Mi

15

Nov

2017

Das Dorf Band 13 jetzt verfügbar

Der dreizehnte Band meiner Minecraft-Serie "Das Dorf" ist nun bei Amazon gedruckt und als E-Book sowie im Buchhandel über Epubli bestellbar. Weitere Onlineshops folgen in den nächsten Tagen. Damit können nun alle, die Band 12 gelesen haben, endlich erfahren, ob es Primo gelingt, das aus der Schleim-Katastrophe entstandene "Golem-Problem" zu lösen. Ich wünsche viel Vergnügen!

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Sa

04

Nov

2017

Das Dorf Band 13 erscheint in Kürze

Band 12 meiner Minecraft-Reihe endet - für die Serie untypisch - mit einem Cliffhanger. (Mit welchem, verrate ich natürlich nicht, um nicht zu spoilern.) Der Grund ist, dass die Geschichte, die ich in Band 12 beginne, zu groß für ein einziges Buch war. Deshalb habe ich mich diesmal besonders mit dem Weiterschreiben beeilt, so dass ich den Folgeband nur ca. 6 Wochen später veröffentlichen kann. Ein paar Tage dauert es aber noch, da ich das Buch zurzeit noch einmal überarbeite.

 

Um denjenigen, die Band 12 noch nicht gelesen haben, nicht den Spaß zu verderben, veröffentliche ich die Inhaltsangabe hier ausnahmsweise nicht. Wie man aber unschwer erkennen kann, geht es diesmal für Primo unter anderem in die Tiefen des Ozeans, wo er es in einem Ozean-Monument mit den gefürchteten Wächtern zu tun bekommt. Mehr dazu in Kürze!

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So

22

Okt

2017

So langsam wird es unheimlich

Vor etwa anderthalb Jahren schlug das Programm AlphaGo den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol zur Überraschung der meisten Experten (inklusive der Entwickler von AlphaGo) in vier von fünf Spielen. Das war ein Meilenstein der Entwicklung künstlicher Intelligenz, der von den meisten Menschen in seiner Tragweite imer noch nicht richtig eingeschätzt wird. Denn Go kann man nicht wie Schach dadurch gewinnen, dass man einfach sehr viele Züge vorausberechnet - die klassische Stärke des Computers. Dazu gibt es viel zu viele mögliche Spielzüge. Stattdessen spielt man Go intuitiv.

 

Bemerkenswert war daran nicht nur, dass AlphaGo so gut Go spielen konnte, sondern vor allem, wie es das gelernt hat. Das Programm "studierte" hunderttausende menschliche Go-Partien, brachte sich so selbst die Grundlagen bei und spielte dann mehrere Millionen mal gegen sich selbst, um seine Strategie zu perfektionieren. Am Ende machte es Züge, die selbst einen routinierten Profi wie Lee Sedol aus der Fassung brachten. Künstliche Intelligenz hat sich damit endgültig von der althergebrachten Vorstellung gelöst, ein Computer könne nur stur Programmanweisungen abarbeiten: Niemand auf der Welt weiß genau, warum AlphaGo bestimmte Züge macht.

 

Nun, anderthalb Jahre später, präsentiert die Google-Tochter Deepmind, die Firma, die AlphaGo entwickelt hat, den Nachfolger AlphaGo Zero. Es wird wohl niemanden überraschen, dass dieses Programm seinen Vorgänger in der Spielstärke deutlich übertrifft - obwohl es schon bemerkenswert ist, wie viel stärker es ist: Es schlug die Version, gegen die Lee Sedol verlor, in hundert von hundert Spielen, und das, obwohl es mit einer deutlich geringeren Rechenkapazität auskommen musste. Offenbar ist es nicht nur besser, sondern spielt in einer ganz anderen Liga.

 

Wirklich krass - und für mich ein wenig beunruhigend - ist allerdings auch hier wieder, wie das Programm diese Leistung erreicht hat. Anders als sein Vorgänger wurde AlphaGo Zero nicht mit menschlichen Go-Partien antrainiert. Es erhielt lediglich die - sehr simplen - Go-Regeln und die Aufgabe, möglichst nicht zu verlieren. Und dann spielte es gegen sich selbst, wieder und immer wieder, probierte mehr oder weniger blind verschiedene Spielzüge, lernte aus seinen Fehlern und wurde immer besser. Die Grafik oben zeigt die Entwicklung der Spielstärke, gemessen in Elo-Punkten. Die X-Achse zeigt die Anzahl Tage, die das Programm bis zur jeweiligen Stärke gebraucht hat.

 

Nach drei Tagen war AlphaGo Zero stärker als sein Vorgänger (in der Grafik als grüne Linie dargestellt).

 

Noch mal zum Mitschreiben: Es dauerte drei Tage, bis AlphaGo Zero in der Lage war, ein Programm zu schlagen, das aus zweitausend Jahren Entwicklung menschlicher Go-Spielkunst gelernt hatte. Man kann sogar sagen, dass der Vorläufer klar im Nachteil war, weil er sich auf diese Jahrtausende alte Erfahrung verlassen hatte. Es scheint fast, als wäre die Menschheit, was geschicktes Go-Spielen betrifft, komplett auf dem Holzweg gewesen.

 

Und damit hört die Entwicklung nicht auf. Wie man an der Grafik sieht, flacht die Lernkurve zwar nach etwa fünf Tagen deutlich ab, doch sie steigt langsam weiter. Nach 21 Tagen Selbstlernen war AlphaGo besser als ein anderes von Deepmind entwickeltes Programm, das ein Team der 60 weltbesten Go-Spieler geschlagen hatte. Heute, keine zwei Monate nach seiner "Geburt" und ohne jede menschliche Hilfe, ist AlphaGo Zero uneinholbar (von Menschen jedenfalls) der beste Go-Spieler der Welt.

 

AlphaGo Zero kann nur das - Go spielen. Von einer "Artificial General Intelligence" (AGI), einer universalen künstlichen Intelligenz, die wie wir Menschen sehr viele verschiedene Probleme lösen kann, ist es noch weit entfernt. Aber es wird deutlich: Wenn wir eine solche AGI jemals entwickeln, dann wird sie in sehr kurzer Zeit sehr viel intelligenter sein als der intelligenteste Mensch! Gleichzeitig wird immer deutlicher, wie schwer es ist, dafür zu sorgen, dass ein solches superintelligentes Programm Ziele verfolgt, die nicht "aus Versehen" zum Ende der Menschheit führen (ein sehr gutes Buch zum Thema ist "Superintelligenz" von Nick Bostrom, ebenfalls empfehlenswert: "Leben 3.0" von Max Tegmark).

 

Mir scheint, der neue Triumph des Deepmind-Teams macht deutlich, dass uns weniger Zeit bleibt, dieses Problem zu lösen, als mancher glaubte. Es ist höchste Zeit, dass wir eine breite Diskussion darüber führen.

 

Nachtrag: In einem lesenswerten Artikel hebt Christian Stöcker auf SPIEGEL Online die Bedeutung dieses Ereignisses hervor.

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