmotiviert dürfte er gleich mehrfach sein - als Preisgeld winkt im Siegesfall eine Million Dollar.

"Schockiert" ist das Adjektiv, das man von Go-Spielern im Zusammenhang mit dem Sieg von AlphaGo am häufigsten hört und liest. Bis zur Veröffentlichung des spektakulären Resultats in "Nature" im Februar 2016 waren Go-Fans sicher gewesen, dass der Sieg einer Maschine über einen Menschen noch mindestens zehn Jahre in der Zukunft liegen würde.


Jetzt aber sind die Freunde des Spiels mit dem schlichten Design und den schier unendlichen Möglichkeiten noch einmal zuversichtlich. "Es ist sehr viel Luft zwischen jemandem wie Fan Hui und jemandem wie Lee Sedol", sagt Tobias Berben, der in Hamburg einen Go-Fachverlag betreibt und die Vereinszeitung des deutschen Go-Verbands verantwortet. Sedol sei mit seinen 33 Jahren für einen Go-Profi schon relativ alt.

Eine Abstimmung unter deutschsprachigen Go-Spielern auf der Fach-Website "Go-Baduk-Weiqi" zeigt einen klaren Trend: über 70 Prozent der etwa 400, die sich dort bis Samstagnachmittag beteiligt hatten, tippten auf Sedol als Sieger.

Vor kurzem erst verlor Sedol allerdings zweimal in internationalen Turnieren - jedes Mal gegen einen 20-jährigen Chinesen namens Ke Jie, der als nächster Go-Superstar gilt.

Hochleistungs-Go ist ein Sport für junge Leute. Wer in Korea mit 19 noch nicht Profi ist, wird es auch nicht mehr. Wer älter sei, rechne einfach nicht mehr so schnell, sagt Yoon. Sedol selbst habe schon immer "unheimlich schnell rechnen" können: "Mathematikaufgaben, für die andere 15 Minuten brauchen, löst er in einer."

"Wir wissen nicht, wie schnell AlphaGo ist"

Ob Geschwindigkeit im Spiel gegen AlphaGo eine Rolle spielen wird, ist auch unter den Go-Experten noch umstritten. Die fünf Partien zwischen der Software und dem Koreaner werden gewissermaßen über die volle Distanz gehen, jeder Spieler bekommt insgesamt drei Stunden Bedenkzeit, danach kann mit kürzeren Zeiteinheiten womöglich noch weitergespielt werden. "Titelmatches dauern oft sieben bis acht Stunden", sagt Tobias Berben, deshalb sei Go auch eine Frage der Fitness.


Offen ist: Profitiert der Computer überproportional von der langen Bedenkzeit? Oder hilft sie eher dem Menschen? "Manche glauben, Blitz-Go wäre für den Menschen besser", sagt Young Sun Yoon, denn ein guter Spieler trifft beim Go viele Entscheidungen eher intuitiv. "Wir wissen nicht, wie schnell AlphaGo ist."




Go-Spielbrett

Demis Hassabis, der Gründer von Deepmind, sagte kürzlich bei einem Vortrag, man habe sich Go genau deshalb als Herausforderung ausgesucht: Weil es "intuitive Mustererkennung mit logischer Planung und Suche verbindet". Hassabis sagt aber auch: AlphaGo wird täglich besser.

Dass Lee Sedol gewinnen wird, glaubt jedenfalls auch Yoon. "Fan Hui hat nicht so gut gespielt", sagt sie, auch für seine Verhältnisse nicht, und Sedol sei nun mal um Klassen besser.

Sedol spielt auf dem Niveau eines neunten Profi-Dan (9p), der höchsten Spielstufe für professionelle Spieler. "Wenn er so spielt wie gegen Fan Hui, hat AlphaGo keine Chance", sagt Yoon. Sedol selbst habe gesagt, er werde vielleicht eine der fünf Partien verlieren, "aber ich glaube, er wollte nur nett sein." Go-Verleger Tobias Berben ist sich nicht so sicher: "Ich befürchte, dass Sedol verliert, aber ich hoffe, dass er drei zu zwei gewinnt."

Der Grund für seine Besorgnis: Es ist völlig unklar, wie sehr sich die Go-Software seit dem Match im Oktober 2015 weiterentwickelt hat. AlphaGo basiert maßgeblich auf künstlichen neuronalen Netzwerken (siehe Kasten unten), und die werden durch Training eben besser. Die Netzwerke sind für "den intuitiven Aspekt von Go zuständig", sagt Hassabis.

Eine Frage ist, welche Rolle das verfügbare Trainingsmaterial spielt. 70.000 bis 80.000 hochklassige Profi-Partien sind in Go-Datenbanken gespeichert, sagt Tobias Berben. Die Version von AlphaGo, die gegen Fan Hui gewann, wurde zunächst anhand von 100.000 Partien trainiert, die zum Teil von einem koreanischen Server für Online-Go stammten. Dann spielte die Software zum Training immer wieder gegen sich selbst. Und AlphaGo trainiert immer weiter, jeden Tag, jede Nacht. "Es hatte nicht mal an Weihnachten frei", scherzte Hassabis kürzlich.

Eine weitere offene Frage betrifft den anderen zentralen Unterschied zwischen Mensch und Maschine - die Gefühle. Beim Go reicht ein Punkt mehr zum Sieg: Wer vorne liegt, tut gut daran, "den Sieg zu verwalten", nicht übermütig zu werden, keine überflüssigen Risiken einzugehen. Tobias Berben fürchtet: "Darin sind die Computer ziemlich gut."

Außerdem ist das Spiel selbst ob seiner gewaltigen Komplexität noch immer im Fluss, da erinnert Go eher als Fußball als an Schach. "Die Dynamik des Spiels hat sich in den vergangenen 30 Jahren unheimlich verändert", sagt Berben. Und: "Wir wissen noch überhaupt nicht, wie stark man im Go überhaupt werden kann - ob Mensch oder Computer."

Quelle: s.o.


Mit freundlichen Grüßen
franzpeter
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#2

Brettspielduell: Computer siegt erneut gegen Go-Genie

in Aus der Welt der Wissenschaft 10.03.2016 16:19
von franzpeter | 9.156 Beiträge

Brettspielduell: Computer siegt erneut gegen Go-Genie

Zwei Partien, zwei Gewinne: Der Computer AlphaGo von Google hat erneut gegen Lee Sedol gewonnen. Beobachter sind von der Spielstärke des Programms überrascht.

Der wohl weltbeste Go-Profi Lee Sedol spielt fünf Partien gegen die Deepmind-Software AlphaGo. Ausgetragen werden die Partien am 9., 10., 12., 13. und 15. März im Four Seasons Hotel in Seoul, Südkorea. Die Partien beginnen jeweils fünf Uhr morgens deutscher Zeit und werden bei YouTube als Livestream übertragen.

Der Computer ist nicht zu schlagen: Auch in der zweiten Runde des Go-Brettspielduells zwischen dem Computers AlphaGo und Weltmeister Lee Sedol hat die Maschine den Sieg errungen. Die zweite Partie hatte einen Tag nach dem nicht nur für Lee überraschenden Sieg des Computers begonnen. Das Programm AlphaGo machte am Donnerstag mit den schwarzen Steinen den ersten Zug und spielte sich in viereinhalb Stunden wieder zum Gewinn.


Am Mittwoch in der ersten Partie hatte Lee sich nach dreieinhalb Stunden für geschlagen erklärt, da er keine Siegeschancen mehr sah. Damit hatte er relativ schnell aufgegeben, Titelmatches können sich auch über fünf oder sechs Stunden ziehen. Insgesamt geht das Duell in der südkoreanischen Hauptstadt Seoul über fünf Partien.

Go ist ein traditionsreiches asiatisches Brettspiel, es ist noch weit komplizierter als Schach und gilt für die Künstliche Intelligenz als besonders schwer zu knacken. Hier könnte die Menschheit ihre Überlegenheit vor lernenden Maschinen noch ein paar Jahre verteidigen, glaubten manche.

"AlphaGo hat wundervolle, kreative Züge gespielt"

Lee - der 18 internationale Titel gewann - hatte sich deswegen vor Beginn des Duells siegessicher gezeigt: Er werde haushoch gewinnen, hatte der 30-Jährige noch im Februar angekündigt. Diese Selbstsicherheit dürfte nach der zweiten Niederlage gegen den Computer nun weg sein. "Ich habe nicht erwartet, zu verlieren, selbst als ich zu Beginn Mühe hatte", sagte Lee am Mittwoch, nach der ersten Partie. Die zweite Niederlage kommentierte er mit den Worten: "Ich bin sprachlos".


AlphaGo ist eine Entwicklung der Google-Tochter Deepmind und basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken. Sie lernen beständig weiter und werden so immer besser in ihren Aufgaben. Der Computer hatte im Oktober schon überraschend den dreifachen Go-Europameister Fan Hui bezwungen. Beobachter hatten geglaubt, ein solcher Go-Sieg der Maschine liege noch Jahre in der Zukunft. Nun gewann die Google-Software aber schon zwei von zwei Matches gegen Lee, der als besserer Spieler gilt.

Auf Twitter freute Deepmind-Gründer Demis Hassabis über Sieg Nummer zwei der Software, die seine Firma geschaffen und trainiert hat. "AlphaGo hat wundervolle, kreative Züge gespielt in diesem Spiel", schwärmt Hassabis.

Beim Go-Spiel müssen die Spieler versuchen, die gegnerischen Steine zu umzingeln und wegzunehmen. Wer die meisten Felder erobert hat, hat gewonnen. Im Schach werden schon lange Computer eingesetzt. Deep Blue von IBM schlug 1997 den Weltmeister Garri Kasparow.

Das Duell zwischen Lee und AlphaGo endet am 15. März. Der Gewinner bekommt eine Million Dollar (900.000 Euro). Deepmind hat angekündigt, das Preisgeld für wohltätige Zwecke zu spenden, sollte AlphaGo als Sieger aus dem Turnier hervorgehen.

Quelle s.o. Netzwelt

Kommentar:
Leider ist so ein Go-Programm für Otto Normalverbraucher unerschwinglich.
Mein Go Programm (Aya, Freeware) ist ziemlich fehlerhaft und ich muss es (´wenn ich es zur Spiel-Kontrolle online einsetze) ständig korrigieren. Aber immerhin kann ich damit meine gespielten Partien abspeichern ... .

Die bei ChessBase erhältlichen Schach-Programme (um die 100 €) sind mittlerweile für Otto Normalverbraucher nicht zu schlagen (aber da heutzutage fast jeder online Spieler so etwas besitzt, kann man im Internet mittlerweile nur noch durch menschliche Fehler oder durch ausgefuchste Endspielkenntnisse gewinnen.


Mit freundlichen Grüßen
franzpeter
zuletzt bearbeitet 10.03.2016 16:23 | nach oben springen

#3

RE: Brettspielduell: Computer siegt erneut gegen Go-Genie

in Aus der Welt der Wissenschaft 13.03.2016 00:03
von franzpeter | 9.156 Beiträge

Software-Sieg im Brettspiel: Es geht um weit mehr als Go

Von Christian Stöcker



Der Sieg der Google-Software AlphaGo gegen den wohl weltbesten Go-Profi macht einen Wendepunkt sichtbar: Künftig lernen Menschen von Maschinen. Das könnte uns sogar retten.


Sicher, es ist ein Schock für die Fans und Profis dieses uralten Brettspiels, dass die Deepmind-Software AlphaGo den Ausnahmespieler Lee Sedol glatt mit drei zu null vom Platz gefegt hat, ein Ergebnis, das zumindest unter Go-Kennern so kaum jemand vorhergesehen hatte. Dieses Ereignis ist aber nicht nur ein Erfolg in der Entwicklung von Go-Software. Es markiert einen Wendepunkt in der Entwicklung der Menschheit.


Um zu verstehen, warum das so ist, lohnt es, den Sieg der Computer über die Menschen im Schach mit dem im Go zu vergleichen. Deep Blue, der IBM-Computer, der 1997 den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow in einem Turnier besiegte, war ein ganz anderes Geschöpf als AlphaGo. Eine hochspezialisierte Kombination aus Hard- und Software, gefüttert mit riesigen Schachdatenbanken, ausgestattet mit der Rechenleistung, mehr Züge, mehr Kombinationen zu simulieren, als ein Mensch das kann. Deep Blue gewann letztlich dank schierer Rechenleistung. Brute force nennt man das im Englischen, rohe Gewalt.


Spielregeln einfach erklärt: So geht Go Auch AlphaGo läuft auf mächtiger Hardware. Gewinnen aber konnte die Software nicht allein aufgrund ihrer Rechenleistung, dazu ist Go zu vielfältig: Es gibt mehr mögliche Kombinationen auf dem Brett als Atome im Universum. Kein heutiger Rechner kann aus jeder Go-Position alle möglichen Anschlusszüge und ihre Weiterungen mit roher Gewalt durchrechnen. Gerade deshalb galt das Spiel noch Anfang 2016 als eine der Aufgaben, an denen Computer noch jahrelang scheitern würden.

AlphaGo ist nicht nur ein schneller Rechner. Es besteht auch aus lernenden - fast ist man versucht zu sagen: lebendigen - neuronalen Netzen, simuliert am Rechner, aber in ihrer Funktionsweise radikal anders als herkömmliche Software.

Ideen, die Menschen in Tausenden Jahren nicht hatten

Neuronale Netze lernen anhand großer Datenmengen, und sie abstrahieren dabei von all den Beispielen, mit denen man sie gefüttert hat. Das geht mit unterschiedlichsten Arten von Daten - seien es englische Verben und ihre Vergangenheitsformen (siehe Kasten unten), oder eben historische, in Datenbanken festgehaltene Go-Partien.

AlphaGo lernte nicht nur aus den Partien, die Menschen einmal gespielt hatten, es trainierte auch, unermüdlich und unausgesetzt, in Partien gegen sich selbst. Dabei ist offenbar eine neue Spielweise entstanden, die die Go-Elite der Welt diese Woche nachhaltig verstört hat. AlphaGo machte Züge, die menschliche Profis zunächst für Fehler hielten. Tatsächlich aber hatte die Maschine einen Weg gefunden, das Spiel siegreich zu spielen, auf den Menschen in Tausenden Jahren Go-Geschichte nicht gekommen sind.

Was der Sieg von AlphaGo sichtbar macht, ist die Entwicklung, die Mahner wie Stephen Hawking und Elon Musk als potenzielle Gefahr für die Menschheit betrachten: Maschinen könnten klüger werden als Menschen. Und wenn sie das erst einmal sind, dann hält sie nichts davon ab, immer weiter zu machen, immer noch intelligenter zu werden, "superintelligent", wie der Oxford-Philosoph Nick Bostrom das genannt hat.

Big Data plus lernende Software - da kommt was auf uns zu

Tatsächlich müssen wir uns vorerst wirklich keine Sorgen machen, dass eine künstliche Intelligenz die Menschheit unterjocht oder gar ausrottet. Was gerade geschieht, ist nicht apokalyptisch aber für das Selbstverständnis der Menschheit vermutlich trotzdem schwer verdaulich: Eine Maschine - oder besser: eine Software - kann, in klar beschriebenen, eng umgrenzten Gebieten tatsächlich schlauer werden als alle Menschen.

So schlau, dass nicht mehr die Software von den Menschen lernt - sondern umgekehrt. Die Züge von AlphaGo werden wohl verändern, wie Menschen künftig Go spielen. Obwohl, und da wird es spannend, niemand weiß, wie sie genau auf diese Züge gekommen ist. Da gewinnt das Diktum des Science-Fiction-Autors Arthur C. Clarke ganz neue Aktualität: "Jede ausreichend weit entwickelte Technologie ist von Magie nicht mehr zu unterscheiden."



Ein neuronales Netz ist, obwohl man alle seine Verbindungen und Gewichtungen betrachten kann, letztlich eine Black Box. Niemand versteht wirklich, wie es zu seinen Ergebnissen kommt. Ob sie etwas taugen, lässt sich nur im Abgleich mit der Realität - zum Beispiel den Leistungen eines Go-Profis - ermitteln. Immer vorausgesetzt, es liegen ausreichend viele Daten - beispielsweise historische Go-Partien - vor, um das Netzwerk zu trainieren, es auf den Weg zu bringen.

Vorhersage ohne Erkenntnis?

An Daten herrscht kein Mangel. Die Benutzung des Internets, all die Sensoren in unseren Handys, Autos, Industrierobotern, medizinische und fast jede andere Art von Forschung erzeugen täglich gigantische Mengen davon. "Big Data" ist nicht nur ein Buzzword. Aber erst in Verbindung mit lernender Software werden diese riesigen Datenmengen wirklich interessant: Neuronale Netze können aus in diversen Sprachen vorliegenden Texten übersetzen lernen, aus medizinischen Bilddatenbanken das Erkennen von Tumoren, und womöglich aus Klimadaten eines Tages bessere Wettervorhersagen ableiten, als menschengemachte Modelle es heute erlauben. Lernende Software, die uns in ihrem Spezialgebiet überflügelt, wird zum Lehrmeister der Menschheit werden.

Das birgt eine Gefahr: Wenn wir uns auf die Vorhersagen der Rechenmaschinen verlassen, ohne zu begreifen, wie diese Vorhersagen zustandekommen, verabschieden wir uns vom Grundprinzip wissenschaftlicher Erkenntnis, ja von der Erkenntnis an sich: Die Black Box wird uns nicht verraten, wie sie auf ihr Ergebnis gekommen ist. Wissenschaftler werden künftig immer häufiger damit beschäftigt sein, im Nachhinein kausale Erklärungen zu finden für die Voraussagen, die Software aus Hunderttausenden komplexen Korrelationen abgeleitet hat. Das stellt die Wissenschaft, wie wir sie kennen, auf den Kopf.

Schlecht aber muss all das nicht sein, im Gegenteil: Wenn Maschinen uns zeigen können, wie man besser Go spielt, können sie uns vielleicht auch helfen, den Klimawandel besser zu verstehen und zu bekämpfen, den Krebs zu besiegen, dem Hunger in der Welt effektiver zu begegnen. Wir dürfen dabei nur nicht so träge werden, dass wir Vorhersagen akzeptieren, ohne dass ihnen auch Erkenntnis folgt. Sonst wird die Menschheit eines Tages tatsächlich von der künstlichen Intelligenz unterjocht - weil sie selbst das Denken aufgegeben hat.



Quelle: s.o.

Kommentar:
iss mir schlecht - und das werden die Weltkonzerne zulassen?
Fantast!


Mit freundlichen Grüßen
franzpeter
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#4

Ein Computer schlägt einen der besten menschlichen „Go“-Spieler

in Aus der Welt der Wissenschaft 15.03.2016 22:34
von franzpeter | 9.156 Beiträge

Mensch gegen Maschine
Künstliche Intuition
Ein Computer schlägt einen der besten menschlichen „Go“-Spieler. Das ist eine bedeutende Leistung der Informatik, aber kein Grund zu philosophischer Panik.
13.03.2016, von Ulf von Rauchhaupt


An der künstlichen Intelligenz (KI) scheiden sich die Geister. Die einen erwarten, dass sie uns Erdenklößen dereinst das transhumane Heil bringt. Die anderen warnen vor Maschinen, die irgendwann schlauer würden als wir Zauberlehrlinge. Und eine dritte Fraktion konnte lange über die dann doch recht bescheidenen Fortschritte der KI spotten.


Ulf von Rauchhaupt
Autor: Ulf von Rauchhaupt, verantwortlich für das Ressort „Wissenschaft“ der Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung.
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Das ist inzwischen anders. Der Südkoreaner Lee Sedol hat das derzeit laufende Turnier im Brettspiel Go gegen die Software AlphaGo aus dem Hause Google schon nach der dritten Partie vorzeitig verloren. Das sollte die Philosophen noch mehr beschäftigen als die Niederlage des Schachweltmeisters Garry Kasparov gegen eine IBM-Maschine anno 1997.



Hier spielt kein Algorithmus

Denn Lee gilt als der größte lebende Champion in einem Spiel, das Computer bislang vor erheblich größere Schwierigkeiten stellte als Schach. Schon dort ist die Vielfalt möglicher Stellungen und Zugfolgen so groß, dass bloßes Durchrechnen auch Supercomputer überfordert. Deswegen werden Datenbanken über Millionen historischer Partien zu Hilfe genommen, anhand derer ein Rechner die Chancen beurteilt, welche ihm die gerade möglichen Zugfolgen bieten. Beim Go stößt diese Strategie schnell an Grenzen. Zum einen ist die Stellungsvielfalt auf seinem 19-mal-19-Gitter sehr viel höher. Zum anderen ist der Vor- oder Nachteil einer endlich tief vorausberechneten Zugsequenz viel schwieriger abzuschätzen. Erfahrene Go-Spieler berichten, dass sie intuitiv spielen und ihre Züge oft gar nicht begründen können. Wie will man da einen Rechner anweisen, was er in welchem Fall zu tun hat?


Die Antwort der Google-Ingenieure, die sie Ende Januar in „Nature“ vorstellten, ist zukunftsweisend: Man programmiert der Maschine eben keine Handlungsanweisungen ein, sondern lässt sie genau das tun, was auch einem Menschen zu seiner Intuition verhilft: Man lässt sie Erfahrungen sammeln. Im Fall von AlphaGo dienten dazu tief gestaffelte Ebenen künstlicher neuronaler Netze, die elementare Vorgänge in natürlichen Nervensystemen digital simulieren. Sie werden mit äußeren Daten trainiert, aber auch, indem die Software gegen sich selbst antritt. AlphaGo ist damit kein bloßer Algorithmus, sondern ein System, das in der Lage ist zu lernen, sich eine eigene kognitive Biographie zu erwerben – und damit so etwas wie eine Persönlichkeit. Tatsächlich berichtete ein europäischer Go-Profi, der im Oktober gegen AlphaGo antrat (und verlor), er habe das Gefühl gehabt, hinter den Zügen seines Gegners stünde eine reale Person.


Keine Intuition ohne Irrtum

Bevor die Transhumanisten nun die Sektkorken knallen lassen, sollten sie aber bedenken, dass die Software nur Go spielen kann. Sie kann keine anderen Erfahrungen machen und weder ihr Wissen noch allgemein ihre Lernfähigkeit auf andere Probleme übertragen. Wie so etwas zu bewerkstelligen wäre, dafür haben nach eigenem Bekunden selbst die Experten von Google nicht die leiseste Idee.

Ein anderer Grund, warum Maschinenrechtler sich so schnell keine Gedanken über Computer würde machen werden, ist Gegenstand unserer heutigen Panoramaseite (Seite 72 und 73). Juristen sollten sich trotzdem für AlphaGo und die Folgen interessieren. Gerade weil das System menschlichem Wissenserwerb nachempfunden ist, können ihm Fehler unterlaufen, die kein Programmierer auch nur indirekt zu verantworten hat. Bevor man ein solches Kunsthirn zum Beispiel ein Auto steuern lässt, sollte man sich ein paar Gedanken über künstliche Verantwortung machen.

Quelle FAz

Anmerkung:

Zitat
Bevor die Transhumanisten nun die Sektkorken knallen lassen, sollten sie aber bedenken, dass die Software nur Go spielen kann. Sie kann keine anderen Erfahrungen machen und weder ihr Wissen noch allgemein ihre Lernfähigkeit auf andere Probleme übertragen.



Leider zu kurz gedacht,
Genau wie man einem Computerprogramm derartiges Go beibringen kann, kann man es auf jedes andere Problem einstellen.
Und das wiederum könnte irgendwann zu der Situation aus dem Zauberlehrling (J.W. von Goethe) führen, wo es so treffend heißt: "Die Geister die ich rief, werd' ich nun nicht los."


Mit freundlichen Grüßen
franzpeter
zuletzt bearbeitet 17.03.2016 22:24 | nach oben springen


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