Durchbruch im Computer-Go

By Guenter Stertenbrink Date 2018-01-21 02:35 Edited 2018-01-21 02:40

bin zu doof fuer das Pun

FineArt was created ... in March 2016,
utilizes the same type of neural network used by AlphaGo
the lab currently has over 50 AI scientists (with 90% of them with PhD degrees)
and over 200 engineers focused on four areas including computer vision,
voice recognition, natural language process, and machine learning.

FineArt wurde erstellt... im März 2016,
nutzt die gleiche Art von neuronalen Netzen wie von AlphaGo verwendet
Das Labor hat derzeit über 50 AI-Wissenschaftler (90% von Ihnen mit Doktorgrad)
und über 200 Ingenieure. Sie konzentrierten sich auf vier Bereiche : Computer Vision,
Spracherkennung, natürlicher Sprachprozess und maschinelles Lernen.
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Tencent = Chinesisches Google , Boersenwert > 400 Mia

By Benno Hartwig Date 2018-01-21 06:51 Edited 2018-01-21 07:03

Thanx für diese Hinweis!

Deepl übersetzt den Text auf
https://qz.com/936654/googles-alpha-go-now-has-a-serious-game-playing-rival-with-tencents-jueyi-or-fineart/
so:

Zitat:

Der Mensch-Maschine-Kampf im komplexen Brettspiel Go war dank Googles Künstlicher Intelligenz-Programm Alpha Go zu einem Ein-Pferd-Rennen geworden. Letztes Jahr hat das KI-Programm Geschichte geschrieben, indem es Lee Sedol, einen der weltbesten Go-Spieler, besiegt hat. Im Januar dieses Jahres wurde sie noch stärker, mit 60 Siegen und Nullverlusten gegen weitere große Namen im Profikreis des Sports.

Die Frage, die wirklich zählt, stellt sich heraus, ist nicht, welcher Mensch gegen Alpha Go antreten kann, sondern welche KI.

Jetzt haben wir vielleicht die Antwort: Jueyi, oder FineArt, eine Go AI, die vom chinesischen Tech-Giganten Tencent entwickelt wurde, hat gerade den Meistertitel (Link auf Chinesisch) beim 10. Computer Go UEC Cup in Japan am Wochenende gewonnen. FineArt gewann alle 11 Spiele und schlug den Zweitplatzierten, Japans Deep Zen Go, zweimal in der Qualifikation und im Finale. Obwohl Alpha Go nicht anwesend war, zog der jährliche Wettbewerb 30 der weltbesten AI Go-Spielsoftware-Systeme wie Facebook's Darkforest und France's Crazy Stone an.

Das Tencent AI Lab begann im März letzten Jahres mit der Entwicklung eines eigenen Go-Playing-Algorithmus, etwa zu der Zeit, als Alpha Go mit einem 4:1-Sieg den koreanischen Lee besiegte, der erste eindeutige Beweis dafür, dass die KI das jahrtausendealte Brettspiel auf einem Niveau spielen konnte, das kein Mensch erreicht hat. Im August setzten die Entwickler von Tencent den Algorithmus auf die chinesische Online-Board-Game-Plattform foxwq.com, um seine Fähigkeiten gegen professionelle Go-Spieler zu testen. Nachdem er mehrmals den Namen gewechselt hatte, entschied sich der KI-Spieler für "FineArt" oder 绝艺, eine Phrase aus einem alten chinesischen Gedicht.

Ke Jie, der amtierende Top-Go-Spieler, scheint für seine Roboterkollegen zu einer Art Benchmark geworden zu sein. Im Januar verlor Ke drei Spiele während Alpha Go's Test auf zwei chinesischen Brettspielseiten. Damals sagte der 19-Jährige, er habe noch "einen letzten Zug", um die KI zu besiegen. Laut chinesischen Medienberichten wird er AlphaGo voraussichtlich im April zum vierten Mal übernehmen.

FineArts traf Ke zum ersten Mal im November auf foxwq.com und gewann und verlor. Aber nach einem Update im Februar hat der Algorithmus inzwischen 10 Spiele in Folge (Link auf Chinesisch) gegen den weltbesten Spieler gewonnen.

Wie Tencent's Tech Blog erklärt (Link auf Chinesisch), funktioniert FineArts ähnlich wie AlphaGo. Beide AIs bestehen aus zwei Computersystemen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und auf großen Datenmengen trainiert werden können. Ein Teil des Systems, das "policy network", sagt voraus, welche der möglichen Züge am ehesten gespielt werden können. Das andere, das "Wertnetzwerk", bewertet dann, welche davon am ehesten zu gewinnen ist.

Quartz hat sich sowohl an das Tencent AI Lab als auch an Googles DeepMind-Team hinter AlphaGo gewandt, um zu fragen, ob ein Match-up für die nahe Zukunft geplant ist, hat aber noch keine Antwort erhalten. (Update: Ein Sprecher von DeepMind sagt, dass das Team im Moment keinen Kommentar hat.

BTW:
Deepl bekommt so eine automatisierte Übersetzung schon ganz schön gut hin, finde ich!

By Ingo Althöfer Date 2018-01-22 19:49

Es gibt ein sehr schönes 40-Minuten-Youtube-Video
über das chinesische Go-Programm Fine Art.

https://www.youtube.com/watch?v=vHJ2BnFx8Ak

Man versteht zwar nicht viel, aber durch die englischen Untertitel
kann man trotzdem gut folgen. Der frühere Schach-Programmierer
Rémi Coulom kommt mehrfach gross ins Bild.

Ingo Althöfer.

By Peter Martan Date 2018-01-22 20:32 Edited 2018-01-22 21:04

Hallo Herr Professor!

Ingo Althöfer schrieb:

(Pun intended).

Schließe mich Günter (Stertenbrink) an, dass ich das nicht ganz verstehe.
Wird AI verständlicher, für den kleinen (oder wenigstens für den großen) User nützlicher, sicherer, vertrauenswürdiger, seriöser, was "wissenschaftliche" Aussagen angeht, dadurch, dass es mehrere Hardware- Riesen geben wird, die einander gegenseitig Konkurrenz machen im mittlerweile auch schon automatisierten race of publish or perish ?

Es mag ja Google- Phoben wie mir zunächst gereicht haben, dass der "Peer Review" auch heutzutage schon noch funktioniert hat, das Interesse von Journals mit Impact von definitiven Veröffentlichungen von nichtssagenden Preprints automatisch generierter Daten abzuhalten, wenn sie offensichtlich (und auch eindeutig absichtlich) biased designed wurden, aber

wird der Krieg arm gegen reich, der mehr und mehr einer wissend gegen unwissend wird in Hinblick auf lohnende wirtschaftlich vermarktbare, politisch opportune und andere Betriebsgeheimnisse, dadurch wirklich weniger blutig oder gar fairer werden, dass sich noch ein paar mehr Eigner die schnellsten Kabelverbindungen von Börse zu Börse und die teuersten Rechner werden leisten können, um damit "AI" zu generieren, deren Hauptmerkmal in Hinblick auf intelligent ist, keinerlei Kriterien erfüllen zu müssen, die etwas mit Intelligenz, wie wir sie bisher kannten, durchaus auch außerhalb einzelner menschlicher Hirne, als überholt betrachten zu dürfen?

By Ingo Althöfer Date 2018-01-22 22:16

Hallo,
zur Erklärung für alle Verwirrten:

Ingo Althöfer schrieb:

Sollte AlphaGo auch solche Vorgabe-Siege schaffen, könnte
man AlphaGo zu einem Wettkampf gegen FineArt zulassen

"Pun intended" bezog sich nur auf den Satz im Zitat.

Und der "Pfeil" ist gegen DeepMind/AlphaGo gerichtet.
Die möchte ich gerne wieder am Go-Brett sehen.

Ingo Althöfer.

By Peter Martan Date 2018-01-23 00:12 Edited 2018-01-23 00:21

Ingo Althöfer schrieb:

Und der "Pfeil" ist gegen DeepMind/AlphaGo gerichtet.
Die möchte ich gerne wieder am Go-Brett sehen.

Ja, mein Irrtum war zunächst auch, dass da vielleicht zumindest "sportliche" Interessen bestehen würden, in Wirklichkeit ist es natürlich genau das Gegenteil, was solche Projekte bezwecken, sie sollen konkurrenzlos dastehen.

Außerdem könnte man ja dann auch wieder gleich AlphaGo oder seinen Nachfolger gegen sich selbst spielen lassen, was den "Erkenntnisgewinn" oder den "Unterhaltungswert" angeht. Ich meine die Partien müssten doch am hochklassigsten sein, wenn der nächst schwächere Konkurrent gleich wieder als überholt ausgeklammert wird und dadurch auch schon wieder noch einmal weniger Fehler vorkommen.
Und wenn man sich eh drauf verlassen kann, dass die Maschinen ohne menschlichen Input auskommen und automatisch immer besser werden, wozu sich dann überhaupt noch einmischen, und wenn man das vollends sein lässt, was hat man dann noch davon?
Ah ja, Image, jetzt weiß ich's wieder.

By Benno Hartwig Date 2018-01-23 19:32

> und automatisch immer besser werden, wozu sich dann überhaupt noch einmischen

Ich denke mal, dass die Fähigkeiten zum Lernen immer noch gut verbesserungsfähig sind,
dass mithin die Lerngeschwindigkeit und ggf. existierende Schranken für die erlernbare Stärke verbessert werden können.
Dass der Mensch auch hier noch reichlich Aufgaben sieht. Dass Konkurrenz dies reichlich beleben kann.

Seinerzeit, als Schachprogramme aus kaum mehr als einem rudimentären alpha-beta-Programm bestanden, hat vermutlich auch manch ein "Wissender" den "Unwissenden" selbstbewusst verkündet:
Damit ist Schach im Grunde fertigprogrammiert, man muss ja nur noch die Rechengeschwindigkeit steigern. Und das bringen die Jahre ja so mit sich, automatisch, spielerisch...
Die Entwickler können sich jetzt anderen Themen zuwenden.

So simpel ist das Thema dann eben doch nicht.

Benno