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Im jüngsten Kampf zwischen Mensch und Maschine wurde eine neue Weltneuheit erreicht: Die KI hat die besten eSport-Spieler in ihrem eigenen Spiel geschlagen. mit dem Namen Starcraft II erfordert schnelle Entscheidungen, Ressourcenmanagement und flüssiges taktisches Geschick in Kämpfen im Stein-Schere-Papier-Stil. Werfen wir einen Blick darauf, warum dies eine so große Sache ist und wie sie erreicht wurde.
kürzlich in einem Blog berichteten , haben neue Ansätze der maschinellen Intelligenz in den letzten Jahren der künstlichen Intelligenz Das bisher wichtigste Testfeld ist der Bereich der Strategie-Brettspiele wie Schach und Go. Für diesen neuen Bereich setzte Google ein Projekt namens Deep Mind , ein System, das künstliche neuronale Netze nutzt, die teilweise der Art und Weise nachempfunden sind, wie ein menschliches Gehirn komplexe Informationen verarbeitet.
Diese neue Form der adaptiven KI kann sowohl von Experten lernen als auch unabhängig lernen, indem sie Simulationen ihrer selbst spielt. Obwohl dafür keine Supercomputer erforderlich sind, erfordert es viel Übung, was durch die heutigen modernen Prozessortechnologien erheblich beschleunigt wird. Allerdings waren die Ergebnisse bei Schach und Go verblüffend, denn Deep Mind AI schafft neue Ebenen des strategischen Spiels, die den besten menschlichen Spielern der Welt weit überlegen sind.
Brettspiele haben relativ einfache Regeln, sind aber durch viele mögliche Iterationen des Spielergebnisses komplex. Computerspiele wie Starcraft II sind viel komplexer, da sie sehr viele Spieloptionen bieten, und zwar sehr früh in jedem Spiel. Sie können auch endlose Mengen an Einheiten umfassen, die durch die Spielregeln, auf die Bauern und Go-Figuren beschränkt sind, weitaus weniger eingeschränkt sind. Schließlich gibt es viele verschiedene Arten von Einheiten mit mehreren Fähigkeiten, die auf vielfältige Weise kombiniert werden können.
Diese Faktoren stellen die KI vor gewaltige Herausforderungen, da sie in den Bereich der Kreativität grenzen – traditionell eine menschliche Eigenschaft. Eine der einzigartigen Facetten von Deep Mind ist jedoch seine Fähigkeit, experimentell durch Versuch und Irrtum zu lernen – und zwar bis zum N-ten Grad.
Mit einer neuen spezialisierten KI namens AlphaStar fühlte sich das Google-Team hinter Deep Mind zuversichtlich, seine auf Starcraft II basierende KI gegen die besten professionellen eSports-Spieler des Spiels einzusetzen.
Als er auf einem Testgelände gegen zwei Gegner antrat, waren die Ergebnisse schockierend. Bei 10 Siegen in Folge schlug es beide Spieler mit 5:0. Dies war nicht wirklich eine KI, die sie besiegte – es waren fünf verschiedene Weiterentwicklungen der KI, jede mit ihren eigenen, sehr unterschiedlichen Spielstilen.
Angesichts der Komplexität des Spiels und des Leistungsniveaus, das eSport-Stars erreichen, waren die Niederlagen eine beachtliche Leistung. Diese Spieler sind dafür bekannt, Hunderte von Aktionen pro Minute ausführen zu können und dabei blitzschnell zu reagieren. Merkwürdigerweise lag das Können von AlphaStar eigentlich nicht in diesem vermutlich maschinentauglichen Bereich. Tatsächlich hatte es langsamere Reaktionen und weniger Aktionen pro Minute, war aber hinsichtlich der tatsächlich ausgeführten Aktionen effizienter.
Es zeichnete sich vor allem durch die Intelligenz und Kreativität des Spiels aus, und es war die schiere Vielfalt noch nie dagewesener Spielstrategien, die die eSport-Stars verblüffte.
Auf menschlichen Zeitskalen schien die Fähigkeit von AlphaStar aus dem Nichts zu kommen. Auf maschinellen Zeitskalen hat es eine ganze Weile gedauert. Die erste KI-Version basiert auf der Untersuchung riesiger Mengen an Spielen von Profispielern. Damit erreichte er das Niveau eines Profispielers einer unteren Liga, aber es ist noch ein langer Weg, um mit den Top-Profis mithalten zu können.
Die nächste Phase war die wahre KI-Magie. Dies ermöglichte es AlphaStar, das emulierte Wissen zu übernehmen, damit zu experimentieren und von sich selbst zu lernen. In einer Woche Spielpraxis in der „AlphaStar League“ simulierte es etwa 200 Jahre Spielspaß gegen verschiedene Iterationen seiner selbst.
Aus seinen selbstlernenden Algorithmen entstanden fünf sehr unterschiedliche Spielstile mit überlegenen Gewinnergebnissen. Das Deep Mind-Team nannte diese etwas bedrohlich „Agenten“.
Es waren diese KIs, die den Profispielern gegenüberstanden. Im zweiten Match war ein eSports-Star namens PLO etwas verblüfft darüber, dass die Strategie der KI im zweiten Match völlig anders war als im ersten.
Dies führte dazu, dass Kommentatoren die KI häufig als „beängstigend“ oder „erschreckend“ bezeichneten. In manchen Momenten sah das Spiel genauso aus wie bei einem Top-Profispieler, aber dann könnte es sich plötzlich in völlig neue Strategien verwandeln – die Koordination mehrerer Flankenangriffe und die Erlangung der vollständigen Kontrolle über die Karte.
Anstatt verärgert darüber zu sein, dass diese frühen Deep Mind-Vorstöße in den eSport hoffnungslos unterlegen waren, waren die besiegten Profispieler von den neuen Strategien und Erkenntnissen darüber, wie sich das Metaspiel weiterentwickeln könnte, fasziniert.
Anstelle von KI gegen Menschen könnten diese Agenten im eSport auch zum Training gegen die härtesten Gegner eingesetzt werden, um deren Fähigkeitsentwicklung voranzutreiben. Darüber hinaus könnten sie mit einer speziellen Entwicklung dazu genutzt werden, wirksame Konterstrategien gegen Spitzengegner mit vorhersehbaren Spielstilen zu entwickeln.
bereits zuvor geschrieben haben , nutzen große eSport-Teams jetzt die neuesten sportwissenschaftlichen Technologien wie NeuroTracker , um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Da viel Geld in die Spielerentwicklung fließt, könnte es sein, dass die eSport-Stars von morgen durch KI mit neuronalen Netzen trainiert werden, die auf ihre Lernbedürfnisse zugeschnitten sind.
Wenn Sie an der Entfaltung der Macht der KI interessiert sind, dann schauen Sie sich auch diesen Blog an.
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