Das Schach Asiens. Mit mehr Kombinationsmöglichkeiten als es Atome im bekannten Universum gibt. Ironischerweise dürfte das jahrtausendealte Spiel Go vielen Westlern erst ein Begriff sein, seit die Software AlphaGo den amtierenden Weltmeister Lee Sedol aus Südkorea am Go-Brett schlug.

Das war im März 2016, nun wird die Sensation von damals verzwergt. Im Wissenschaftsmagazin Nature berichten Informatiker der Firma DeepMind, dass eine Nachfolge-Software namens AlphaGo Zero sich das altehrwürdige Spiel Tabula Rasa selbst beigebracht hat, ohne menschliche Hilfe.

Das ist ein weiterer Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI). Aber was bedeutet er? Nun, diese Meldung enthält Bemerkenswertes auf drei Ebenen. Erstens bekommt der Modebegriff KI von den selbstlernenden Maschinen eine neue Dimension. Man könnte auch sagen, erst jetzt passt er. Denn während AlphaGo das Resultat aufwendigen Trainings mit menschlichen Gegnern war, spielte AlphaGo Zero nur mit sich selbst: erschloss sich die Möglichkeiten des Spiels, erzeugte eine Statistik schlauer Züge, entwickelte Strategien.

Zweitens zeugt das Experiment vom rasanten praktischen Fortschritt. AlphaGo Zero benötigte nur fünf Millionen Trainingsspiele statt 30 Millionen wie sein Vorgänger, nur drei Tage Übung statt mehrerer Monate. Es erledigte seine Aufgabe auf einem einzigen Computer mit vier Spezialprozessoren statt auf mehreren Rechnern mit insgesamt 48 Prozessoren. "Grob eine Zehnerpotenz Verbesserung bei den meisten relevanten Größen", bescheinigt der Informatiker Satinder Singh AlphaGo Zero in Nature.

Drittens – und das ist interessanter als jeder technische Triumphalismus – hat sich hier eine Software ein weiteres Stückchen Welt erschlossen. Schon vor Go hatte die Firma DeepMind ihre künstlichen Intelligenzen auf Dutzende Videospiel-Klassiker losgelassen, welche diese sich selbst beigebracht und bald besser als jeder Mensch gemeistert hatten.

Insofern ist Zero keine Premiere, sondern ein Endpunkt. Denn eigentlich hatten sich die Macher schon von dem Brettspiel verabschiedet. Ein paar Sachen werde man noch veröffentlichen, hieß es zwar (und offenbar ist das neue Nature-Paper eine davon). Aber künftig wolle man sich "den nächsten großen Herausforderungen widmen und fortschrittliche generelle Algorithmen entwickeln". Generelle?

Im Juni haben die AlphaGo-Macher das Video eines stapfenden digitalen Strichmännchens veröffentlicht. Hinter ihm steckte eine KI, die sich selbst aus physikalischen Grundregeln den aufrechten Gang hergeleitet hatte. Anfang Oktober berichteten andere KI-Forscher von solchen Strichmännchen, die sich selbst ohne Anleitung das Sumo-Ringen beigebracht haben. Und im Sommer hatte DeepMind von einem AlphaGo-Abkömmling berichtet, der logische Schlussfolgerungen meistert.

Längst geht es um mehr als ein Spiel.