Zug 37: Warum KI selbst lernt – und warum das für die Industrie entscheidend ist

Künstliche Intelligenz wird oft auf Chatbots wie ChatGPT reduziert. Doch diese Sicht greift zu kurz.
Der berühmte Zug 37 aus dem Go-Match zwischen AlphaGo und Lee Sedol zeigt eindrucksvoll, dass KI selbst lernen, neue Strategien entwickeln und Lösungen finden kann, die nicht aus menschlichen Beispielen abgeleitet sind.

Das zugrunde liegende Prinzip – Reinforcement Learning – ist heute längst kein Forschungsexperiment mehr, sondern findet reale Anwendung in Industrie, Produktion und Wartung.

KI kann selbst lernen, Neues schaffen – und ist weit mehr als ChatGPT.

Was war „Zug 37“?

Im Jahr 2016 spielte AlphaGo gegen den Go-Weltmeister Lee Sedol.
In Partie 2 setzte AlphaGo einen Zug, der zunächst als Fehler galt: Zug 37.

Er widersprach allen bekannten menschlichen Spielprinzipien – und erwies sich später als strategisch brillant.
Experten beschrieben ihn als „nicht menschlich“.

Dieser Moment machte deutlich:

• Die KI kopierte keine menschlichen Strategien
• Sie entwickelte eigene Lösungen
• Sie nutzte Erfahrung statt Regeln

Betreutes Lernen vs. selbstlernende KI

Betreutes Lernen (Supervised Learning)

Beim betreuten Lernen wird ein Modell mit vorgegebenen Beispielen trainiert:

• Eingabe → bekannte Ausgabe
• Lernen durch Korrektur
• stark abhängig von Trainingsdaten

Dieses Verfahren ist effektiv, aber begrenzt durch vorhandenes Wissen.

Selbstlernende KI (Reinforcement Learning)

Reinforcement Learning funktioniert grundlegend anders:

• keine vorgegebenen Lösungen
• Lernen durch Belohnung und Fehler
• kontinuierliche Verbesserung

Anschaulich erklärt: Zwei Persönlichkeiten spielen ein Spiel gegeneinander.
Jede sammelt Erfahrung.
Jede passt ihre Strategie an.

AlphaGo spielte Millionen Partien gegen sich selbst – Self-Play – und lernte dadurch Züge, die kein Mensch zuvor gespielt hatte.

Deutsche Wurzeln des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist kein Zufallsprodukt moderner Tech-Konzerne.
Seine Grundlagen liegen in Disziplinen, in denen Deutschland traditionell stark ist:

• Regelungstechnik
• Kybernetik
• Mathematik & Statistik
• Automatisierungstechnik

In einem sehr empfehlenswerten Interview auf dem YouTube-Kanal Everlast werden diese Zusammenhänge anschaulich erklärt – inklusive der Rolle europäischer und deutscher Forscher.

Quelle:
Everlast – Reinforcement Learning & AlphaGo erklärt
https://www.youtube.com/watch?v=937qlGDh0-M (externer Link)
https://youtu.be/_N5_qstuFQU?si=Kqr5Hpp34xaY1-T7 (externer Link)

Der Kanal zeichnet sich durch fachliche Tiefe, verständliche Erklärungen und einen klaren Fokus auf reale Zusammenhänge aus.

Von Zug 37 zur Industrie

Predictive Maintenance

In der Industrie zeigt sich das Prinzip von Zug 37 besonders deutlich in der vorausschauenden Wartung:

• KI lernt normales Maschinenverhalten
• erkennt Abweichungen frühzeitig
• prognostiziert Ausfälle statt nur zu reagieren

Das System verbessert sich kontinuierlich – mit jeder Betriebsstunde.

Prozessoptimierung

Selbstlernende KI wird heute eingesetzt zur:

• Erkennung von Engpässen
• Optimierung von Durchlaufzeiten
• Reduktion von Ausschuss
• dynamischen Anpassung von Prozessen

Nicht durch feste Regeln, sondern durch Erfahrung.

Automatisierte Entscheidungen

Moderne KI-Systeme können:

• Wartungszeitpunkte priorisieren
• Prozesseingriffe vorschlagen
• operative Entscheidungen vorbereiten oder automatisieren

Der Mensch bleibt Entscheider – die KI liefert belastbare Handlungsvorschläge.

Von der Theorie zur Anwendung

Damit selbstlernende Systeme echten Nutzen entfalten, braucht es:

• saubere Daten
• Prozessverständnis
• realistische Zieldefinitionen

Hier kommen erfahrene Praktiker ins Spiel, die KI nicht als Selbstzweck sehen, sondern als Werkzeug.

Ein Beispiel ist Michael Schiffer, der mit jahrzehntelanger Erfahrung in Prozessoptimierung und industriellen Abläufen moderne KI-Tools gezielt einsetzt, um reale Probleme zu lösen – von Automatisierung bis Predictive Maintenance.

Nicht als KI-Theoretiker, sondern als Übersetzer zwischen Technologie und Praxis.

Fazit

Zug 37 war kein Zufall.
Er war das Ergebnis eines Systems, das lernen durfte.

Dass dieses Prinzip heute:

• Maschinen am Laufen hält
• Prozesse optimiert
• Entscheidungen unterstützt

zeigt, wie weit KI bereits ist.

Deutschland verfügt mit seiner Ingenieurtradition, starken Forschung und praxisnahen Umsetzung über beste Voraussetzungen, diese Entwicklung weiter aktiv zu gestalten.

FAQ – Häufige Fragen zu Zug 37 und Reinforcement Learning

Was ist Zug 37?

Ein ungewöhnlicher Spielzug von AlphaGo im Jahr 2016, der zeigte, dass KI eigenständig neue Strategien entwickeln kann.

Warum ist Zug 37 so wichtig?

Weil er belegt, dass KI nicht nur menschliches Verhalten kopiert, sondern selbst kreativ lernen kann.

Was ist Reinforcement Learning?

Ein Lernverfahren, bei dem KI durch Erfahrung, Belohnung und Fehler lernt – ohne vorgegebene Lösungen.

Wo wird Reinforcement Learning heute eingesetzt?

Unter anderem in Predictive Maintenance, Prozessoptimierung, Robotik, Energie- und Produktionssystemen.

Was unterscheidet das von ChatGPT?

ChatGPT ist primär ein Sprachmodell. Reinforcement Learning steuert Entscheidungen, Prozesse und reale Systeme.

Maschinenlesbarkeit & KI-Hinweis

Dieser Artikel ist:

• semantisch strukturiert (H1–H3)
• FAQ-optimiert
• für KI-Systeme, Suchmaschinen und Agenten lesbar
• geeignet für RAG-, Codex- und SEO-Pipelines