Computer verslaat mens met 4-1 bij Go

De vijfkamp in de Zuid-Koreaanse stad Seoul tussen de menselijke Go-kampioen Lee Sedol en de Google-computer AlphaGo is beslist. De computer won vandaag ook de vijfde en laatste partij, waarmee de eindstand komt op 4-1. Dat een computer nu ook dit complexe bordspel wint van de mens, laat zien dat kunstmatige intelligentie steeds beter wordt.

Nadat AlphaGo de eerste drie partijen overtuigend had gewonnen, herpakte Lee Sedol zich zondag in een zinderende vierde partij. Alle ogen, met name in Zuid-Korea, waren dan ook gericht op partij vijf. Zou Sedol, die in zijn thuisland inmiddels de status van rockster heeft bereikt, het nog één keer kunnen flikken om van de computer te winnen?

Nee dus. Het werd wel weer een razend spannende partij, waarbij de kansen een paar keer over en weer leken te keren. Maar na vijf uur spelen, op een moment dat zowel mens als machine in tijdnood was gekomen, moest Sedol toch de handdoek in de ring gooien. Wired heeft een wedstrijdverslag dat zeer de moeite waard is.

Opvallende dingen

Terugkijkend op de vijfkamp zien experts een paar opvallende dingen. Zo voert AlphaGo soms zetten uit die voor menselijke spelers volstrekt onlogisch lijken. De computer optimaliseert namelijk voor de grootste kans op winst en niet op winst met de ruimste marge. Ook knap is dat de programmeurs van AlphaGo erin slaagden de computer zijn tijd beter te laten plannen dan een mens dat kan. In partij vijf kwam Sedol dan ook eerder in tijdnood dan AlphaGo.

Minder flexibel

Natuurlijk heeft de computer ook nadelen. Het belangrijkste is wellicht dat hij minder flexibel is dan een mens. Die kan on the spot zijn strategie bijstellen – dat is wat Lee Sedol deed in partij vier – , gebaseerd op een onderbuikgevoel of op de ervaring uit eerdere partijen, terwijl de computer vastzit aan de vooraf ingestelde strategie. Ook heeft de computer het moeilijk met echte creativiteit; wanneer de menselijke tegenstander een briljante zet doet die niet eerder door een mens is gedaan, weet de computer zich hier geen raad mee.

Bordspel

Go is met name in Azië een zeer populair bordspel, waarvan experts lange tijd dachten dat de computer geen kans maakte tegen een tegenstander van vlees en bloed. Het spel is namelijk veel ingewikkelder dan dammen of schaken, met een bord van 19 bij 19 vakjes en een dientengevolge veel groter aantal mogelijke zetten per beurt. Het aantal scenario’s waarin een potje Go kan ontaarden, is dan ook onnoemelijk veel groter dan bij schaken: 10⁷⁶¹ tegen ongeveer 10¹²⁰.

Deep learning

Google maakt voor AlphaGo gebruik van neurale netwerken van hard- en software die het gedrag van onze hersenen nabootsen. Om het spel Go te leren krijgt AlphaGo duizenden en duizenden eerder gespeelde partijen van mensen ingevoerd, een proces dat deep learning heet. Het wordt nog interessanter, want daarna gaat AlphaGo tegen zichzelf spelen. Het gaat als het ware aan beide zijden van de tafel zitten en verzint alle mogelijke zetten, met daar weer een reactie op. Dit is de reden dat de computer in de vijfkamp tegen Lee Sedol af en toe voor een mens totaal onlogische zetten liet zien.

Lees verder in het uitgebreide artikel dat auteur Bennie Mols schreef over de Go-spelende computer van Google.