AlphaJass
Wie ein Jasser denkt
Der Jassverband Schweiz baut eine Jass-KI, bei der jede Karte eine Absicht trägt — und legt hier offen, wie sie denkt, was sie kann und was noch nicht.
1Der Stich, den niemand erklärt
Schachprogramme spielen seit Jahren übermenschlich — und schweigen. Sie zeigen den besten Zug, aber nicht den Gedanken dahinter. Wer von ihnen lernen will, bekommt eine Bewertungszahl statt eines Lehrers.
Beim Jass ist die Lage anders, und zwar auf eine Weise, die für die Forschung ein Glücksfall ist: Es gibt eine geteilte, überlieferte Doktrin. Was man ansagt und was man schiebt, wann man anzieht, wann man verwirft, wann man einen Bock aufbaut — das ist nicht die Privatmeinung einzelner Spieler, sondern Konvention, am Tisch weitergegeben, von Generation zu Generation. Wer je mit einem starken Jasser gespielt hat, kennt es: Er kann dir zu jedem Zug den Satz dazu sagen.
Die publizierte Forschung zum Jass steht derweil an einem klaren Punkt: Die besten Programme spielen auf dem Niveau starker Amateure; gegen die besten Menschen wurde nie gemessen — die Universität Bern führt genau diese Frage als offen.1 Und in der publizierten Jass-KI-Literatur finden wir (Stand Juli 2026) kein System, das Spielstärke mit einer expliziten, lehrbaren Begründung verbindet.2
Genau dort setzt AlphaJass an.
2Was am Jasstisch gilt
Der Schieber: vier Spielerinnen und Spieler, zwei Parteien, 36 Karten — jeder sieht nur seine neun. Die Vorhand sagt an oder schiebt; sechs Ansagen spielt AlphaJass heute (die vier Trumpffarben, Obenabe, Undenufe). Eine Runde trägt 157 Punkte: 152 aus den Karten, 5 für den letzten Stich. Wer alle neun Stiche nimmt, macht den Matsch.
Das Schwierige ist nicht das Zählen. Es ist das, was man nicht sieht: 27 verdeckte Karten, ein Partner, mit dem man nicht sprechen darf — und ein Konventionsgeflecht, über das man trotzdem miteinander redet. Anziehen, Verwerfen, der Wys: Der Jass ist ein Gespräch in Karten. Wer die Sprache nicht beherrscht, spielt allein.
3Drei Blicke, eine Absicht
Ein guter Jasser wirft, wenn er am Zug ist, drei Blicke: auf seine Karten (was halte ich, in welcher Farbe, wie hoch), auf die Lage (was ist gefallen, wer ist am Drücker, welcher Modus läuft) und auf die anderen (was hat der Partner verworfen, angezogen, gewiesen — wo sitzt die Stärke). Aus diesen drei Blicken formt er eine Absicht — und erst dann greift er zur Karte, die diese Absicht einlöst.
AlphaJass denkt in denselben Schritten. Die Maschine zerlegt die Lage in Fakten aus einem geschlossenen, geprüften Vokabular, legt die passenden Fakten übereinander — das ist eine Regel — und die treffendste Regel liefert die Absicht und die Karte. Samt dem deutschen Satz, warum.
Die Absicht ist kein Nebenprodukt des Netzes — sie ist das Gesetz, dem das Netz gehorcht.
Die Doktrin ist dabei kein Prosa-Dokument, sondern gezählte, ausführbare Substanz — am 16. Juli 2026 direkt aus dem laufenden System erhoben:
- 14 Absichten kennt der Kanon — vom Austrumpfen über das Anziehen und Verwerfen bis zum Klemmen. Und es gilt die Hausregel: kein Zug ohne Absicht. Ein «weiss nicht» gibt es nicht; ein eingebauter Prüfstand erzwingt, dass jede Karte eine Absicht trägt.
- 106 Konventionen kennt der Bot am Tisch — 88 aus dem gepflegten Katalog, 18 aus der ersten Stunde. 18 davon sind Gesetz: Sie nehmen dem Netz die Karte aus der Hand. Der Rest formt Bewertung, Coaching und Training.
- 102 Regeln stehen in der Regel-Registry — jede mit Bedingungen, Priorität und ihrer Erklärung in Jasssprache.
4Wie AlphaJass spielt
Am Tisch läuft ein Hybrid (Generation «gen1-v7filter»), und sein Kern ist in einem Atemzug erklärt: Zuerst fragt AlphaJass die Doktrin: Gibt es hier überhaupt eine Wahl? Oft nicht — dann ist die Karte gesetzt, das Netz wird gar nicht gefragt. Bleiben mehrere Karten erlaubt, wählt das neuronale Netz. Die Doktrin sagt, was man darf; das Netz sagt, was am besten ist.
Und weil eine Doktrin nur zählt, wenn sie auch wirklich geladen ist, prüft sich das System im Betrieb selbst: Der laufende Server meldet öffentlich, wie viele Konventionen aktiv sind — 106 ist gesund, alles andere ist Alarm. Diese Lektion hat uns ein stiller Fehler gelehrt, der monatelang unbemerkt lief. Seither gilt: Was nicht laufend gemessen wird, gilt als kaputt.
5Gemessen, nicht behauptet
Gemessen wird paarig: 1000 Kartengaben («Deals» — eine Kartengabe, neun Stiche, 157 Punkte; nicht eine ganze Partie), jede zweimal gespielt mit vertauschten Seiten, identische Blätter für beide Seiten, fester Seed. Kein Rosinenpicken möglich. Als Massstab dient der hauseigene Heuristik-Bot — sein Code ist über beide Messstände byte-identisch, ein Gegner, der sich nicht bewegt hat.
| Paarung (1000 paarige Deals, Seed 42) | vor dem Doktrin-Umbau | heute (Live-Stand) |
|---|---|---|
| AlphaJass gegen den unveränderten Heuristik-Massstab | −6.82 Punkte/Deal | +31.97 Punkte/Deal 95%-CI [+27.34, +36.39] · p < 10⁻⁶ |
| Regelbasierte Konventions-Baseline gegen denselben Massstab | −27.15 | −25.61 (unverändert) |
| AlphaJass gegen die Konventions-Baseline | +22.90 | +68.49 |
Die Geschichte in diesen Zahlen: Vor dem Doktrin-Umbau verlor AlphaJass gegen eine einfache Heuristik. Heute schlägt es sie um rund 32 Punkte pro Deal. Der grösste Treiber ist ausgerechnet Undenufe — zuvor die dokumentierte Schwäche des Systems, von −25.7 auf +28.7 Punkte pro Durchgang gedreht. Der grosse Abstand zur Konventions-Baseline (+68.49) ist echt, aber mit Vorsicht zu lesen: Diese Baseline unterliegt ihrerseits dem einfachen Massstab und ist darum kein starker Referenzgegner. Die aussagekräftige Zahl ist der Vergleich gegen den Gegner, der sich nicht bewegt hat.
Alle Werte gelten für weisloses Schieber — der Mess-Harness kennt den Wys noch nicht, die Arena spielt ihn. Alle Gegner sind hauseigene Bots; menschliche Spielstärke ist nicht gemessen. In 36 000 Entscheidungen je Seite gab es null Rückfälle auf Notlogik. Und es gilt das Hausgesetz dieses Dokuments: Keine Zahl ohne Beweisstück — jeder Wert trägt Seed, Skript und Artefakt im Repository.
6Was AlphaJass noch nicht kann
Wir halten diesen Abschnitt für den wichtigsten. Wer seine Schwäche benennt, dem darf man die Stärke glauben.
- Gegen Menschen ist nichts gemessen. Das teilt AlphaJass mit dem gesamten publizierten Feld — die Frage «schlagen die besten Jass-Programme die besten Menschen?» ist offen.1 Wir beantworten sie erst, wenn wir sie messen können.
- Der Wys ist gespielt, aber nicht vermessen. Die Arena weist; keine unserer Zahlen deckt es ab.
- Die Absicht kommt heute aus der Doktrin, nicht aus dem Netz. Das Netz wählt Karten innerhalb des Erlaubten; die Absicht selbst wird symbolisch bestimmt. Sie dem Netz beizubringen, ist die Baustelle der nächsten Generation.
- Jede Zahl hat ein Datum. Was hier steht, gilt für den Messstand vom 16. Juli 2026. Wenn sich das System bewegt, wird neu gemessen — nicht nachgebessert.
7Wohin das geht
Gemeinsam mit einer Schweizer Hochschule für angewandte Forschung verfolgt der Jassverband zwei Ziele: eine Schieber-KI, die stark und erklärbar spielt — und den empirischen Nachweis, dass ihre Erklärungen menschliches Jassen messbar besser machen. Nicht der Automat, der gewinnt, sondern der Lehrer, der den Satz zum Zug sagen kann.
Dafür braucht es irgendwann echte Jasserinnen und Jasser. Deren Partien fliessen nur mit ausdrücklicher Einwilligung in die Forschung, unter einem Forschungs-Kürzel — kein Name, keine E-Mail-Adresse. Wer Nein sagt, spielt genau gleich weiter. Der Jass gehört zu den lebendigen Traditionen der Schweiz; AlphaJass soll ihn nicht ersetzen, sondern verstehen — und weitergeben helfen.
Spielen kann man gegen AlphaJass heute schon: jassguru.ch — die digitale Jasstafel des Jassverbands Schweiz.
Beweisstücke
Alle Messwerte dieses Dokuments stammen aus den Evaluations-Läufen 006–009 vom 16. Juli 2026 (Ledger results/LADDER.md im jassai-Repository; Roh-JSON je Lauf mit Seed, n, Konfidenzintervall, p-Wert, Fallback-Zählern, Checkpoint-SHA256 und Commit-Stand). Messstand: jassai 20f941b, jass-server 8877fd0. Der laufende Server meldet den aktiven Konventions-Stand öffentlich unter /health (Sollwert 106).
Quellen:¹ Universität Bern, Digital Sustainability Group: «Can the Best Jass AIs Beat the Top Humans?» (offene Forschungsfrage); Stolze & Koller (2020), «Challenging Human Supremacy: Evaluating MCTS and Deep Learning for the Trick Taking Card Game Jass», doi:10.1007/978-3-030-61534-5_45. ² Vgl. Überblick in «Survey of Artificial Intelligence for Card Games and Its Application to the Swiss Game Jass», arXiv:1906.04439.