question: 6. Hat die Bundesregierung Erkenntnisse zu der Frage, inwieweit sich das Schach mit seiner streng regelbasierten Struktur, die den Zufall ebenso wie mutwillige Störungen von außen ausschließt, besonders gut für das Training von KI-Algorithmen eignet (vgl. Vorbemerkung der Fragesteller; bitte ausführen)?
answer: Schach kann, wie viele andere Anwendungsbeispiele, aufgrund der klaren Struktur die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz (K)I nachvollziehbarer machen. Nach hiesiger Einschätzung liegt dabei die herausragende Rolle von Schach nicht im eigentlichen Training von KI-Algorithmen im technischen Sinn, sondern in dem kostengünstigen Benchmarking und Erproben der Fähigkeiten von KI-gestützter algorithmischer Entscheidungsfindung, da die Algorithmen nicht „schachspezifisch“ entwickelt, sondern mit Blick auf eine hohe Generalisierbarkeit konstruiert werden. Insbesondere Schach ist unter anderem aufgrund seiner scharf umrissenen Problemstellung (erlaubte Züge, Siegbedingungen) seit über siebzig Jahren ein Schwerpunkt der Forschung an algorithmischer Entscheidungsfindung. Da in der Praxis klare Strukturen nicht vorherrschen, ist Schach dort für moderne KI-Anwendungen nur in speziellen Fällen geeignet. Deshalb fördert die Bundesregierung beispielsweise Forschung zum Thema Transparenz und Erklärbarkeit, um KI auch in weniger regelbasierten Situationen einsetzen zu können.
  Das in der Vorbemerkung genannte Programm „AlphaZero“ ist ein komplexer Algorithmus, welcher u. a. mittels Reinforcement Learning (RL) ohne domänenspezifisches Wissen jenseits von Regeln und Siegbedingungen (tabula rasa) drei verschiedene Brettspiele, darunter Schach, erlernen und auf übermenschlichem Niveau spielen kann. Der Nachfolger von „AlphaZero“, „MuZero“, lässt erkennen, dass das Entwicklungsziel eine möglichst gut über verschiedene Aufgabenstellungen und Domänen generalisierende, selbstlernende KI ist.