Das Meistern von chinesischem Schach mit autodidaktischem Reinforcement Learning

Das Meistern von chinesischem Schach mit autodidaktischem Reinforcement Learning

Das chinesische Brettspiel Xiangqi ist eine faszinierende Schach-Version. Die Figuren und Züge sind ähnlich, aber eine erfolgreiche Gewinnstrategie ist mindestens ebenso komplex wie beim Spiel mit König und Dame. Doch während es für Schach mittlerweile viele Computerprogramme gibt, wurde für die chinesische Variante bislang nur wenig Software entwickelt. Simon Ma nahm die Herausforderung an und wagte sich an ein solches Programm. Um einen schlagkräftigen Xiangqi-Computer zu realisieren, kombinierte der Jungforscher verschiedene Verfahren miteinander, darunter auch Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Der Methodenmix funktioniert: Trotz der hochkomplexen Spielzüge ist das System in der Lage, in acht Sekunden bis zu fünf Züge in die Zukunft zu schauen.