Dieser Von DeepMind Produzierte KI-Dokumentarfilm Hätte Fast Einen Oscar Gewonnen

Der Dokumentarfilm „AlphaGo“ (chinesische Übersetzung: AlphaGo) wurde vom Google- und DeepMind-Team produziert und vom Dokumentarfilmregisseur Greg Kohs und seinem Team sorgfältig umgesetzt. Es erzählt die Geschichte mehrerer wichtiger Spiele, in denen das DeepMind-Team AlphaGo gegen die besten menschlichen Spieler antreten ließ.

Dieser Dokumentarfilm gewann viele Preise, nachdem er letztes Jahr in kleinem Rahmen auf verschiedenen Filmfestivals gezeigt wurde. Es wurde dieses Jahr auf Netflix veröffentlicht und erhielt auf IMDB sogar eine Bewertung von 8,9.

AlphaGoEs handelt sich zwar nicht um die erste von Google produzierte Film- oder Fernseharbeit, aber um die erste Dokumentararbeit, die im In- und Ausland zahlreiche Preise und Anerkennungen gewonnen hat.

Der Protagonist der Geschichte: Programmierer VS Schachspieler

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Der Dokumentarfilm erzählt die Geschichte, wie das DeepMind-Team nach der Fertigstellung einer frühen Version von AlphaGo die besten menschlichen Schachspieler einlud, gegen sie zu spielen. Das wichtigste Spiel fand zwischen AlphaGo und Lee Sedol statt, dem koreanischen Schachspieler, der damals die Nummer eins der Weltrangliste war.

Die Hauptfiguren der Dokumentation sind das AlphaGo-Entwicklungsteam und mehrere Schachspieler:

„Unser Team hofft, dass DeepMind zu einer wichtigen treibenden Kraft im Bereich der KI werden kann, genau wie das Apollo-Mondlandeprogramm. Unsere größte Vision ist es, Intelligenz durch menschliche Kraft zu erforschen und zu gestalten.“

——Demis Hassabis
Mitgründer und CEO von DeepMind

Demis Hassabis ist der Gründer von DeepMind und außerdem Schachspieler. Er spielt seit seiner Kindheit Schach und wurde im Alter von 13 Jahren Zweiter bei einem internationalen Wettbewerb.

Dies ist auch einer der Gründe, warum er nach der Gründung des DeepMind-Teams Schach für das KI-Training verwendet. Im Film demonstrierte er außergewöhnliche Führungsqualitäten, Ehrfurcht und Beharrlichkeit in Bezug auf KI und Go.

„Lee Sedol ist ein hervorragender Schachspieler. Es ist mir eine Ehre, AlphaGo dabei zu unterstützen, gegen ihn zu spielen. Ich weiß, dass die ganze Welt auf dieses Spiel gespannt ist und AlphaGo bereit ist.“

——Huang Shijie
Chefingenieur bei DeepMind

Dr. Shih-Chieh Huang aus Taiwan ist der Chefingenieur von DeepMind, im Film ist er jedoch oft stumm. Seine Kollegen erklärten außerdem, dass er eher introvertiert sei und nicht gern vor der Kamera stehe. Er ist nicht nur eine wichtige Seelenfigur von DeepMind, sondern auch der Hauptprogrammierer des AlphaGo-Projekts.

Er ist auch die Person, die AlphaGo repräsentiert und dem menschlichen Spieler im Raum gegenübersitzt, um die Schachfiguren zu platzieren. Er ist wie Hikaru Shindo in „Hikaru no Go“ und AlphaGo ist sein Sai.

Ich hoffe nicht nur, dass ich gewinne, sondern auch, dass ich beim Go-Spielen meinen ganz eigenen Spielstil verfeinern kann.

——Lee Sedol, ein berühmter koreanischer Schachspieler

Im Film ist Lee Sedol nicht nur der Gegner, den AlphaGo am liebsten besiegen möchte, sondern auch die letzte Hoffnung für menschliche Schachspieler.

Obwohl er seit vielen Jahren zu den besten der Welt zählt, kommen seine Aufrichtigkeit und Bescheidenheit vor der Kamera voll zum Ausdruck, von seinem Selbstvertrauen vor dem Kampf bis zu seinem bedeutungsvollen Lächeln am Ende. Im Film ist er die Person, die den Menschen im Dialog mit der KI vertritt.

Alles Wissen, das ich in dieser Hälfte meines Lebens erworben habe, stammt von Go. Für mich ist Go wie ein Spiegel. Go zu sehen bedeutet, sein Inneres zu sehen.

——Fan Hui

Im Film ist Fan Hui eine besondere Figur. Seine herzliche und direkte Persönlichkeit macht ihn zu einem echten Hingucker. Zu Beginn des Films sprach er fließend Französisch und brachte den Franzosen auf den Straßen von Bordeaux das Schachspielen bei.

Er wurde in China geboren und lebte als Erwachsener in Frankreich. Er ist ein professioneller Schachspieler mit dem zweiten Dan. Verglichen mit anderen Spitzenschachspielern im Film ist sein Rang wirklich nicht hoch und Internetnutzer nennen ihn scherzhaft „den berühmtesten Schachspieler mit dem zweiten Dan der Welt“.

Derzeit ist er Cheftrainer der französischen Go-Mannschaft. Er hat die Go-Europameisterschaft viele Male hintereinander gewonnen. Außerdem wurde er vom DeepMind-Team eingeladen, als Berater zu fungieren. Er war der erste professionelle menschliche Spieler, der von AlphaGo ausgewählt wurde, um gegen ihn zu spielen, und war der Hauptschiedsrichter dieses Mensch-Maschine-Kampfes.

Eine technische Dokumentation, die nicht nur von Technologie handelt

Seit seiner Veröffentlichung hat dieses Werk den Preis für den besten Film gewonnen und Nominierungen für viele wichtige Dokumentarfilmpreise erhalten, beispielsweise für das New Yorker Tribeca Film Festival, das London International Film Festival und die Critics‘ Choice Awards. Bei den Academy Awards 2018 war es sogar für den besten Dokumentarfilm nominiert.

Das Ungewöhnliche daran ist, dass es sich hier um einen Dokumentarfilm handelt, der die Geschichte der künstlichen Intelligenz-Technologie von Anfang bis Ende erzählt, während die meisten Geschichten, die bei Filmfestivals mit Preisen ausgezeichnet werden, Natur, gesellschaftliche Neuigkeiten und Kultur behandeln.

Zu den Gründen gehören:

Als Dokumentarfilm ist diese Arbeit professionell und anspruchsvoll.

Der Regisseur verwendete geschickte Techniken, um diesen spannenden Wettbewerbsprozess zu filmen, obwohl wir alle den endgültigen Gewinner und Verlierer des Mensch-Maschine-Kampfes kennen.

Das Engagement des gesamten Drehteams spiegelt sich in jedem Detail des Films wider. Viele Produzenten des Teams haben internationale Dokumentarfilmpreise gewonnen. Gemeinsam haben sie es ermöglicht, dass jeder Charakter seinen Zustand, seine Emotionen, seine Einstellung zur KI und seine Erwartungen an das Spiel auf natürliche Weise zeigt.

Vermittelt präzise die Erforschung und Reflexion der Beziehung zwischen Mensch und KI

Mehrere Ingenieure im Film sind gleichzeitig professionelle oder Amateur-Schachspieler. Sie äußern ständig ihre Positionen und Gedanken zum Wettbewerb zwischen KI und Mensch.

Die beiden ausführlich porträtierten Schachspieler drückten unabhängig von ihrem jeweiligen Rang und den Ergebnissen des Spiels ihr Verständnis für die Herausforderungen aus, die KI beim Go an den Menschen stellt, und für die zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten der KI.

Die großen Statisten im Film

Viele große Namen kamen wahrscheinlich in diesem Film an die Reihe und hatten Cameo-Auftritte.

Feifei muss nicht vorgestellt werden. Als die Dokumentation gedreht wurde, war sie noch nicht bei Google.

Derzeit arbeitet er für die New York Times und ist der erfahrenste Autor und Reporter auf dem Gebiet der KI in den Vereinigten Staaten.

Während seiner Tätigkeit an der Universität Cambridge widmete er sich in seinen frühen Jahren der Erforschung von Algorithmen zur Iriserkennung.

Mit Hilfe dieser großen Jungs können Sie die Feinheiten von Go durch die Einführung in diesen Film schnell verstehen, auch wenn Sie nicht viel über Go wissen.

Wenn Sie sich nicht für die Technologie der künstlichen Intelligenz interessieren, können Ihnen die ausführlichen und leicht verständlichen Erklärungen im Film dabei helfen, die Schwierigkeiten hinter der Technologie und die unendlichen Möglichkeiten der KI in der Zukunft schnell zu verstehen.

Möchten Sie es mit allen offline ansehen?

Dieser Dokumentarfilm ist 90 Minuten lang und wurde Anfang des Jahres auf Netflix veröffentlicht. Es kann online für nur 4 $ angesehen werden.

Die gute Nachricht ist, dass dieser Dokumentarfilm dieses Jahr auch in China ausgestrahlt wird. Wir haben von DeepMind, dem Produktionsteam und dem inländischen Vertriebsunternehmen die offizielle Genehmigung zur Ausstrahlung in China erhalten.

Es wird während des diesjährigen 1024 Programmers‘ Day offline in Peking veröffentlicht. Da der Programmierertag in diesem Jahr auf einen Werktag fällt, werden wir die Veranstaltung zeitlich so anpassen, dass sie am Nachmittag des 24.+4. Oktober (Sonntag) stattfindet.

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