Wie das Schach gewonnen wurde

Als Schachweltmeister Garry Kasparov die sechste und letzte Partie seines Matches im Mai gegen Deep Blue-a.k.a. der Supercomputer IBM RS/6000 SP - eine Maschine, die endlich eine der ältesten Herausforderungen der künstlichen Intelligenz erfüllt. Schach reizt Computerforscher seit den 1830er Jahren, als der exzentrische englische Erfinder Charles Babbage daran dachte, Investoren auf seine Idee einer programmierbaren Analysemaschine zu locken, indem er die Möglichkeit einer Schachspielmaschine in Aussicht stellte. Schließlich sind die Regeln des Schachspiels genau definiert und leicht zu programmieren, doch sie führen zu strategischen Komplexitäten, die selbst die besten menschlichen Köpfe herausfordern. Aber trotz aller Bemühungen der Forscher konnte keine Maschine die besten menschlichen Spieler schlagen. Bis tiefblau.

Ironischerweise kommt der Sieg, wenn die Computerschach-Gemeinde seit langem jeden Vorwand aufgegeben hat, menschliches Denken nachzuahmen. Schachmeister, wie der Rest von uns, sind heute dafür bekannt, zu argumentieren, indem sie Muster erkennen, Konzepte bilden und Pläne erstellen – Prozesse, die Computer, wenn überhaupt, schlecht machen. Deep Blue setzt, wie alle Top-Schachmaschinen seit den 1960er Jahren, stattdessen auf brachiale Gewalt – es schaut bei allen möglichen Zügen so weit wie möglich nach vorne und bewertet die Stärke jeder Stellung nach vorprogrammierten Regeln. Aufgrund der Regel, dass je schneller ein Computer ist, desto mehr Positionen kann er suchen und desto besser kann er spielen, Deep Blue verlässt sich auf 32 gleichzeitig arbeitende Hochgeschwindigkeitsprozessoren, von denen jeder die Arbeit von 16 parallel laufenden Spezial-Schachchips koordiniert . Diese Rechenleistung ermöglicht es Deep Blue, pro Sekunde insgesamt 200 Millionen Positionen auszuwerten.

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Diese Geschichte war Teil unserer August-Ausgabe 1997



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M. Mitchell Waldrop, Autor des Bestsellers Komplexität und eines in Kürze erscheinenden Buches über die Geschichte der Computer, sprach kürzlich mit Feng-Hsiung Hsu, dem Hauptdesigner von Deep Blue bei IBM, über die Auswirkungen des Sieges der Maschine und ihren Wert für andere Anwendungen.

TR: Im Februar 1996, als Deep Blue brandneu war, trat es gegen Garry Kasparov an und verlor. Viele Menschen fühlten sich bestätigt – als ob dies die angeborene Überlegenheit des menschlichen Geistes gegenüber einer bloßen Maschine bewies. Aber jetzt, da Deep Blue gewonnen hat, haben viele das Gefühl, der Computer habe die Menschheit gedemütigt. Sollten sie sich bedroht fühlen?

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HSU: Nein. Denken Sie daran, Deep Blue hat nicht alleine Schach gespielt. Bevor das Spiel überhaupt begann, programmierten die Menschen die Maschine so, dass sie auf Garrys Niveau angehoben wurde. Und dann sind wir während des Spiels tatsächlich zwischen den Spielen hin und her gegangen, haben uns die Fehler von Deep Blue angesehen und seine Kriterien zur Bewertung der Situation entsprechend angepasst, damit es nicht zweimal denselben Fehler macht. Ohne das hätte Deep Blue nicht mit Garry konkurrieren können. Man könnte also sagen, dass Garry letztes Jahr einen für die Vergangenheit der Menschheit gewonnen hat. In diesem Jahr hat Deep Blue einen für die Zukunft der Menschheit gewonnen.

TR: Wieso das?

HSU: Wenn Garry Schach spielt, verlässt er sich auf seinen angeborenen Intellekt, sein Wissen über das Spiel und die Erfahrung, die er sowohl im Umgang mit Menschen als auch mit Computern gesammelt hat. Dies ist die altmodische Art, Schach zu spielen; Garry ist trotz seiner Brillanz durch das biologisch Mögliche eingeschränkt. Deep Blue steht für jede Technologie, die es uns ermöglicht, die Grenzen zu überschreiten, die uns die Natur normalerweise auferlegt. Wir sprechen gerade über das Telefon: Ich kann Sie nur durch Rufen nicht erreichen. Das Prinzip ist beim Schach das gleiche. Garry mag der beste Schachspieler aller Zeiten sein, aber während die Schachspieler in Deep Blues Team nicht behaupten können, auch nur annähernd Garrys Fähigkeiten zu erreichen, haben wir mit Deep Blue unsere Grenzen überschritten und gewonnen.

TR: Wenn man es so ausdrückt, klingt das Match ein wenig unfair. Garry spielte nicht gegen eine Maschine oder eine Person, sondern gegen ein ganzes Team.

HSU: Aber Garry war auch Teil eines Teams. Zwischen den Spielen beriet er sich mit seinem Trainer und sogar mit seinem eigenen Schachcomputer, um herauszufinden, was Deep Blue tun würde. Das ist eigentlich ein normaler Teil eines jeden Schachspiels auf Meisterniveau. Man könnte also sagen, dass Garry gegen einen Computer spielte, der auf menschlicher Leistung angewiesen war - aber Deep Blue spielte gegen einen Menschen, der sich teilweise auf Computerleistung verließ.

TR: Meinetwegen. Aber das hätte man letztes Jahr sagen können, als Garry gewann. Doch dieses Jahr hat er verloren. Was machte den Unterschied?

HSU: Die offensichtlichsten Unterschiede sind, dass Deep Blue dieses Jahr doppelt so schnell war, weil es neue Chips für die zentrale Verarbeitungseinheit sowie doppelt so viele Chips hatte, die nur zum Schachspielen entwickelt wurden.
Aber für das Spiel waren diese Hardware-Fortschritte nicht so entscheidend wie zwei andere Überlegungen. Zuerst haben wir die Wissenslücke angesprochen. Garry ist ein bemerkenswerter Mensch mit einem enormen Wissen und einer Intuition über Schach, die er über 30 Jahre lang erworben hat. Letztes Jahr ging Deep Blue als Neugeborenes ins Spiel: Es war gerade erst gebaut und wusste nicht viel über Schach. Also haben wir danach den Internationalen Großmeister Joel Benjamin gebeten, mit uns reinzukommen und die Maschine quasi zur Schachschule zu bringen. Eigentlich gingen wir zur Schachschule und nutzten das Gelernte, um den grundlegenden Softwarecode der Maschine komplett neu zu programmieren und die Schachchips neu zu entwerfen, um viel mehr Schachwissen zu integrieren. Beim diesjährigen Match hatte Deep Blue in Joels Worten begonnen, Schach auf menschlichem Niveau zu spielen.

Zweitens befassten wir uns mit der Frage des weiteren Lernens von Garrys Seite. Für einen Informatiker ist die Idee, eine Maschine zu bauen, um mit dem Schachweltmeister zu konkurrieren, wie die Besteigung des Mount Everest. Unglücklicherweise für uns letztes Jahr wuchs der menschliche Mt. Everest während des Spiels 30 Meter pro Tag: Garry hat die Fähigkeit eines Menschen, sich an das anzupassen, was Deep Blue tut. Wir wussten, dass Deep Blue nie so anpassungsfähig sein würde wie ein Mensch, da ein Computer nicht so konstruiert ist. Aber wir haben Software-Tools entwickelt, die es uns ermöglichten, zwischen den Spielen zu wechseln und die Programmierung von Deep Blue viel schneller als zuvor anzupassen. Das stellte sich als kritisch heraus. Die Situation war wie beim Indy 500, bei dem man zum Boxenstopp fährt und mit seinem eigenen High-Speed-Tool das Rad wechselt.

TR: Wie Sie bemerken, ist Deep Blue nicht so anpassungsfähig wie eine Person. Sie und Ihre Kollegen haben immer wieder betont, dass der Computer mit numerischer Brute-Force arbeitet. Warum nicht versuchen, menschliche Kognition und Anpassungsfähigkeit zu simulieren?

die größte Blase der Welt

HSU: Während Menschen sehr gut in Mustererkennung, Konzeptbildung usw. sind, sind diese Aufgaben für Computer sehr schwierig. Computer können den Menschen jedoch ergänzen, weil sie gut rechnen können. Aus technischer Sicht also, wenn Sie Schachprobleme per Computer angehen wollen, finden Sie heraus, wie Sie die Fähigkeit der Maschine zum schnellen Rechnen nutzen können.

Die Fähigkeit, schnell zu rechnen, ist in vielen anderen Bereichen sehr nützlich. Eine Anwendung heißt Data Mining. Große Unternehmen verwenden diese Technik, um aus einer Vielzahl von Details ausgewählte Informationen zu extrahieren – zum Beispiel verwenden Unternehmen sie, um Finanzmärkte zu analysieren. Data Mining könnte auch dazu beitragen, eine Vielzahl von Problemen für Einzelpersonen zu lösen, wie beispielsweise die Informationsüberflutung, die die Menschen jetzt im Zuge des verstärkten Zugangs unter anderem zum Internet erleben. So wie wir unsere speziellen Schachchips verwendet haben, um Deep Blue zu beschleunigen - viele von ihnen parallel einsetzen - können wir Computersysteme entwickeln, die sich für das Data Mining im World Wide Web eignen. Eine solche Technologie könnte Sie auf den Punkt bringen und Ihnen Informationen präsentieren, damit Sie nicht Ihr ganzes Leben damit verbringen müssen, im Internet zu surfen.

die dinge werden seltsam

TR: Würde ein solches Werkzeug nicht das verstärken, was man den Quantifizierungsfehler nennen könnte – die Vorstellung, dass alle Urteile und Entscheidungen auf Berechnungen reduziert werden können?

HSU: Diese Gefahr besteht. Aber Data Mining führt schließlich zur Entdeckung empirischer Erkenntnisse und Regeln, nach denen die Leute aufhören, herauszufinden, warum diese existieren. Mit anderen Worten, wir können Computer verwenden, um Wissen aus Daten zu extrahieren, aber Menschen müssen dieses Wissen immer noch in Weisheit umwandeln. So schreitet die Menschheit voran.

TR: Was kommt als nächstes, nachdem Deep Blue den führenden menschlichen Schachmeister geschlagen hat?

HSU: Der grundlegende Suchplan von Deep Blue ist eigentlich nicht spezifisch für Schach. Also haben wir begonnen, uns in anderen Bereichen wie der pharmazeutischen Forschung umzusehen, in denen Deep Blue helfen könnte, neue Medikamente schneller zu entwickeln. Das ist wichtig, denn wenn eine Krankheit sehr tödlich und auch sehr ansteckend ist, müssen wir in der Lage sein, sie mit den besten Mitteln zu bekämpfen, die wir haben. Zu diesem Zweck entwickeln wir einen molekularen Modellierungs-Chip-One, der helfen kann, vorherzusagen, wie ein in Frage kommendes Wirkstoffmolekül beispielsweise mit der Proteinhülle eines Virus interagieren würde. Wir planen, im nächsten Jahr mehrere solcher Chips in einen Computer zu verbauen.

TR: Nachdem Sie mit Deep Blue so weit gekommen sind, was würde Ihrer Meinung nach künstliche Intelligenz ausmachen?

HSU: Deep Blue würde echte KI zeigen, wenn es mir nicht erlauben würde, es zu trennen.

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