Das die künstliche Intelligenz uns in einigen Spielen überlegen ist, hat die Vergangenheit bereits bewiesen. Auch erste Versuche sich mit Atari-Spielen zu beschäftigen sind nichts neues, wieso also dann diese Meldung. Das neueste System mit Namen „Go Explore“ hat nun alle Highscores bei den komplexen Computerspiele-Klassikern gesprochen und kann mittlerweile sogar Weltrekordhalter zum Schwitzen bringen.

Atari spiele sind ein gern genutzter Test, um die Reaktionsgeschwindigkeit der KI-Algorithmen herauszufordern. Sie sind komplex, führen den Spieler gerne in die Irre und basieren auf einem Belohnungssystem mittels gesammelter Punkte. Eine perfekte Lernumgebung für die künstliche Intelligenz. Die Maschine lernt dabei durch Versuchen und Scheitern und probiert hier, ganz im Stil des Reinforcement Learning, die bestmögliche Punktzahl zu erreichen. Arbeitet die Maschine gut, erhält sie ihre Belohnung in Form eines hohen Highscores.

Montezuma’s Revenge Solved by Go-Explore (Sets Records on Pitfall too) (Source: Uber AI Labs)

 

Bei Spielen wie Pitfall oder Montezuma’s Revenge jedoch scheiterte diese Art des Lernens und Belohnens bisher, da die Aktion und die resultierende Belohnung nicht sofort erkenntlich sind, wie bei PacMan und Co, sondern erst nach vielen weiteren Spielzügen erkennbar wird. Die Maschine bleibt daher schnell hängen und bekommt nicht den Schub, den sie bei anderen Spielen erhält. Um diesem entgegen zu wirken, hat das Team von „Go Explore“ nun eine KI entwickelt, die auf eine Art Gedächtnis zurückgreifen kann. Sie merken sich dabei bestimmte Zustände und Züge und „denken“ an diese zurück, um neue Schlussfolgerungen zu treffen.

Das neue System funktioniert, denn es führte zu einem rekordverdächtig guten Abschneiden bei den bislang unlösbaren Atari-Spielen und begeistert die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Dies hat nicht nur Auswirkungen auf die Art, wie Maschinen spielen, sondern auch, wie sie im Alltag reagieren. Sie können immer wieder einen Schritt zurück gehen und – wenn sie mal in einer Sackgasse gelandet sind – wieder neu überlegen und starten. Damit können Systeme, wie beispielsweise zur automatisierten Texterstellung, noch effizienter arbeiten und kollaborative Roboter noch besser mit dem Menschen kooperieren. Alles dank dem Erfolg in ein paar Computerspiele-Klassikern.

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