Skynet reibt sich die virtuellen Hände. Nachdem Ende der 1990er IBMs Deep Blue bereits der menschlichen Schach-Elite ihre Grenzen aufgezeigt hat, folgte 2016 der nächste Streich. Googles künstliche Intelligenz AlphaGo gelang es vor fast genau sechs Jahren, Weltklassespieler im komplexen Brettspiel Go auszumanövrieren.

Doch die Maschinen sind längst noch nicht fertig. Nun ist die nächste Bastion gefallen. Die KI Nook des französischen Start-ups NukkAI hat in einem Turnier acht Weltmeister im Kartenspielklassiker Bridge bezwungen.

Das Kleingedruckte

Bei diesem Erfolg sollte man allerdings auf das "Kleingedruckte" achten. Denn der erste Teil von Bridge, in dem die zwei Teams mit je zwei Spielern in einer Art Versteigerungsprozess ermitteln, wie viele Stiche gemacht werden müssen und ob bzw. welche Trumpffarbe es gibt, wurde bei diesem Bewerb übersprungen und mit vorgegebenen "Verträgen" gespielt.

Laut Nevena Senior, mehrfache Weltmeisterin aus Großbritannien und eine der Teilnehmerinnen bei diesem Turnier, waren diese aber plausibel ausgestaltet, um dem eigentlichen Spiel hohe Bedeutung zu verleihen. Die menschlichen Weltmeister traten alleine an und spielten dabei auch die Karten für ihren nicht vorhandenen Partner.

KI gewann 67 von 80 Sätzen

Gespielt wurden insgesamt 80 Sätze zu je zehn Runden, jeweils mit den gleichen Karten für beide Seiten, um die meisten Stiche. Davon gingen 67 Sätze – oder 83 Prozent – an Nook. Das wird als wichtiger Erfolg angesehen, denn bisher galten KIs in Bridge gegenüber geübten Menschen als deutlich unterlegen, zumal gute Kommunikation unter den Teamkollegen als das A und O einer erfolgreichen Partie gilt, was die Komplexität für computergesteuertes Spiel massiv erhöht. Bei NukkAI geht man davon aus, dass das Ergebnis auch bei 8.000 Sätzen nicht signifikant anders aussehen würde.

Ein wichtiger Unterschied zu vielen anderen KI-Systemen ist, dass Nook seine Züge nicht nur ausführt, sondern diese auch erklärt. Viele andere künstliche Intelligenzen sind in ihrer Tätigkeit zwar gut, operieren aber selbst für ihre Entwickler als Blackbox.

Lob für Nook

Laut dem Start-up handelt es sich um eine Mischung aus einem regelbasierten System und dem auf der Analyse von riesigen Datenmengen basierenden Deeplearning. Nook lernt nicht nur dadurch, dass es millionenfach Spiele gegen sich selbst spielt, sondern erlernt zuerst die Regeln und verbessert sich erst dann durch Spielpraxis. Dieser Vorgang, zitiert der "Guardian" den Maschinenlernen-Experten Stephen Muggleton vom Imperial College London, sei viel näher am Lernprozess von Menschen.

Nevena Senior lobte das System im Nachhinein für sein Spiel. Es sei sehr stark darin gewesen, seine Gegner zu "lesen" und ihre Fehler auszunutzen. Sie zeigte sich beeindruckt von der Performance eines Computers in einer Fähigkeit, die sich Menschen über jahrelange Erfahrung aneignen.

Michael Littman, Computerwissenschafter der Brown University, betont, dass Systeme, die lernen wie Nook und ihre Entscheidungen erklären oder zumindest nachvollziehbar ausführen können, der Weg in die Zukunft von KI seien. Diese seien auch für unsere Gesellschaften viel akzeptabler als eine Blackbox, bei der nie klar ist, nach welchen Regeln sie eigentlich operiert. (gpi, 29.3.2022)