Vier gewinnt
Dieses bekannte Strategiespiel hat das Ziel 4 Spielsteine der gleichen Farbe waagrecht, senkrecht oder diagonal in eine Linie zu bringen. Da es so simpel ist, wird es gerne von Kindern als auch Erwachsenen gespielt. Ausführliche Erklärungen sowie die genauen Spielregeln können hier nachgelesen werden.
Künstliche Intelligenz in Brettspielen
Der Einsatz von maschineller Intelligenz in Brettspielen reicht zurück in die 80er Jahre. Eines der ersten Spiele, welche wirklich von KI profitierten war Schach. Der erste Schachcomputer Deep Thought konnte damals sogar Schachweltmeisterschaften gegen menschliche Gegenspieler gewinnen. Jedoch war die damals eingesetzte KI sehr unterschiedlich zu der heutigen.
Viele Brettspielcomputer bauen einen sogenannten Spielbaum auf. Dieser Baum berechnet von der aktuellen Spielposition alle möglichen nachfolgenden Spielpositionen aus. So ein Baum kann zum Beispiel bei Schach sehr schnell sehr groß werden. Die geschätzte Anzahl an legalen Schachpositionen liegt geschätzt bei 10^40. Deswegen können auch die leistungsfähigsten Computer auf dieser Welt nicht alle möglichen Spielpositionen von Schach berechnen.
Um dieses Problem etwas abzumildern, wurden am Beispiel Schach enorme Mengen an Züge vorberechnet und in eine Datenbank geschrieben. Diese Datenbank wird dann währen einer Schachpartie von der KI abgefragt, sobald der Spielbaum nicht mehr berechnet werden kann.
Die damalige Spiel-KI war also eigentlich keine künstliche Intelligenz im eigentlichen Sinne, da es keine Trainingsdaten gab und die KI eigentlich nicht lernen musste.
AlphaGo
Im Jahre 2016 stellte das Unternehmen DeepMind eine neuartige künstliche Intelligenz vor, welche einen Durchbruch in der Entwicklung von intelligenten Brettspielcomputern erzielte. Die KI AlphaGo wurde auf das Brettspiel Go trainiert und konnte schon 2015 einen mehrfachen Europameister schlagen. Der Nachfolger AlphaGo Zero konnte schließlich 2016 den weltbesten Go Spieler in 4 von 5 Spielen besiegen. Das besonderen daran war, dass diese Software keinen Spielbaum und keine vorberechneten Bibliotheken verwendete.
Ein weiteres, sehr interessantes Detail an dieser KI ist ihre Generalisierungsfähigkeit. Sie ist nämlich nicht nur auf Go beschränkt, sondern kann im Prinzip auf alle Nullsummenspiele, wie es auch 4 gewinnt ist trainiert werden. Deepmind erkannten das und veröffentliche 2018 ihren aktuellsten Spielalgorithmus AlphaZero vor.
AlphaZero für 4 gewinnt
Wir haben AlphaZero selbst anhand von 4 gewinnt trainiert. Unsere KI relativ stark, jedoch verglichen mit der von DeepMind relativ leicht besiegbar. Wir würden ein Rechenzentrum benötigen, um eine ähnliche Spielstärke zu erreichen.
Wenn Sie wollen, können Sie auch selbst testen, ob Sie es schaffen unsere KI zu schlagen. Wir haben einen eigenen Spielraum gebaut, in welchem Sie gegen unseren Vier gewinnt Computer spielen können. Den Link finden Sie hier.
Hinweis: Wenn sie eine mobiles Gerät verwenden, nehmen Sie die niedrigen Einstellungen, auf einem Laptop, Computer, etc. können sie gerne die Hohen verwenden.
Übrigens gibt es auf Netflix eine sehr sehenswerte Doku über AlphaGo, welche dessen Werdegang und Einsatz in recht dramaturgischer Weise schildert.
