{"id":18923,"date":"2019-09-22T11:51:26","date_gmt":"2019-09-22T09:51:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spielbar.com\/wordpress\/?p=18923"},"modified":"2019-09-22T11:51:26","modified_gmt":"2019-09-22T09:51:26","slug":"neues-vom-tellerrand-i-for-one-welcome-our-new-computer-overlords","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spielbar.com\/wordpress\/2019\/09\/22\/18923\/","title":{"rendered":"Neues vom Tellerrand: I, for one, welcome our new computer overlords"},"content":{"rendered":"

“Ein Computer-Prohgramm, das Dame spielen kann, hat etwa 8000 Zeilen Code. Ein Computerprogramm, das Schachspielen kann – und es gibt solche Programme, ich habe sie selbst gesehen! – etwas 20.000 Zeilen Code” – A wie Andromeda, Fred Hoyle, 1961<\/em><\/p>\n

Mittlerweile simulieren Programme nicht mehr nur Spiele, sie gewinnen sie auch. Bei Schach ist das schon lange der Fall und der Kampf von diversen Gro\u00dfmeistern (zuletzt m.W. Kramnik), auch mal gegen den Computer bestehen zu k\u00f6nnen, ist mittlerweile ein recht Prestigetr\u00e4chtiges Duell f\u00fcr den Schachspieler.<\/p>\n

2017 dann der Durchbruch im Spiel Go<\/em>: Das Programm Alpha Go<\/em> besiegte erstmals einen amtierenden Gro\u00dfmeister in einer Reihe von Spielen. Das ist deshalb bemerkenswert, weil Go<\/em> nicht durch brutales Durchrechnen gel\u00f6st werden kann – es gibt schlicht zu viele M\u00f6glichkeiten. Intuition und Spielerfahrung (vor allem Mustererkennung) sind f\u00fcr das Go-Spiel wichtig und lange galt es daher als nicht durch einen Computer beherrschbar. Die L\u00f6sung der Softwareentwickler war es nun einfach ein Programm gegen sich selbst spielen zu lassen und sich zu merken, welche Z\u00fcge welche Erfolgschancen boten. Und da Computer sehr schnell sind, kann man das ein paar Millionen mal machen und heraus kommt ein Programm mit einer deutlich gr\u00f6\u00dferen Spielerfahrung als jeder Mensch.<\/p>\n

Dieses Jahr wurde eine l\u00e4nger andauernde Testreihe abgeschlossen mit dem Ergebnis: Die besten Pokerspieler haben keine Chance gegen das beste Programm. Auch Poker galt lange als Spiel, bei dem Computer keine Chancen haben, denn bei Poker gibt es das Element des Bluffens und des Lesens des Gegners. Aber auch hier konnte eine Software ein Turnier mit mehreren H\u00e4nden gegen Profispieler gewinnen – nat\u00fcrlich ist ein Gewinn nicht garantiert, denn Poker hat ja einen gro\u00dfen Gl\u00fccksanteil. Aber die Software spielt aggressiv und blufft viel, aber v\u00f6llig unvorhersehbar. Auch das ist gelungen, in dem man die Partie immer und immer wieder gegen sich selbst spielen und so lernen l\u00e4sst. Wenn ich die technischen Details richtig verstanden habe, analysiert die Software aber nicht das Spielverhalten der Mitspieler, was mich durchaus \u00fcberrascht – lohnt sich das auf dem Niveau nicht, weil die Spieler sowieso so unvorhersehbar bluffen? Oder reichen die puren Wahrscheinlichkeiten in diesen F\u00e4llen aus?<\/p>\n

Diese drei Beispiele \u00e4ndern die Turnierszene der Spiele: Beim Schach wurden H\u00e4ngepartien (also Partien \u00fcber mehrere Tage) abgeschafft, als Computerprogramme anfingen bessere Z\u00fcge zu finden als der Mensch. Es lohnte sich mehr im Hotel den Rechner anzuwerfen, als mit dem Sekundanten eine Strategie abzusprechen – und das h\u00e4tte in einem Computerkrieg gem\u00fcndet. Tats\u00e4chlich versuchen regelm\u00e4\u00dfig Spieler in Turnieren elektronisches Ger\u00e4t zu schmuggeln, um mit “Computerdoping” besser abzuschneiden. Gerade bei kleinen Turnieren ist dies ein Problem, da dort die Mittel f\u00fcr entsprechende Sicherheitsprotokolle fehlen. Beim Poker ist die Lage noch pr\u00e4kerer: Bots sind im Online-Poker bereits jetzt ein Problem. Wenn Pokerprogramme st\u00e4rker werden als Spieler, ist niemand mehr gehindert, dem Computer das Spiel zu \u00fcberlassen. Das zu verhindern wird eine \u00e4hnliche Herrausforderung, wie das “Cheaten” mit Aimbots und Wallhacks bei Online-Shootern. Nur, dass es um deutlich mehr Geld geht.<\/p>\n

Diese exorbitant guten KIs lohnen sich aber nur f\u00fcr ungemein popul\u00e4re Spiele, bei denen ein entsprechender Markt dahintersteckt. Brettspielumsetzungen f\u00fcr den Computer brauchen auch eine KI und die Spielst\u00e4rke da sollte einerseits so stark sein, dass man einen guten Gegner hat (El Grande<\/em> habe ich damals immer gegen den Computer gewonnen), andererseits muss der Computer schlagbar sein (Gegen mein Fokus<\/em>-Programm habe ich ab Stufe 4 von 10 keine Chance). Um eine gute KI zu programmieren muss man aber das Spiel selbst gut beherrschen, was eine Herausforderung darstellt. Ich habe mich einmal locker mit Patrick Soeder von Digidized <\/a>unterhalten und ja das ist ein Problem…Prinzipiell besteht nat\u00fcrlich die M\u00f6glichkeit, den Computer schummeln zu lassen, so wie das in einigen Sid Meyer – Spielen damals in den 90er Jahren gemacht wurde (ich erinnere mich insbesondere an Railroad Tycoon<\/em>, wo der Computer deutlich zu sehen, keine Baueinschr\u00e4nlungen hatte). Bei Brettspielumsetzungen hie\u00dfe das eher, dass die KI Zugriff auf geheime Informationen hat – aber dieser Weg ist offensichtlich verp\u00f6nt und eher zu vermeiden. Dann kann man nat\u00fcrlich einen Algorythmus programmieren, also eine Reihe von “Wenn-Dann-Abfragen”, so ein Automata wird ja oft auch bei Solovarianten benutzt und kann schon recht stark sein, wenn man die richtigen Anweisungen hat. Problem hier ist die Gefahr, der Wiederholung – die KI spielt immer gleich – und auch die M\u00f6glichkeit, dass ein Spieler, der den Computerweg erkennt und diesen gezielt umgehen kann. Drittens gibt es die M\u00f6glichkeit des Durchrechnens aller m\u00f6glichen Z\u00fcge. Das ist rechenaufwendig, was gerade f\u00fcr Smartdevices die Grenzen der Hardware auslotet (um es positiv zu formulieren). K\u00f6nnen Spiele mehr oder minder vollst\u00e4ndig ausgerechnet werden, hat der menschliche Spieler zudem keine Chance mehr. Die vierte M\u00f6glichkeit ist die Methode, die bei AlphaGo und dem Pokerprogramm verwendet wurde. Tats\u00e4chlich hat Digidized<\/em> mit diesem Typ experimentiert, aber schnell festgestellt, dass f\u00fcr komplexe Spiele wie Terra Mystica<\/em> zu rechenaufwendig, also zu teuer ist – die KI lernt nicht schnell genug, was auch eben auch mit der starken Asymmetrie von Terra Mystica<\/em> zusammenh\u00e4ngt, f\u00fcr die man eben eine besonders hohe Anzahl von Spielen ben\u00f6tigen w\u00fcrde, um alle Kombinationen ausreichend oft zu spielen. Dieser Aufwand lohnt sich aber nicht f\u00fcr die kommerzielle App eines Spieles, dass letztlich nur eine Nische abdeckt.<\/p>\n

Am Ende des Tages verwendet Digidized<\/em> eine Mischstrategie aus lernender KI, Durchrechnen und Algorythmen, also Standardz\u00fcgen. Es wird zudem nicht mehr immer alles durchgerechnet, sondern nur in bestimmten, kritischen Situationen (so wie ein Mensch das auch tun w\u00fcrde). Manchmal stehen zudem Datenbanken von Online-Partien zur Verf\u00fcgung, die bei der Analyse der KI helfen k\u00f6nnen – wenn etwa bestimmte Z\u00fcge besonders oft zum Erfolg f\u00fchren, so k\u00f6nnen diese im Vorfeld schon als besonders erfolgreich markiert werden. Wer einen etwas tieferen Einblick bekommen m\u00f6chte, dem sei dieser <\/a>Artikel empfohlen (englisch).<\/p>\n

ciao<\/p>\n

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