Alle Kommentare von ShuyiN

Dass die Partien noch zuende gespielt werden war schon vorher klar. War beim Match gegen Fan Hui ja genauso. Jede Partie liefert neue Erkenntnisse für alle Seiten. Und es kann auch gut sein, dass sie z.B. Sedol verpflichten werden, um das Programm weiter zu erforschen. Es wird also nicht wie DeepBlue damals sofort eingestampft^^

Bei einem Jubango oder Titelmatch wird im Best-of-Modus gespielt. Dass heißt sobald eine Person gewonnen hat, endet es, aber hier war wie gesagt vorher festgelegt, dass alle Runden gespielt werden.

Die Frage ist eher wann gegen die Nr. 1 Ke Jie gespielt wird.
Er hat ja nach Partie 1 & 2 noch geprallt gegen diese Version von AlphaGo (ist ja für das Match eingefroren worden) gute Siegchancen zu haben, aber einiger Zeit auch klar zu verlieren. Das wollen sicher noch viele Leute sehen & Demis Hassabis von Deepmind hat auch schon geschrieben, dass sie das machen können.



Nach Match 2 hatten viele Chinese übrigens die Verschwörungstheorie, dass in den Verträgen von Fan Hui & Lee Sedol steht, dass sie kein Ko spielen dürfen, da dies eine große Schwäche der Monte Carlo-Programme ist. Spiel 3 heute ist aber wohl der perfekte Gegenbeweis

Zug 7 in Spiel 1 war ebenso ein Zug von Lee Sedol mit dem er genau das testen wollte.

Mit so einem sonderbaren Zug, der in Spielen sonst nicht vorkommt, wäre dann ja die ursprüngliche Datebank (die Realpartien mit denen AlphaGO gefüttert wurde) geschlagen. Jedoch hat es das Programm kein Stück gestört und den entsprechend schlechten Zug sogar korrekt bestraft.
AlphaGo hat den Zug also im Training gegen sich selbst getestet & validiert und/oder er hat - nachdem sein neuronales Netzwerk Favoritenzüge ausgegeben hat - beim Durchrechnen der Favoriten den "neuen" Zug gut in die Berechnungen mit einbezogen.

Und in Spiel 2 heute hat der Bot dann ja auch selbst 1-2 "neue" Züge gemacht, über die die Profis sehr gestaunt haben.

Das erschreckende dabei ist ja, dass AlphaGo genau wie alle anderen Go Bots nicht die Punktzahl, sondern die Gewinnwahrscheinlichkeit maximiert (wurde heute vor Spiel 2 bestätigt). Daraus folgt, dass Bots sobald sie sich vorne sehen sicherere/schwächere Züge spielen und dann mit nur wenig Punkten gewinnen. Man kann also (mal davon abgesehen, dass noch viel zu wenig Spiele veröffentlicht sind) noch garnicht sagen wie stark das Programm überhaupt ist.

Übermorgen wird Lee Sedol dann wohl nochmal eine dritte Angriffsfläche ausprobieren: er wird all seine Zeit in die Eröffnung setzen, um zu versuchen dort eine Führung aufzubauen. Und dann wäre es interessant wie AlphaGo darauf reagiert, wenn es hinten liegt.

Neben der Monte Carlo Treesearch, die ja schon einen großen Fortschritt für Go-Bots gebracht hat (von Schüler-Level auf Top-Amateur-Level), waren übrigens auch die neuronalen Netzwerke schon seit über 10 Jahren im Gespräch; konnten bis dato aber keinen großen Erfolg liefern.

Dieser erfolgreiche Versuche bringt einen riesigen Fortschritt für die AI-Forschung (vor allem weil das entsprechende Paper seit Ende Januar veröffentlicht ist), und wird uns sehr viele wissenschaftliche und technische Erfolge bringen

Für Go-Spieler war die Partie heute übrigens sehr deprimierend, da Sedol im Gegensatz zu gestern (aus menschlicher Sicht) nahezu Tadellos gespielt hat. Lediglich der junge Ke Jie, der momentan die Go-Welt dominiert, hatte sich über das Opening und ein paar Züge beschwert. Alle anderen Pros waren sprachlos - vor allem auch, weil AlphaGo heute neue/kreative Züge gespielt hat (es scheint durch gegen sich selbst Spielen also tatsächlich eine neue Stärke zu erreichen).

Es ist halt so wie Fan Hui (der von AlphaGo besiegte Europameister) es nach Bekanntgabe schon erklärt hat: "es ist wie gegen eine Wand zu spielen" - man kann einfach nicht gewinnen.
Man leidet schon stark mit Lee Sedol, wenn man weiß, dass er seit seinem fünften Lebensjahr nichts anderes als Go gemacht hat & für dieses Spiel lebt, und jetzt erstmal eine Welt für ihn zusammenbricht.

1:0 AlphaGo

Wenn du dich in die Marterie einlesen möchtest, kann ich dir folgende Reihenfolge empfehlen:

1. CrazyStone Monte Carlo Tree Search
Bevor Facebook und Google letztes Jahr mit ihren Bots an den Start gingen, waren CrazyStone & Zen die Platzhirsche. Klassischer Monte Carlo Algorithmus, der durch Veränderung der Variablen immer besser werden soll.

1b. Facebook darkforest
Neuronales Netzwerk mit besonderem Blick auf Pattern- und Bilderkennung, die Facebook erforschen will, um sie in diversen Projekten einzusetzen. [Paper]

2. Deepmind AlphaGo
Direkt mit der verzögerten Bekanntgabe des Sieges gegen den Europameister Fan Hui (das Match war im Oktober und veröffentlich wurde es erst Ende Januar) hat Deepmind im Nature ein Paper veröffentlich, in dem erklärt wird wie AlphaGo funktioniert, wie es sich trainiert, und wie dessen Setup im Oktober aussah (u.a. 1700 CPUs!).




Besonders beeindruckend finde ich das gute Ressourcen- und Zeitmanagement von AlphaGo.
Zuerst läuft ein Algorithmus durch der lediglich 10-20 mögliche Züge ausgibt. Danach werden diese Züge dann möglichst tief durchgerechnet, um einen auszuwählen. Das hat bei einem schlechten Netzwerk natürlich große Fehleranfälligkeit, weil eben gute Züge schon vorher unter den Tisch fallen können. Wenn das Netzwerk allerdings gut ist, kann so die Rechenleistung unter der Nebenbedingung Zeit maximiert werden.
Das kommt von den Bots dann zum ersten mal der menschlichen Denkweise beim Go sehr nahe, die aus einem Mix aus Intuition und Rechnen besteht.

CrazyStone hat bis jetzt dagegen kein richtiges Zeitmanagement (es verwaltet die Zeit linear), was u.a. zu folgendem groben Fehler führt:
Alt. A: 60 Minuten Hauptbedenkzeit + 60 Sekunden/Zug Endzeit (sog. Byoyomi)
Alt. B: keine Hauptbedenkzeit + 60 Sekunden/Zug Byoyomi-Zeit
Bei Alternative A teilt sich CrazyStone seine 60 Minuten Hauptzeit für seine ca. 150-200 Züge ein und kommt dadurch auf ca. 20 Sekunden, die es für jeden Zug verwendet.
Bei Alternative B aber weiß CrazyStone, dass es für jeden Zug 60 Sekunden hat & versucht diese auch zu nutzen.
Das führt zu dem Fehler, dass CrazyStone bei vielen Zeiteinstellungen seine Ressourcen nicht richtig einteilt.



Edit: Ich bin übrigens sehr zwiegespalten bezüglich des Ausgangs dieses Matches
Als Go-Spieler ist man natürlich für Sedol. Dass Computer dieses Spiel bisher nicht knacken konnten, hat ja einen gewissen Charme für Go ausgemacht. Deshalb hoffen wohl viele Spieler, dass wir ähnlich wie bei Kasparow damals erstmal noch mit einem blauen Auge davonkommen und es dann erst in 1-2 Jahren soweit ist.
Mit meinem Studienbereich (Wirtschaft mit besonderem Interesse für Operations Research und klassischer Spieltheorie) bin in natürlich klar im Team Forschung Einfach nur spannend wo diese Technik überall eingesetzt werden kann, wenn die benötigten Computerstandards erreicht werden, und was damit alles verbesser/erleichtert werden kann.

Am Mittwoch ist es endlich soweit


Googles selbstlernende AI gegen einen der besten Go-Spieler aller Zeiten


Viele vergleichen dieses Ereignis mit den die beiden Matches von Garri Kasparow & Deep Blue 1996 und 1997. Dabei besteht technisch gesehen jedoch ein großer Unterschied. Schach wurde von Computer mit Hilfe von brute force (dem Durchrechnen des kompletten Zugbaumes) geschlagen.

Dies ist für Go jedoch noch in sehr sehr weiter Ferne. Go besitzt auf einem 19x19-Brett 2*10^170 legale Brettstellungen (= mögliche Spiele), was oft in Relation zu der geschätzten Atomanzahl des observierbaren Universums (10^78 bis 10^80) betrachtet wird. Das Spiel ist damit eines der bisher noch wenigen ungelösten Spiele der (erweiterten) Kombinatorischen Spieltheorie.
Nun hat Google/Deepmind mit AlphaGo jedoch einen Bot erstellt, der mit einem mehrstufigen Algorithmus Züge wählt und diese Auswahl durch Spiele gegen andere und sich selbst ständig verbessert. Das kommende Match stellt also einen großen Meilenstein in der AI-Forschung dar.

Übrigens versucht auch Facebook mit einem Bot (darkforest) Go zu knacken, wurde jedoch wie alle anderen Go-Bots von der überraschenden Nachricht von Googles Sieg über den amtierenden Europameister im Go übertrumpft (kurze Videozusammenfasung von Google/Deepmind).


Hier mal ein guter Einführungsartikel: SPON

(kleiner Fehler im Artikel: Lee Sedol ist momentan laut Weltliste nicht der beste Go-Spieler. Er hat die Go-Szene in den 2000ern ca. eine Dekade lang dominiert, wurde mittlerweile jedoch von einigen jungen Spieler überholt. Momentan pendelt Sedol zwischen Platz 3 und 4 der Weltliste.)

Der dunkle Turm:

Roland Deschain - Idris Elba
Der Mann in Schwarz - Matthew McConaughey

(Quelle)

Jugendwort des Jahres: Smombie

... davon hab ich ja noch nie gehört ... bin ich etwa ... alt?!

Laufen, Fahrrad, Pogo Stick, ...

Ich gehe davon aus, dass man am Anfang & Ende immer noch ein Stück ohne Autobahn fährt, was den 100 km/h Durchschnitt der Autobahn dann runterzieht

NRW hätte auch nur eine Halle und - wie Mehli sagt - besserer Termin sein können. Aber sonst passt es doch; Kolle/Genetikk/257ers alle grade beliebt. Und zur Not holt man am Ende noch Special Guests ala SSIO, Farid usw dazu^^

mal wieder ein geniales line up

Bully: Solarship Edition

^^