Schach? Da bevorzuge ich eher Go.
Naja Go ist ja so eine sache. Es gibt einfach noch keine richtige Go KI die einem geübten spieler etwas entgegensetzen könnte. Grund es gibt viel mehr möglichkeiten als bei Schach.
Zitat:
Ein Indiz für die Komplexität des Spiels ist der geringe Erfolg der Go-Computerprogrammierung. Obwohl Programmierer weltweit versuchen, Go im Computer zu implementieren, ist es bis heute nicht gelungen, ein Programm für das 19×19-Brett zu schreiben, das mit einem fortgeschrittenen Spieler konkurrieren kann. Dabei wurde schon sehr früh damit begonnen, solche Programme zu schreiben (zum Beispiel Gobang für den Commodore VC20 1982, GO für den Commodore 64 1983 oder den Atari um 1987).
Erik van der Werf von der Computer Games Group der Universität Maastricht hat das Programm Magog geschrieben, mit dem er 2002 Go für 5×5-Bretter gelöst hat. Zu den derzeit stärksten Go-Programmen gehören GNU Go, Handtalk, The Many Faces of Go, Go++ und MoGo. Mit Hikarunix gibt es auch eine Live-CD, die verschiedene freie Go-Programme und Clients enthält.
In bedeutend höherem Maße als Schach verlangt Go intelligente Problemlösungsstrategien (B-Strategie). Im Schach reicht eine einfache oder verfeinerte Brute-Force-Methode aus (A-Strategie), um eine mittlere Spielstärke zu erreichen. Im Go scheint dies auf den ersten Blick an der größeren Variantenvielfalt zu scheitern (die unvorstellbar hohe Anzahl verschiedener Stellungen, die auf einem 19×19-Brett möglich sind, ist etwa 4,63 × 10170, im Schach nur etwa 1043). Der wirkliche Grund liegt allerdings tiefer, denn sonst wären Go-Programme auf kleineren Brettern viel stärker: Es ist schwieriger als im Schach, eine gute und schnelle Bewertungsfunktion für Verwendung mit einer Alpha-Beta-ähnlichen Suche zu schreiben (siehe auch Schachprogramm). Die stärksten Go-Programme kommen heute mit Bewertungsfunktionen aus, die weniger Spielwissen enthalten als die Bewertungsfunktionen starker Schachprogramme. Die Zugauswahl beruht bei diesen Programmen auf der statistischen Auswertung der Ergebnisse einer grossen Anzahl ausgehend von der Wurzelstellung komplett ausgespielter Partien. Da sich bei einem solchen Vorgehen die Bewertung der Endstellungen der Zufallspartien direkt aus den Goregeln ableiten lässt, benötigen diese Programme Gowissen nur für die Suche.
Daher muss die Stellung beim Go in Teilprobleme zerlegt werden, diese müssen analysiert und die gewonnenen Ergebnisse logisch miteinander verknüpft werden. Mustererkennung spielt eine wichtige Rolle. Besonders schwierig ist die gleichzeitige Beachtung von lokalen und globalen Gesichtspunkten.
An dieser Aufgabe sind alle Programme letztlich gescheitert. Es ist sehr schwierig, Computerprogrammen Ränge zuzuordnen, da menschliche Spieler meistens sehr schnell typische Fehler der Programme finden und diese ausnutzen. Oftmals wertet man deswegen nur die erste Partie eines Menschen gegen ein Computerprogramm zur Einstufung. In diesem Fall spielen die besten Programme etwa mit einer Spielstärke von fünf Kyu. Wertet man noch weitere Partien, so liegt die Spielstärke dieser Programme nach Meinung vieler Gospieler eher bei circa 15 Kyu. Dieser weitverbreiteten pessimistischen Einschätzung der Sachlage steht allerdings die Tatsache entgegen, dass die stärksten Programme etwa auf dem KGS-Go-Server stabile Ränge in der Gegend des 2. Kyu erreicht haben (Mogo, Crazystone).
Feng-hsiung Hsu, der als Programmierer von Deep Blue bekannt wurde, hält es jedoch für möglich, bis zum Jahr 2017 ein Go-Programm zu entwickeln, das die besten menschlichen Spieler besiegen würde. Bis dahin steht seiner Ansicht nach Hardware zur Verfügung, die mehr als 100 Billionen Positionen pro Sekunde berechnen könnte.[4]
Auf dem 9x9-Brett wurden seit Ende 2006 durch Einsatz von Monte-Carlo-Methoden für Suche und Stellungsbewertung erhebliche Fortschritte erzielt. Die Leistungen der besten 9x9-Programme waren Mitte 2007 wahrscheinlich äquivalent der Spielstärke eines europäischen 3-Dans mit durchschnittlicher Erfahrung mit den Besonderheiten des kleinen Brettes.
Es gibt Programme, wie zum Beispiel GoTools, die sich auf das Lösen idealisierter Teilstellungen beschränken. Bei bestimmten Stellungstypen kann dieses Programm menschliche Analyseleistungen bei weitem übertreffen. Für das Ziel des spielstarken Go-Programms ist damit jedoch fast nichts gewonnen, da diese idealisierten und in sich abgeschlossenen Stellungen in der Praxis eine relativ geringe Rolle spielen. Ähnliches gilt für die Ergebnisse, die sich mit der kombinatorischen Spieltheorie erzielen lassen.
Anfängern wird meist geraten, die ersten Spiele eher gegen menschliche Gegner zu spielen. Ein Anfänger kann sich sonst leicht von der Software schlechte Züge angewöhnen, die hinterher mühsam wieder abtrainiert werden müssen.
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