KI-Gaming: Warum Spiele ideal für KI-Training sind

• Seit Jahrzehnten werden KI-Fortschritte in Spielen auf die Probe gestellt.
• Spiele bieten aber auch ein effektives Trainingsfeld für KI, um zu lernen und sich zu verbessern.
• Das KI-Training durch Spiele wie Gran Turismo, Minecraft und StarCraft könnte zu realen Anwendungen führen, vom autonomen Fahren bis hin zur Unternehmensführung.
• Wir sprechen mit dem KI-Experten Kenneth Stanley, dem Erfinder des evolutionären genetischen NEAT-Algorithmus, welcher häufig beim Training von Gaming-KI eingesetzt wird.
• Verbessern Sie Ihr Gaming-Erlebnis mit einem VPN für Windows, um Ping und Lag zu minimieren.

Künstliche Intelligenz machte einst Schlagzeilen, weil sie die Besten der Welt beim Schach und beim Damespiel besiegte. Heute wird die KI in Videospielen wie Gran Turismo und StarCraft auf die Probe gestellt. 

Aber diese Spiele sind nicht nur eine Möglichkeit, um zu beurteilen, wie intelligent die Maschinen wirklich sind. Vielmehr bieten Spiele ein wertvolles Training für die KI, da sie auf diese Weise spielend lernen können. In diesem Artikel untersuchen wir diese Dynamik und die potenziellen realen Anwendungen der durch Spiele erzielten KI-Fortschritte. 

Kurz gefasst: Die Entwicklung der KI im Gaming

Die Entwicklung der KI in Spielen geht ursprünglich auf Alan Turings Konzept des „Imitation Game”, das später einfach als „Turing-Test” bezeichnet wurde, in den 1950er Jahren zurück. Turings kühne Frage „Können Maschinen denken?” bereitete den Weg für eine transformative Reise in den Bereich der künstlichen Intelligenz und der Spiele.

In seinem Gedankenexperiment schlug Turing einen Test vor, der die Landschaft der KI für immer prägen sollte: Bei dem Imitationsspiel sollte ein menschlicher Juror textbasierte Gespräche mit einem menschlichen Teilnehmer und einer Maschine führen. Sollte der Juror nicht in der Lage sein, konsistent zwischen den menschlichen und den maschinellen Antworten zu unterscheiden, würde der Test für die Maschine als bestanden angesehen werden und damit ein Niveau an Gesprächsfähigkeit erreichen, das der menschlichen Intelligenz gleichkommt.

Turings visionäres Konzept legte den Grundstein für die Erforschung der Überschneidung von menschlicher Kognition und maschinellen Fähigkeiten. Es stellte herkömmliche Vorstellungen von Intelligenz infrage und gab den Anstoß für die Entwicklung von Maschinen, die menschliche Denkprozesse nachahmen können.

Der Computerwissenschaftler Arthur Samuel prägte 1959 den Begriff „maschinelles Lernen“. Seine innovative Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Spielen nahm in einem Programm, das Dame spielte, konkrete Formen an. Dieses Programm war anders als alle anderen vor ihm: Samuels Schöpfung konnte aus ihren Fehlern lernen und ihre Spielweise und Strategie durch Erfahrung immer weiter verfeinern.

Das Dame spielende Programm stellte einen Wendepunkt dar und zeigte, dass Maschinen das Potenzial haben, nicht nur programmierte Anweisungen zu befolgen, sondern sich auch eigenständig anpassen und verbessern können – was eine grundlegende Veränderung darstellte, die den Grundstein für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in Spielen legte.

Die Meilensteine im Bereich des KI-Gaming haben damit noch nicht das Ende der Fahnenstange erreicht: Im Jahr 1997 trat Deep Blue von IBM in einem historischen Sechs-Spiele-Match gegen den amtierenden Schachmeister der Menschheit, Garri Kasparow, an. Das Ergebnis – der Sieg von Deep Blue – veränderte die Wahrnehmung der Fähigkeiten von KI. Das strategische Können des Programms und seine Fähigkeit, einen menschlichen Großmeister zu überlisten, läuteten eine neue Ära ein, in der Maschinen im Bereich Strategie und Taktik mit dem menschlichen Intellekt konkurrieren können.

Diese frühen Kapitel der KI in der Spielewelt bereiteten den Boden für weitere Fortschritte und schufen die optimalen Voraussetzungen für die erstaunlichen Leistungen, die noch folgen sollten. Von AlphaGos Triumph im komplexen Spiel Go bis hin zur Erschaffung beeindruckender virtueller Gegner in modernen Videospielen – die Entwicklung der KI fesselt die Gaming-Landschaft weiterhin und definiert sie neu, verschiebt die Grenzen der Mensch-Maschine-Interaktion und ebnet den Weg für eine Zukunft, in der Gaming und künstliche Intelligenz untrennbar miteinander verflochten sind.

Games als perfekte KI-Spielwiese

Prominente KI-Labore, darunter die von Sony, Google und Microsoft, haben Techniken entwickelt, die es Computerprogrammen ermöglichen, komplizierte Brettspiele und immersive Videospiele mit nie dagewesener Meisterhaftigkeit zu bewältigen.

Kenneth Stanley, der frühere Teamleiter des Open-Endedness-Teams von OpenAI (das zur Entwicklung selbstlernender KI beiträgt, die sich an neue Aufgaben und Umgebungen anpassen kann), stellte NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) vor, einen genetischen Algorithmus, dessen Inspiration von Mutationen und Kreuzungen der biologischen Evolution stammt. Die Entwickler wenden den Algorithmus auf Echtzeitberechnungen in Videospielen wie dem Lernspiel NERO und kultigen Titeln wie Mario Bros. sowie dem Brettspiel Monopoly an. Das dynamische neuronale Netzwerk von NEAT passt sich während des Spielbetriebs an die Aktionen des Spielers an.

Für Stanley sind Spiele ein ideales Testfeld für Algorithmen wie NEAT. „Im Gegensatz zu teurer Roboter-Hardware benötigen Spiele weniger Ressourcen und ermöglichen schnelle KI-Experimente ohne Risiken in der realen Welt”, erklärt er in einem Exklusiv-Interview mit ExpressVPN.

Aber Spiele dienen nicht nur als Test für KI, sondern auch als wertvolles Trainingsgelände. „In einigen Fällen besteht die Motivation darin, das Spiel besser zu machen, doch in den meisten Fällen geht es darum, die KI zu verbessern.”, so Stanley. „Spiele dienen als Vehikel zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten.”.

„In einigen Fällen besteht die Motivation darin, das Spiel besser zu machen, doch in den meisten Fällen geht es darum, die KI zu verbessern. Spiele dienen als Vehikel zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten.“

Während Fahrsimulatoren laut Stanley nicht für KI geeignet sind, können Spiele wie Gran Turismo von KI gespielt werden – und tatsächlich führte das Training mit Gran Turismo zur Entwicklung von GT Sophy, einer KI mit potenziellen Anwendungen für selbstfahrende Autos. „Ein weiteres gutes Beispiel für einen KI-Sandkasten ist Minecraft mit seinen grenzenlosen Möglichkeiten”, sagt er. „Es ermöglicht eine Annäherung an Szenarien aus dem wirklichen Leben. Spiele sind die anspruchsvollste Art von Simulatoren.“

Die einzigartige Kombination aus einer eingeschränkten, kontrollierten Umgebung und freiem kreativem Raum in Spielen eignet sich hervorragend zum Ausprobieren von KI-Methoden. Dies trägt dazu bei, die KI voranzubringen, und bietet nützliche Erkenntnisse für die Lösung von Problemen in der realen Welt.

Beispiele für KI-Lernen durch Videogames und ihre breiteren Anwendungsmöglichkeiten

Man könnte meinen, dass Spiele viel zu bieten haben (Unterhaltung und Spannung zum Beispiel), aber eine KI, die Spiele spielt, hat das Potenzial, viel mehr aus ihnen herauszuholen – eine Intelligenz, die auf andere Anwendungen ausgeweitet werden kann. Hier sind einige Beispiele dafür, wie das gemacht wird:

• GT Sophy, der KI-Rennfahrer von Sony in Gran Turismo, wird mithilfe von verstärkendem Lernen trainiert und fährt unzählige Stunden lang virtuelle Rennen. Dies deutet auf künftige Anwendungen bei selbstfahrenden Autos und Drohnen hin.
• Microsoft-Forscher testen eine KI, mit der die Nutzer ihre Welten in Minecraft mit einfachen Anweisungen bauen können, statt stundenlang manuell zu klicken. Dies könnte denjenigen helfen, die mit der traditionellen Spielsteuerung überfordert sind, und zu umfassenderen Lösungen für die Barrierefreiheit führen.
• Eine KI, die das klassische Q*bert-Spiel spielte, entdeckte und nutzte einen bisher unbekannten Fehler, der es ihr ermöglichte, unbegrenzt Punkte zu erzielen. Die KI versuchte lediglich, die beste Lösung zu finden, und deckte dabei ungewollt den Fehler auf. Dies ist ein gutes Zeichen für die evolutionären Algorithmen, auf denen die KI basiert. Bei dieser Art von Algorithmus wird die KI leicht verändert, um eine Version zu finden, die die beste Performance bringt.
• Wenn man der KI beibringt, StarCraft, ein komplexes Multiplayer-Strategiespiel, zu beherrschen, muss man ihr Managementfähigkeiten beibringen. Die Herausforderungen des Spiels spiegeln reale Aufgaben wider – Entscheidungsfindung, Strategie und Ressourcenmanagement. Eine siegreiche KI würde zeigen, dass Algorithmen auch reale Aufgaben meistern können.
• Ein Forscher der Universität Cambridge hat einen KI-Agenten entwickelt, der Spielfiguren im Kampfsimulator Pokémon Showdown steuern kann, bei dem Teams aus sechs Pokémon gegeneinander antreten. Die KI analysiert die Teams basierend auf den Stärken und Schwächen der Charaktere und prognostiziert die Ergebnisse. Dies könnte Technologien inspirieren, die in der Lage sind, Teams in unsicheren Umgebungen wie zum Beispiel in Kriegsgebieten zu steuern.

Warum der Mensch KI in Games noch immer schlagen kann

Trotz der Fortschritte in der KI gibt es immer noch Spiele, bei denen sich die menschliche Expertise durchsetzt. Spiele wie Siedler von Catan, Dungeons & Dragons (D&D) und Cards Against Humanity sind Paradebeispiele für Herausforderungen, mit denen die KI zu kämpfen hat. Selbst bei Spielen wie Gran Turismo, Pokémon und Monopoly können menschliche Spieler ihre KI-Pendants noch übertrumpfen.

„KI wird wahrscheinlich irgendwann alle herkömmlichen Spiele beherrschen. Doch zunächst sollten wir uns fragen, was wir unter einem Spiel verstehen“, so Stanley. „Wenn Spiele sich der Komplexität des wirklichen Lebens annähern – wie das Entwerfen von Maschinen oder der Bau einer Rakete – würde eine KI in Schwierigkeiten geraten. Wenn es um echte Kreativität und zu viele Freiheitsgrade geht, wird es für eine KI schwierig, menschliche Spieler zu übertreffen. Aber auf sehr lange Sicht gesehen können wir uns nicht einmal da sicher sein.“

Diese Ungewissheit wird deutlich, wenn Forscher die Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz – also einer KI, die in der Lage ist, jede beliebige Aufgabe so gut zu erledigen wie ein Mensch – vorantreiben, um diese Lücke zu schließen. Aber in Bezug auf die Trainingsmethoden bleibt ein Fragezeichen. „Derzeit wissen wir nicht, wie wir einer KI beibringen können, wirklich kreativ zu sein und sich etwas Neues einfallen zu lassen, an das vorher niemand gedacht hat. In der kleinen, eingeschränkten Welt des Gamings ist das möglich, aber die reale Welt ist nicht klein und eingeschränkt“, erklärt Stanley. „Der KI fehlt es an Instinkt, aber um ihr das beizubringen, müssen wir erst einmal wissen, was Instinkt genau ist und beinhaltet.”

„Derzeit wissen wir nicht, wie wir einer KI beibringen können, wirklich kreativ zu sein und sich etwas Neues einfallen zu lassen, an das vorher niemand gedacht hat. Der KI fehlt es an Instinkt, aber um ihr das beizubringen, müssen wir erst einmal wissen, was Instinkt genau ist und beinhaltet.”

Die derzeitigen Grenzen der KI liegen in der Verfügbarkeit von Daten und der Fähigkeit, komplizierte Aufgaben mit offenem Ausgang zu bewältigen. Stanley stellt klar, dass die Anhäufung der für das KI-Training notwendigen umfangreichen Daten, gepaart mit dem Aufbau von Netzwerken, die diese Daten verarbeiten können, eine enorme Herausforderung darstellt. Die Tatsache, dass KI auf Textinformationen angewiesen ist und nonverbale oder unaussprechliche Aspekte zu Problemen führen, erschwert die Sache zusätzlich. Bestehende KI-Modelle haben auch Schwierigkeiten, eine zeitliche Abfolge zu verstehen, welche ein Schlüsselelement für das Verständnis von Neuartigkeit und komplizierten Prozessen ausmacht.

Eine Lösung könnte wieder einmal in der Welt der Spiele lauern. Forscher postulieren, dass Dungeons & Dragons, ein Spiel, das für sein kollaboratives Geschichtenerzählen bekannt ist, als Brutkasten für KI dienen könnte. Beth Singler, eine digitale Anthropologin an der Universität Zürich, stellte den „Elf-Ranger-Test“ als Alternative zum Turing-Test vor. Dieser Test deutet darauf hin, dass eine KI, die sich geschickt in D&D einbringen kann, dem Status einer künstlichen allgemeinen Intelligenz näher kommen könnte.

Die Zukunft von KI im Gaming und darüber hinaus

Mit Blick auf die Zukunft wird sich die Rolle der KI im Gaming noch weiter ausdehnen. Ein klarer Trend ist der Einsatz von narrativer, sozialer und pädagogischer KI, um das Spiel immersiver und realistischer zu gestalten. In Fortnite wurden beispielsweise Bots eingeführt, die neue Spieler trainieren, und ein Matchmaking-System, das Spieler mit ähnlichen Fähigkeiten zusammenbringt. KI-Fortschritte in Spielen wie StarCraft II und Dota 2 machen Spiele anpassungsfähiger und helfen ihnen, sich in Echtzeit an die Fähigkeiten, Vorlieben und Taktiken der einzelnen Spieler anzupassen.

„Um die KI ohne Angst anzunehmen, sollten wir sie als ein Werkzeug zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten betrachten.”

Über die Welt der Spiele hinaus birgt KI das Potenzial, zur Lösung komplizierter globaler Probleme wie Klimawandel und Fortschritt im Gesundheitswesen beizutragen. Diese Verheißung ist jedoch mit der Sorge verbunden, dass KI Emotionen und Kognition entwickeln könnte. 

Bei all diesen Fortschritten gibt es immer wieder Bedenken hinsichtlich der möglichen negativen Folgen des Einsatzes von KI. „Die Bedenken reichen von praktischen Problemen wie Desinformation oder dem Verlust des Arbeitsplatzes bis hin zu Terminator-ähnlichen Szenarien wie dem Ende der Zivilisation. Wie unwahrscheinlich es auch sein mag, man will trotzdem sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeit gleich null ist“, sagt Stanley. „Letztlich ist alles Kreativität. Wenn wir diese Grenze überschreiten, würde die Welt anders aussehen – und es ist schwer vorstellbar, wie diese Welt sein würde. Was wir jedoch wissen, ist, dass die wahre Quelle menschlicher Freude nicht im Konsum liegt. Die Freude am Menschsein liegt im Selbstausdruck und in der Kreativität. Wie können wir diese Aspekte also schützen?“

Die Auseinandersetzung mit diesen Fragen ist von zentraler Bedeutung für die Gestaltung einer ausgewogenen Zukunft. Stanley plädiert dafür, das Wachstum der KI zu begrüßen, statt sich davor zurückzuziehen: „Um die KI ohne Angst anzunehmen, sollten wir sie als ein Werkzeug zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten betrachten.”, sagt er.

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