Kann ein Computer lernen, Backgammon auf Weltklasseniveau zu spielen? Diese Arbeit untersucht die Anwendung von Temporal Difference (TD)-Lernen auf das Spiel Backgammon, was zur Entwicklung von TD-Gammon führt. Die Autoren diskutieren das Potenzial komplexer Brettspiele wie Schach und Backgammon als ideale Testfelder für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. TD-Gammon wird als Pionierleistung in diesem Bereich vorgestellt. Der Erfolg von TD-Gammon demonstriert die Leistungsfähigkeit des Temporal Difference-Lernens bei der Bewältigung komplexer Aufgaben. Dieser Ansatz trägt zur Weiterentwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen bei, die in der Lage sind, in anspruchsvollen Bereichen Expertenleistungen zu erzielen. Die aus TD-Gammon gewonnenen Techniken und Erkenntnisse haben nachfolgende Forschungen im Bereich des Reinforcement Learning und des Spielens beeinflusst.
Die in Communications of the ACM veröffentlichte Arbeit untersucht das Temporal Difference-Lernen und seine Anwendung auf Backgammon und passt gut zu dem Fokus der Zeitschrift auf Fortschritte in der Informatik und künstlichen Intelligenz. Der Artikel fand wahrscheinlich Anklang bei den ACM-Lesern, die sich für Spielalgorithmen und Techniken des maschinellen Lernens interessieren.