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Technik der Zukunft : Mister Supercomputer

Eng Lim Goh konstruiert Supercomputer für das IT-Unternehmen HPE. Bild: Hewlett Packard Enterprise

Eng Lim Goh baute den Rechner, der besser blufft als jeder menschliche Pokerspieler. Und er hat genaue Vorstellungen, was aus der Künstlichen Intelligenz wird.

          3 Min.

          Als das Computerprogramm „Libratus“ zu Beginn des vergangenen Jahres vier der besten Pokerspieler der Welt besiegte, war Eng Lim Goh ganz nahe dran. Er hat den Rechner konstruiert, der die Software zu dieser aufsehenerregenden Leistung befähigte. Nach den Erfolgen Künstlicher Intelligenzen im Schach und im ungleich komplizierteren traditionsreichen chinesischen Brettspiel Go beeindruckte dieser Computertriumph in anderer Hinsicht: Wer pokert, sieht nie das komplette „Spielbrett“, einige Karten liegen verdeckt auf dem Tisch, ohnehin nicht einsehbar ist, was die Kontrahenten auf der Hand haben. Die Spieler müssen also auf Basis unvollständiger Informationen, wie die Fachleute das nennen, Entscheidungen treffen. Ein essentielles Element dabei ist der Bluff, und „Libratus“ lernte genau das – selbst zu bluffen und Bluffs der anderen Spieler richtig zu deuten.

          Alexander Armbruster

          Verantwortlicher Redakteur für Wirtschaft Online.

          Eng Lim Goh wiederum ist eine bekannte Größe in der Welt der Supercomputer und der Künstlichen Intelligenz. Er verantwortet den entsprechenden Bereich des amerikanischen IT-Konzerns Hewlett Packard Enterprise (HPE), war zuvor Technikvorstand des Computerunternehmens SGI. Goh berät den Premierminister des technikaffinen südostasiatischen Stadtstaates Singapur, er ist vielfach ausgezeichnet und hält sechs Patente. Wie sehr er auch in akademischen Kreisen geachtet wird, zeigte sich etwa, als ihn der verstorbene britische Physiker Stephen Hawking zur Fachtagung anlässlich seines 70. Geburtstages einlud.

          „Du nutzt Geschichte, viel Geschichte“

          Goh ist höflich, bescheiden, redet ruhig, fragt, ob er neben dem Kaffee wirklich kein Wasser holen soll. Dann erzählt er davon, wie sie sich in der Finanzbranche immer mehr für Künstliche Intelligenz interessieren, die großen Banken KI-Fachleute anheuern, Hedgefonds-Gesellschaften ohnehin. Hinter der Finanzkrise, das habe sich gezeigt, steckten auch eine lange Zeit fehlerhafte Bewertung gehandelter Vermögenswerte, anfällige mathematische Modellierungen der Gegenwart und Zukunft. Wenn Goh das ausführt, wird offenbar, was ihn außerdem ausmacht und ihm viele Anfragen für Reden vor unterschiedlichem Publikum einbringt: Er ist ein grandioser Erklärer, einer, der eine Schlüsseltechnologie dieses Jahrhunderts in wenigen Worten und bezeichnenden Bildern nahebringen kann.

          Über den Unterschied zwischen den gerade besonders angesagten Methoden innerhalb der Künstlichen Intelligenz, die sich hinter Fachbegriffen wie maschinellem Lernen und „Deep Learning“ verbergen, und den klassischen Modellen, wie sie viele andere Disziplinen verwenden, sagt er: „Du stellst nicht das Modell her, sondern nutzt Geschichte, viel Geschichte.“ Und meint damit schlicht unglaublich viele Daten. Die Irrationalität etwa, die in vielen formalen Beschreibungen menschlichen Verhaltens fehlt, stecke in Big Data drin, ist Bestandteil der mittels unzähliger Daten gemessenen menschlichen Aktivitäten. Darum gehe es nun, das zu integrieren, führt Eng Lim Goh aus. Die Hoffnung ist groß angesichts der verbesserten Software und vor allem der gestiegenen Rechenleistung und der mittlerweile gewaltigen verfügbaren Datenmenge.

          Wenn Eng Lim Goh wählen müsste, was aus diesem digitalen Dreiklang den größten Beitrag zum jüngsten Fortschritt innerhalb der KI geleistet hat, dann entscheidet er klar für die Hardware. Und beschreibt die neuen Durchbrüche der KI in drei Etappen: Zuerst nennt er die Bilderkennung, die steigende Fertigkeit von Computerprogrammen, zu erkennen, was auf einem Foto oder Video zu sehen ist. Die KI funktioniere in diesem Bereich ganz ähnlich wie das menschliche Auge. Goh steht auf und geht zum Tisch hinüber, zeigt auf die Kante und erklärt, dass wir sie deswegen besonders hervorgehoben sehen, weil das Auge die Farbe der Tischoberfläche und der Tischseite teilweise künstlich unterdrückt, denn: Ganz wesentlich geht es um den Kontrast.

          Wenn Computerprogramme Objekte erkennen, gehen sie ebenso vor. Und dazu passt auch, dass gerade ein Graphikkartenhersteller wie das amerikanische Unternehmen Nvidia für das maschinelle Lernen so überaus taugliche Prozessoren produziert, denn: Graphikkarten sind ja ursprünglich für den umgekehrten Prozess erdacht worden – dafür, aus Daten Bilder zu machen.

          Als nächsten Schritt nennt Goh die Spracherkennung, für die es andere sogenannte künstliche neuronale Netze gibt, denn in der Sprache geht es eben nicht nur darum, einzelne Buchstaben und Worte zu erkennen. „Die Sequenz ist wichtig.“ Statistisch gesprochen, ist Sprachanalyse eine Art Zeitreihenanalyse. Natürlich ist beides nicht abgeschlossen, sind die Computer längst nicht so gut in Bildern zu erkennen und Sprache zu verstehen, wie ihre Programmierer das einmal erhoffen – auf menschlichem Niveau in vielfältiger Hinsicht. Doch neben diesen beiden Strängen gehe es in der Künstlichen Intelligenz nun vermehrt um einen dritten Bereich, sagt Goh, in dem Computer lernen, wie sie in Spiel- oder Wettbewerbssituationen umgehen mit mehreren Beteiligten. Schach und Go fallen in diese Kategorie, Pokern auch, Computerspiele ebenso.

          Hier kommt eine Disziplin zum Einsatz, die sich mit dem optimalen Verhalten in Konkurrenzsituationen beschäftigt und die gerade auch Ökonomen geläufig ist: die Spieltheorie. Sie stecke schlussendlich beispielsweise auch hinter dem Erfolg des Computerprogramms „Libratus“ über die menschlichen Pokerprofis. Der Programmentwickler Tuomas Sandholm, Professor an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, hat ihm ein Optimierungskonzept beigebracht, das nach dessen Erfinder benannt ist als „Nash“Gleichgewicht. Wie genau, das habe Sandholm ihm nicht verraten, sagt Goh. Am Ende sei aber der entscheidende Unterschied zwischen dieser Software und ihrer unterlegenen Vorgängerversion gewesen, dass sie überzeugend bluffen konnte.

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