Seoul. Ein ganzes Land hat fassungslos mitangesehen, wie ihr "Wunderkind", der koreanische Go-Spieler Lee Sedol, drei Niederlagen in Folge einstecken musste. Dabei ist Lee so etwas wie "der Roger Federer des chinesischen Brettsports", wie Andrew Okun vom amerikanischen Go-Verband behauptet. Auf einer kleinen Insel aufgewachsen, wurde er bereits mit vier Jahren in die Spielregeln eingeführt. Mit zwölf begann er seine Profikarriere. In Südkorea, wo allein zwei Fernsehsender rund um die Uhr ausschließlich Go-Spiele übertragen, wird sein Stil als "intuitiv", "unvorhersehbar" und "wild" bezeichnet. "Er ist unser Stolz", sagt Lee Ha-jin von der internationalen Go-Föderation.

Nun wurde der 33-Jährige jedoch in Seoul bei einem mit einer Million US-Dollar dotierten Wettkampf in die Knie gezwungen. Sein Gegner ist keine zwei Jahre alt, hört auf den Namen "AlphaGo" und besteht aus Stromkreisen und Computerchips.

Mehr Züge möglich als
Atome im Universium


"Das ist ein überaus bemerkenswertes Resultat", sagt Thomas Eiter vom Institut für Informationsbasierte Systeme an der Technischen Universität Wien. Dass Computer nun auch das letzte der großen Brettspiele perfektioniert haben, hätte er wie die meisten aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz erst in Jahren für möglich gehalten. "Go ist ein überaus komplexes Spiel mit extrem vielen Variationen", sagt Eiter.

Genau genommen sind auf dem 19 mal 19 Raster des Go-Spiels mehr Züge möglich, als es Atome im Universum gibt. Die Grundregeln sind hingegen überaus simpel: Gewonnen hat, wer in einer gewissen Zeit mehr Territorium eingenommen hat als sein Gegner. Dabei geht es vor allem um Effizienz und Planung - und letztendlich auch um Intuition, da viele Spielzüge erst Stunden später ihre erhoffte Wirkung entfalten. Die beste Gewinnstrategie lässt sich also nicht mit einem simplen Algorithmus berechnen. Bis kurz vor Schluss können selbst die erfahrensten Spielbeobachter nur schwerlich den Ausgang der Partie vorhersagen.

Das Geheimrezept von AlphaGo: Es funktioniert nach Vorbild des menschlichen Gehirns. Im Gegensatz zu herkömmlichen Schachcomputern kann die Software eigenständig lernen, sein Verhalten evaluieren und verbessern. AlphaGo hat zwei Forschungsbereiche im Feld der künstlichen Intelligenz miteinander verknüpft: Neben dem Algorithmus besitzt es ein künstliches neuronales Netzwerk. Indem der Computer gegen sich selbst spielt, legt er sich auf Grundlage der Datenmenge die erfolgsversprechendsten Gewinnstrategien zurecht. AlphaGo hat bereits mehr als 30 Millionen Partien hinter sich, weit mehr als je ein Mensch erreichen kann. Dass der Computer besser wird, ist nur eine Frage der Zeit.