KI entschlüsselt Spiel-Engine

KI entschlüsselt Spiel-Engine


Seit Deep Blue den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow 1996 matt setzte, hat sich eine Menge getan im Bereich Machine Learning in Spielen. Die KI von heute lässt Gamer auf jedem Level reihenweise verzweifeln. Forscher des Georgia Institute Of Technology haben sich jetzt einer anderen Herausforderung gestellt: Anstatt den Computer darauf zu trainieren, Spielweisen perfekt zu beherrschen, lassen sie ihn lernen, wie die Spiele aufgebaut sind. Das Projekt „Game Engine Learning from Video” konnte seinen ersten Erfolg beim Konsolen-Klassiker Super Mario Bros. verbuchen. Das Maschine Learning System hatte dabei keinen Zugang zum Code des Spiels. Entschlüsselt hat es ihn trotzdem: Durch das pure Zuschauen. Anhand von Informationen wie der Position von Objekten und deren Geschwindigkeit erstellt die entwickelte KI einen Regelsatz, auf dessen Basis sich Spiele rekonstruieren lassen. Die Technik funktioniert zwar noch nicht ganz fehlerfrei und bislang nur bei 2-D-Titeln, für die Zukunft stellen die Forscher allerdings in Aussicht, dass die KI irgendwann in der Lage sei, Bereiche des menschlichen Lebens durch Beobachtungen nach dem gleichen Prinzip aufzuschlüsseln.

Wir beglückwünschen Matthew Guzdial, Boyang Li und Mark O. Riedl vom Georgia Institute of Technology zu diesen wegweisenden Forschungsergebnissen.

Lesen Sie mehr zum gesamten Artikel „Game Engine Learning from Video“.

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