AlphaGo hat menschliche Go-Spieler dazu gedrängt, kreativer zu sein

Anfang dieses Jahres waren Go-Buffs eines der besten KI-Systeme im Spiel. Sie taten dies mit einer Strategie, die mit Hilfe von Programmforschern entwickelt wurde, um Systeme wie KataGo auf Schwachstellen zu scannen. Es stellt sich heraus, dass der Sieg nur ein Teil einer breiteren Go-Renaissance ist, die dazu geführt hat, dass menschliche Spieler seitdem kreativer geworden sind.

In einer kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Studie In den letzten Jahren haben Forscher der City University of Hong Kong und Yale herausgefunden, dass menschliche Go-Spieler weniger vorhersehbar geworden sind. wie Die Forscher kamen zu diesem Schluss, indem sie einen Datensatz von mehr als 5,8 Millionen Go-Zügen analysierten, die während des professionellen Spiels zwischen 1950 und 2021 gemacht wurden. Mit Hilfe einer „super“ Go-KI, einer Software, die das Spiel spielen und die Qualität jedes einzelnen bewerten kann bewegen, erstellten sie eine Statistik. Sie heißt „Decision Quality Index“ oder kurz DQI.

Nach der Bestimmung eines DQI-Scores für jeden Zug in ihrem Datensatz stellte das Team fest, dass sich die Qualität des professionellen Spiels vor 2016 von Jahr zu Jahr relativ wenig verbesserte. Das Team sah höchstens eine positive durchschnittliche jährliche Veränderung des DQI von 0,2. In einigen Jahren hat die Gesamtqualität des Spiels abgenommen. Seit dem Aufkommen der übermenschlichen KI im Jahr 2018 haben sich die mittleren DQI-Werte jedoch mit einer Rate von mehr als 0,7 geändert. Im gleichen Zeitraum haben professionelle Spieler immer mehr neue Strategien angewendet. Im Jahr 2018 sahen 88 Prozent der Spiele, gegenüber 63 Prozent im Jahr 2015, dass Spieler eine Reihe von Spielzügen machten, die vorher nicht bemerkt wurden.

„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Entwicklung von KI-Superusern menschliche Spieler dazu veranlasst haben könnte, sich von traditionellen Strategien abzuwenden und sie dazu zu veranlassen, neue Züge zu erkunden, was wiederum ihre Entscheidungsfindung verbessert haben könnte“, schrieb das Team.

Dies ist eine interessante Änderung, aber nicht ganz kontraintuitiv, wenn Sie darüber nachdenken. Wie Professor Stuart Russell von der University of California, Berkeley L.L.C neue WeltEs überrascht nicht, dass Spieler, die gegen Maschinen trainieren, dazu neigen, mehr Züge zu machen, die die Maschinen genehmigen.

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