alphaGo siegt gegen | go-weltmeister

ich verneige mich tief vor → diesem sieg im ersten match des fünfteiligen tourniers. zur feier des tages fertigte ich 24 fotos meines japanischen go-bretts mit originalsteinen aus “slate and shell” /schiefer und muscheln an und lud sie zu dpa/picturealliance hoch. ein schönes brett, aber zu selten im einsatz. ich spiele praktisch nur noch online. am 10. april läuft meine halbstundensendung über maschinenlernen im deutschlandfunk; da spielt alphaGo auch eine, wenn auch kleine rolle.

goBrett_für_dpa

24 fotos meines alten go-bretts. fotos: ms/dpa

nachtrag: alphaGo wurde heute, am 15. märz 2016 mit dem 9. dan ausgezeichnet. es ist die erste software, der diese ehre zuteil wird.

hier die fünf spiele, von denen alphaGo vier gewann. sehr angenehm kommentiert von dem 9 dan-pro-spieler michael redmond:

die analysen sind für jemanden, der einigermaßen mit dem spiel vertraut ist, sehr interessant. es gab mehrfach stellungen, wo alphaGo völlig neues territorium betrat, also steine setzte, wie es aus der literatur nicht bekannt ist. bei der vierten partie spielte alphaGo mit schwarz und zeigte gegen ende erstmals das von bisherigen programmen bekannte mehr oder weniger sinnlose druckspiel: den gegner in zugzwang bringen, aber für nichts.

fantasievoller deep | dream

trump_v4

googles deep dream generator, mit donald trump foto

ich arbeite gerade an einer sendung für den deutschlandfunk über maschinenlernen, besser: lernende maschinen. dabei spielt das comeback der neuronalen netze eine rolle, und mit einem solchen neuronalen netz wurde das bild oben hergestellt. das entwicklerteam bei google wollte eigentlich mit der computertechnik der neuronalen netze strukturen in verrauschten bilddaten erkennen, etwa trennlinien zwischen zwei gegenständen in einem so verrauschten, unscharfen foto, dass wir diese linie nicht intuitiv ziehen, vielleicht gar nicht sehen könnten. bei diesen experimenten fingen die forscher an, das neuronale netz mit normalen bildern zu füttern. und weil neuronale netze trainiert werden können, nach bestimmten dingen ausschau zu halten, trainierten sie ihr netz mit bildern von van gogh und anderen. die bilder sorgten für aufsehen, weil sie das original intakt ließen, aber so viele strukturen einfügten, dass oft horror-, meist aber traumeindrücke entstanden.

ich habe dieses neuronale netz mit einem beliebigen foto des US-präsidentschaftskandidaten donald trump gefüttert, und das kam dabei heraus. unten einige details aus dem bild.

trumpDreamDetails

details aus dem bild oben

es gibt mehrere → anlaufstellen und auch einige apps für smartphones, die auf diesem verfahren aufsetzen. mir ist nicht ganz klar, ob sie tatsächlich mit dem von google freigegebenem quellcode eines neuronalen netzes arbeiten oder etwas dazu tun. die lange zeit typischer weise 15 sekunden), die manche webseiten dafür brauchen, deuten drauf hin, dass es so ist. bei den iOS- und android-apps habe ich bedenken, was sie mit den sehr privaten fotos auf dem smartphone anstellen. einige app-entwickler scheinen sich mit googles deep dreams zu schmücken, haben aber anderes im sinn.