Das kann ich nur bestätigen. Ich kenne Arno bisher leider nur vom Sehen (der spielt im Fernschach noch einiges über mir) aber seine Kommentare und Analysen sind in der Regel immer sehr gut. So auch in diesem Fall. Es gibt allerdings einen Punkt in dem ich ihm nicht zustimmen kann. Dieser liegt aber nicht in den Analysen begründet sondern in den Schlussfolgerungen.

Diese Bemerkung steht in krassem Gegensatz zu einer anderen von ihm gemachten Bemerkung in einer Fußnote

Das passt nicht zusammen. Gerade da ein neuronales Netz (auch das menschliche) eben parallel arbeitet und nicht linear ist ein Hardwarenachteil auf Seiten der klassischen Engines eben nicht gegeben. Ganz im Gegenteil. Die Unmengen an Daten die hier für eine Abfrage transportiert werden sind kaum vergleichbar mit den vergleichsweise wenigen Rechenoperationen, die eine traditionelle Engine durchführen muss. Auch der Mensch erfasst ja, wenn er irgendetwas ansieht nicht linear Bildpunkt für Bildpunkt sondern er erfasst das gesamte Bild auf einmal, kann dabei gleichzeitig noch atmen und Gerüche wahrnehmen und zuordnen. So funktioniert ein neuronales Netz nun einmal. Man muss nun einmal berücksichtigen dass dies eine völlig andere Herangehensweise ist. Die von AlphaZero benutzte Hardware rechnet schneller, aber eben auch anders. Auch der Mensch kann viel schneller Dinge wahrnehmen und zuordnen, als es z.B. ein Scanner kann, der Pixel für Pixel aufzeichnet. Kann der Mensch deswegen schneller rechnen? Nein. Aus zwei völlig unterschiedlich arbeitenden Systemen jetzt aber einen Vorteil an Rechenpower für die eine oder andere Seite herleiten zu wollen, halte ich ohne den entsprechenden wissenschaftlichen Hintergrund doch für sehr gewagt.

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Nicht unbedingt. Man muß sich klarmachen, daß bei den NN-Engines - im Gegensatz zum Menschen - das Neuronale Netz nicht wirklich existiert. Es gibt ja keine Neronen und Synapsen, keine sich verstärkenden oder abschwächenden Verbindungen in der AlphaZero Hardware bzw. in der GPU, auf der lc0 läuft. Das Neuralnetz ist nur eine Emulation. Diese überhaupt entstehen zu lassen, “frißt“ viel Rechenpower, bevor das NeuronaleNetz überhaupt selbst anfängt zu “denken“ oder Muster zu erkennen. Genauso wie Windows eine Emulation ist: auf keinem PC, in keiner CPU, gibt es Fenster, Mauszeiger etc. Diese ganze Benutzeroberfläche existiert gar nicht und es muß viel Rechenleistung aufgewendet werden, um diese Emulation zu erzeugen.
Daher muß man unterscheiden zwischen der Rechenleistung, die das NeuralNetz selbst leistet und der Rechenleistung, die die Maschinen-Hardware erbringen muß, damit das NeuralNetz überhaupt erst (scheinbar) entsteht.

Das ist selbstverständlich klar. Nichtsdestotrotz arbeitet so eine Emulation wie ein richtiges Neuralnetz, zumindest in der Form, dass Informationen parallel verarbeitet werden. Auch ist die Datenmenge die hier bewältigt werden muss eben ungleich größer als bei einer konventionellen Engine. Genau das ist aber der Punkt um den es geht, wenn ich hier Vergleiche über die Rechenpower anstellen will.

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Das ist ja sowieso klar. Aber um die Entstehung des Netzes geht es in dem Vergleich ja nicht. Wenn ich 2 Engines gegeneinander spielen lasse, existiert dieses Netz ja bereits. Es geht jetzt nur um den Vergleich während eines Spiels. Und da muss man nun mal sagen, dass hier von einem Programm wie Leela weit mehr Daten geschaufelt werden müssen, als bei einem Alpha/Beta-Programm. Das sieht man ja bereits wenn man die verschiedenen Größen der Netze vergleicht. Ein kleines Netz ist schneller als ein Großes. Das bedeutet aber auch gleichzeitig, dass mehr oder weniger jede "Zelle" dieses Netzes immer wieder angesprochen wird. Nimm jetzt noch jede dieser Zellen als eine Variable (oder einen Teil eines Arrays, um es mit normalen Programmiersprachen zu beschreiben) dann ist das ein riesiger Variablendschungel. Der braucht natürlich auch entsprechende Rechenpower, weit mehr als jedes konventionelle Programm. Da macht es praktisch wenig Unterschied dass es "nur" eine Emulation ist.

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