Analysing KataGo: A Comparative Evaluation Against Perfect Play in the Game of Go

Dieses Kapitel präsentiert eine umfassende Bewertung von KataGo, einem Open-Source-Go-Programm, das von AlphaZero von DeepMind inspiriert wurde, indem es dessen Leistung mit dem perfekten Spiel in Go-Endspielrätseln vergleicht. Die Studie untersucht die Unterschiede bei der Bewegungsselektion zwischen stärkeren und schwächeren neuronalen Netzwerken und untersucht, wie die Hinzufügung von Monte Carlo Tree Search (MCTS) die Bewegungsselektion verbessert. Die Studie untersucht auch die Auswirkungen einer Erhöhung des Suchbudgets auf die Gesamtleistung und bewertet KataGos Fähigkeit, die besten Anreize im Vergleich zu den optimalen Minimax-Schritten zu finden. Das Kapitel bietet eine detaillierte Analyse des Verhaltens von KataGo in verschiedenen Szenarien, einschließlich der Verwendung verschiedener neuronaler Netzwerke und Sucheinstellungen, und bietet Einblicke in die Stärken und Grenzen des Programms. Die Studie diskutiert auch die Auswirkungen dieser Erkenntnisse auf die Entwicklung von KI-Algorithmen in sicherheitskritischen Systemen wie dem autonomen Fahren. Durch den Vergleich der Leistung von KataGo mit dem perfekten Spiel beleuchtet das Kapitel die Herausforderungen und Chancen im Bereich der KI und des maschinellen Lernens und bietet sowohl Forschern als auch Praktikern wertvolle Erkenntnisse.