Dr. Reinhard Munzert, Autor des mehrfach neu aufgelegten Standardwerks “Schachpsychologie”, hat sich angeboten, für uns als Gastautor das in mancherlei Hinsicht aufregendste Schachbuch 2019 unter die Lupe zu nehmen: “Game Changer”.
In welchem Maße und wie schnell die in “Game Changer” beschriebenen Strategien schon jetzt das menschliche Schach, zumindest das auf der Meisterebene, beeinflussen, vielleicht sogar umkrempeln, hat jetzt niemand anderes als der deutsche Bundestrainer Dorian Rogozenco festgestellt. Bei einem gemeinsamen Training deutscher Nationalspieler mit niederländischen steht unter anderem die Arbeit mit AlphaZeros kleiner Schwester Leela auf der Tagesordnung.
Dass neuronale Schachmaschinen das Schach verändern, steht außer Frage. Aber wie kommen sie auf ihre Ideen? Das kann noch niemand recht erklären, nicht einmal die Entwickler. Reinhard Munzert geht dieser Frage trotzdem nach.
Im ersten Teil seiner Rezension beanstandet er die eine oder andere Formalie und labt sich daran, dass er schon vor 30 Jahren öffentlich darüber spekulierte, was die Google-Tochter DeepMind mit ihrem AlphaZero nun wahr gemacht wird. Heute geht Munzert der Frage nach, ob und wie AlphaZero denkt:
„Its construction is based on the way our brains are wired…“
(Natasha Regan in Game Changer 2019, S. 404).
Das Gehirn ist schwer zu fassen. Milliarden verknüpfter Neuronen (Nervenzellen) können Erstaunliches leisten. Sie können sogar andere “Gehirne” erfinden, elektronische: von klassischen hirnfreien Rechnern zu Neuro-Computern. Manche Computer haben kaum Ähnlichkeit mit unserem biologischen Wundergewebe. Andere schon, diese rechnen/„denken“ mittels künstlicher neuronaler Netzwerke.
Neuronale Netze und Schach
Eine wesentliche Grundlage für den Erfolg von AlphaZero ist die Verwendung von neuronalen Netzen beim Schachspiel. AlphaZero und Vorgänger AlphaGo werden als „neural network based system“ beschrieben (S. 19; vgl. S. 70).
An vielen Stellen des Buches finden sich Ausführungen zu neuronalen Netzen. So zur Positionsbetrachtung, Mustererkennung und Bewertung aktueller und möglicher Entwicklungen mittels gemachter „Erfahrungen“ (S. 96-97): „AlphaZero uses a neural net…We have found time and time again that given enough capacity and training time the neural network will eventually figure out automatically which patterns are useful and which ones are not.“
(S. 91): „In order to process a given chess position, the neural networks in AlphaZero turn the position into a long vector of numbers. These numbers are then processed through the many layers of the neural network.“
Und wo sind diese künstlichen Neuronen – real oder als Algorithmus? Hier kommen wohl TPUs ins Spiel: „Tensor Processing Units – specialist computer chips that were developed by Google specifically for machine learning“ (S. 412). Superprozessoren also, bei denen Google verständlicherweise manches geheimhält.
Viele kreative Denker sowie Teams in Forschungseinrichtungen, Universitäten, Konzernen (und Garagen?) arbeiten an innovativen Neuro-Computing-Realisierungen und Anwendungen. Mancher Gebrauch von künstlicher Intelligenz ist leider nicht so harmlos wie beim Schachspiel. Der allgemeine Siegeszug von künstlichen neuronalen Netzen ist mittlerweile unaufhaltsam.
Wie AlphaZero “denkt”
„How AlphaZero thinks“ (S. 68)
Sadler & Regan schreiben: „AlphaZero’s thought processes are more human-like than traditional chess engines…“ (S. 69).
An anderer Stelle sprechen sie von widerspiegeln: „…mirrors a human thought process…“ (S. 95). DeepMinds Chef Demis Hassabis, Computerwissenschaftler und Hirnfachmann, hingegen setzt ‚think‘ in Anführungszeichen (S. 15).
Denken Neuro-Computer?
Denken oder nicht denken, das ist hier die Frage. Fest steht, AlphaZero beherrscht grandiose Informationsverarbeitung. Aber rechnet der Neuro-Champ noch oder denkt er schon? Hängt natürlich davon ab, was man unter Denken versteht.
Wie denken Menschen: Vor allem sprachlich und bildlich – sequenziell, parallel, wechselwirkend und teilweise unbewusst. Wie ist es bei Ihnen?
Was die Bild- und Musterverarbeitung anbelangt, sind Neuro-Computer nach entsprechendem Training meist ausgezeichnet. Viele Neuro-Computer können bekanntlich auch Spracherkennung, -verarbeitung und -produktion (auch ihre kleinen Geschwister im Smartphone, siehe “Siri”).
Meine Meinung: Künstliche neuronale Netze sind wohl eine Schnittstelle zwischen Rechnen und „Denken“. Für Künstliche Intelligenz sind sie unentbehrlich.
Spektrum der Wissenschaft titelte jedenfalls zutreffend: „Triumph der KI – Wie neuronale Netze die künstliche Intelligenz revolutionieren“ (2018, Nr.1).
