Künstliche Intelligenz & Gaming

Showdown im Computerspiel

Eine KI-Software tritt in einem Egoshooter-Spiel gegen menschliche Spieler an. Das selbstlernende System verbessert sich schnell und ist den menschlichen Gegnern bald überlegen.

Mensch gegen Maschine

Ego Shooter Game: Menschliche Gegner haben keine Chance gegen KI

Entwickler der Google-Sparte Deep Mind haben ein KI-System entwickelt, das in einem Egoshooter-Spiel gegen menschliche Gegner aufgestellt wurde. Bei dem Experiment ging es um einen Capture-the-Flag-Modus: In einer zufällig generierten Landschaft mussten Teams die Flagge des Gegners erbeuten und zur eigenen Basis bringen. Das Spiel basierte auf Quake III Arena, einem frühen Multiplayer-Egoshooter aus dem Jahr 1999. Laut Science-Magazin, das die Rahmenbedingungen und Ergebnisse der Studie vorstellte, hatten die menschlichen Gegner keine Chance gegen das KI-System.

Komplexer Lernprozess

Das Besondere an dem Experiment war, dass die von der Software gesteuerten Spieler als Team zusammenarbeiten und das Spiel selbst erlernen mussten. Das KI-Programm mit dem Namen „For The Win“ (FTW) absolvierte zunächst 450.000 Runden à jeweils fünf Minuten, um das Spiel zu erlernen. Die Software steuerte eine Population aus rund 30 Typen, die sich im Lernprozess unterschiedlich entwickelten. Dabei interessierte die Entwickler vor allem, ob es dem System gelingen würde, eigenständig zu handeln, aber dennoch mit anderen als Team zu kooperieren und unter wechselnden Umständen zusammenzuarbeiten. Menschen besitzen diese Fähigkeiten meist, da sie sich in einer komplexen Gesellschaft zurecht finden müssen. Aber können auch KI-Systeme, die aus Statistiken lernen diese Fähigkeiten entwickeln?

KI-System nahezu unschlagbar

Das Ergebnis des Experiments war eindeutig: nach etwa 150.000 Spielen konnte die FTW-Software das Niveau eines starken menschlichen Spielers übertreffen. Im Rahmen eines Quake-Turniers trat das System gegen 40 Menschen an, dabei gab es auch gemischte Teams aus Mensch und Maschine. Die reinen Computer-Teams aus virtuellen FTW-Spielern gewannen alle Spiele gegen die menschlichen Mannschaften. In fünf Prozent der Fälle konnte ein Team aus Menschen und FTW-Typen gegen reine Maschinen-Mannschaften gewinnen.

Aufschlussreich für die Entwickler war auch, dass die selbsterlernten Taktiken der Software teilweise den menschlichen Strategien ähnelten wie etwa, den Schwerpunkt auf die Verteidigung zu legen oder die Gegner abzupassen, die gerade die gestohlene Flagge zurückbringen wollten. Bei der Reaktionszeit und der Zielgenauigkeit der Nahtreffer war FTW klar im Vorteil. Bei Ferntreffern hatten die menschlichen Gegner mehr Erfolg, was dafür sprechen könnte, dass Menschen die Gesamtsituation besser erfassen.

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