Eine KI besiegt die besten Menschen der Welt, obwohl sie die Regeln
des Spiels gar nicht kennt. Klingt unmöglich? Genau das ist mit
MuZero passiert. MuZero gehört zu den erstaunlichsten Entwicklungen
der modernen Künstlichen Intelligenz. Der von DeepMind entwickelte
Algorithmus lernte Go, Schach, Shogi und zahlreiche Atari-Spiele
auf Weltklasseniveau OHNE die Spielregeln zu kennen. Stattdessen
erschafft das System sein eigenes internes Modell der Welt und
trifft Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Doch was
bedeutet das für unser Verständnis von Intelligenz, Wissen und
Bewusstsein? Heute geht es nicht nur um KI-Forschung, AlphaGo,
MuZero, DeepMind und Demis Hassabis. Es geht auch um große
philosophische Fragen: Was ist Verstehen? Braucht Intelligenz
überhaupt Bewusstsein? Und worin unterscheiden sich Menschen von
Maschinen wirklich? Dabei begegnen wir Kant, Hume, Wittgenstein und
dem berühmten Gedankenexperiment des Chinesischen Zimmers. Neue
Ausgaben immer donnerstags, 19 Uhr. 0:00 Intro 4:52 MuZERO: Wissen
& Handeln auf Weltniveau ohne Regeln 8:03 Das Weltmodell, das
keiner kennt 12:28 Das erste Netzwerk 16:26 Das zweite und dritte
Netzwerk 19:16 Eine Modellwelt ohne Regeln 21:49 Ein
philosophischer Vergleich 23:29 Der wunde Punkt – und ein tiefes
philosophisches Problem 29:32 Das unbelastbare System 33:47 Noch
ein philosophisches Problem Das Originalpaper zu MuZERO
Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Hubert, T., Simonyan, K., Sifre,
L., Schmitt, S., Guez, A., Lockhart, E., Hassabis, D., Graepel, T.,
Lillicrap, T. & Silver, D. (2020). Mastering Atari, Go, chess
and shogi by planning with a learned model. Nature, 588(7839),
604–609. DOI: 10.1038/s41586-020-03051-4 AlphaGo (2016) Silver, D.,
Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche,
G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot,
M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever,
I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T. &
Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural
networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. DOI:
10.1038/nature16961 AlphaGo Zero (2017) Silver, D., Schrittwieser,
J., Simonyan, K. et al. (2017). Mastering the game of Go without
human knowledge. Nature, 550, 354–359. DOI: 10.1038/nature24270
AlphaZero (2018) Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J.,
Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., Lanctot, M., Sifre, L., Kumaran,
D., Graepel, T., Lillicrap, T., Simonyan, K. & Hassabis, D.
(2018). A general reinforcement learning algorithm that masters
chess, shogi, and Go through self-play. Science, 362(6419),
1140–1144. DOI: 10.1126/science.aar6404 ZU GO: Tromp, J. &
Farnebäck, G. (2007). Combinatorics of Go. In: van den Herik, H.J.,
Ciancarini, P. & Donkers, H.H.L.M. (Hrsg.), Computers and
Games. CG 2006. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4630, S.
84–99. Springer, Berlin/Heidelberg. DOI:
10.1007/978-3-540-75538-8_8 Tromp, J. (2016). The Number of Legal
Go Positions. In: Plaat, A., Kosters, W. & van den Herik, J.
(Hrsg.), Computers and Games. CG 2016. Lecture Notes in Computer
Science, Vol. 10068. Springer, Cham. DOI:
10.1007/978-3-319-50935-8_17 Moderation, Recherche & Skript:
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