Die Ausstellung wurde heute eröffnet. Vor einem grossen gemischten Publikum haben Dr. George Szpiro und Prof Jürg Nievergelt ihre Vorträge gehalten. Szpiro zum Thema Wahrheit oder Genauigkeit im Journalismus, im besonderen Fall dem des Wissenschaftsjournalismus und noch besondereren Fall dem des Journalismus über Mathematik. Einige schöne Anekdoten wie es eben den einen nicht passt sobald jemand auch kritisch über ihr Hobby Mathematik berichtet und ein andermal wie Szpiro eben vielleicht zu oberflächlich und unwissenschaftlich dem “normalen” Zeitungspublikum mathematische Sensationen präsentiert.
Jürg Nievergelt hat einen, wie aus dem Titel schon zu erraten war, sehr interessanten Vortag über die Beschaffenheit der Computerprogrammierung respektive der künstlichen Intelligenz in der Spieleprogrammierung gemacht. In vielen Computerspielen gibt es computergesteuerte Gegner und vor allem in den strategischen Spielen beklagen sich die Spieler häufig über die Dummheit der Computergegner. Nur z. Bsp. im Schach scheint es auf den ersten Blick, dass der Computer als Gegner genau eben solche Fehler nicht macht und er ebenbürtig ist mit jedem menschlichen Gegner. Welch ein Irrtum! Nur weil eine Maschine sehr stark spielt, heisst das noch lange nicht, dass sie auch klug spielt z. bsp. wüsste was sie tut, denn aus Millionen von durchgerechneten Partien am Ende die besten auszusieben anhand wenigen einfach Prinzipien ist alles andere als intelligent, sondern einfach nur “fleissig”. Kurz: Die Artificial Intelligence ist noch lange nicht auf dem Niveau wie die menschliche, auch wenn es im Schach scheinbar gelungen ist den Menschen zu überwinden.
Nievergelt hat dann noch den linearen Zusammenhang zwischen Knotentiefe und Spielstärke der Schachprogramme erklärt, d.h. je mehr Knoten (Plies, Verzweigungen) ein Programm rechnet umso stärker ist es. Wenn ich richtig aufgepasst habe sind die Schachprogramme jetzt bei 9 Verzweigungen tief und da ist es schon ziemlich hart als Mensch mitzuhalten, überhaupt mit einer bestimmten Sicherheit soweit richtig vorauszurechnen. Bevor ich noch mehr Ungenauigkeiten (Unwahrheiten?!) erzähle schaut euch am besten die ersten 10 Minuten des Vortrages selbst an.
Da ich immer ein Auge auf die Go Programmierung habe weiss ich, dass im Go eben gerade diese Knotentiefe sehr schwierig zu erreichen ist. Neuerdings gehen die Programmierer ja auch andere Wege mit der Monte Carlo Methode, das ist zwar auch so was ähnliches mit einem Baum, wo alles nach Möglichkeit durchgerechnet wird, aber es ist weniger umfassend, soviel ich verstanden habe geht es im Monte Carlo mehr darum einfach mal den Computer spielen zu lassen und zwar nicht immer alle Möglichkeiten sondern mehr einfach nur die sinnvollen Spiele, ähm vllt habe ich es auch noch nicht recht verstanden wie das geht!? Hier meine Partie gegen das Monte Carlo Programm, heisst Mogobot und spielt auf KGS als 4 Kyu: betterlife – mogobot.
Lorenz