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Im neuesten Duell Mensch gegen Maschine wurde eine Weltneuheit erzielt: Eine KI hat Top-eSportler in ihrem eigenen Spiel geschlagen. Starcraft IIerfordert blitzschnelle Entscheidungen, Ressourcenmanagement und flüssiges taktisches Geschick anstelle von Kämpfen nach dem Schere-Stein-Papier-Prinzip. Schauen wir uns an, warum das so bedeutsam ist und wie es zustande kam.
Wie wir kürzlich in unserem Blog, haben neue Ansätze der maschinellen Intelligenz in den letzten Jahren enorme Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht. Haupttestfeld waren bisher strategische Brettspiele wie Schach und Go. Für dieses neue Gebiet setzte Google das Projekt DeepMind, ein System, das künstliche neuronale Netze nutzt, welche teilweise der Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Verarbeitung komplexer Informationen nachempfunden sind.
Diese neue Form adaptiver KI kann sowohl von Experten lernen als auch selbstständig durch Simulationen ihrer selbst. Obwohl sie keine Supercomputer benötigt, ist viel Übung erforderlich, die durch moderne Prozessortechnologien enorm beschleunigt wird. Die Ergebnisse bei Schach und Go sind jedoch verblüffend: DeepMind AI hat ein neues strategisches Spielniveau erreicht, das selbst die besten menschlichen Spieler der Welt weit übertrifft.
Brettspiele haben zwar relativ einfache Regeln, ihre Komplexität ergibt sich aber aus der Vielzahl möglicher Spielverläufe. Computerspiele wie Starcraft II sind deutlich komplexer, da sie bereits früh im Spiel unzählige Spieloptionen bieten. Sie können zudem unendlich viele Einheiten umfassen, deren Spielregeln im Gegensatz zu denen von Spielfiguren wie Bauern oder Go-Steinen viel weniger eingeschränkt sind. Schließlich gibt es viele verschiedene Einheitentypen mit vielfältigen Fähigkeiten, die sich auf unzählige Arten kombinieren lassen.
Diese Faktoren stellen die KI vor enorme Herausforderungen, da sie in den Bereich der Kreativität – traditionell eine menschliche Eigenschaft – hineinreichen. Eine der einzigartigen Eigenschaften von DeepMind ist jedoch seine Fähigkeit, experimentell durch Versuch und Irrtum zu lernen – und zwar bis ins kleinste Detail.
Mit einer neuen, spezialisierten KI namens AlphaStarfühlte sich das Google-Team hinter Deep Mind zuversichtlich genug, um ihre auf Starcraft II basierende KI gegen die besten professionellen eSportler des Spiels antreten zu lassen.
Im Testgelände trat das System gegen zwei Gegner an, und die Ergebnisse waren verblüffend. In zehn Siegen in Folge besiegte es beide Spieler mit 5:0. Dabei handelte es sich nicht um eine einzige KI, sondern um fünf verschiedene KI-Entwicklungen mit jeweils ganz eigenem Spielstil.
Die Niederlagen waren angesichts der Komplexität des Spiels und des Leistungsniveaus von E-Sport-Stars eine bemerkenswerte Leistung. Diese Spieler sind berühmt dafür, Hunderte von Aktionen pro Minute mit blitzschnellen Reaktionen ausführen zu können. Seltsamerweise lag AlphaStars Stärke nicht in diesem vermeintlich maschinellen Bereich. Tatsächlich reagierte das Team langsamer und führte weniger Aktionen pro Minute aus, war aber in der Effizienz der tatsächlich ausgeführten Aktionen überlegen.
Seine größte Stärke lag in der Raffinesse und Kreativität des Spiels, und es war die schiere Vielfalt nie zuvor gesehener Spielstrategien, die die eSports-Stars verblüffte.
Aus menschlicher Sicht schien AlphaStars Leistungsfähigkeit aus dem Nichts zu kommen. Aus maschineller Sicht dauerte es jedoch eine ganze Weile. Die erste KI-Version wurde durch die Analyse unzähliger Spiele von Profispielern entwickelt. Dadurch erreichte sie das Niveau eines Spielers einer unteren Liga, aber es war noch ein weiter Weg, bis sie mit den Top-Profis mithalten konnte.
Die nächste Phase war die eigentliche Magie der KI. Dadurch konnte AlphaStar das emulierte Wissen nutzen, damit experimentieren und aus sich selbst lernen. In einer Woche Spielpraxis in der „AlphaStar League“ simulierte es etwa 200 Jahre Spielerfahrung gegen verschiedene Versionen seiner selbst.
Aus den selbstlernenden Algorithmen gingen fünf sehr unterschiedliche Spielstile mit überlegenen Gewinnchancen hervor. Das DeepMind-Team nannte diese, etwas unheilvoll, „Agenten“.
Diese KI-Gegner traten gegen die Profispieler an. Im zweiten Spiel war ein E-Sport-Star namens PLO etwas verblüfft darüber, dass die Strategie der KI im zweiten Spiel völlig anders war als im ersten.
Dies führte dazu, dass Kommentatoren die KI häufig als „beängstigend“ oder „furchterregend“ bezeichneten. Manchmal sah das Spiel exakt wie das eines Top-Profis aus, doch dann konnte es sich plötzlich in völlig neue Strategien verwandeln – koordinierte Flankenangriffe und die vollständige Kontrolle über die Karte erlangen.
Anstatt sich darüber zu ärgern, von diesen frühen Ausflügen von Deep Mind in den eSport hoffnungslos unterlegen zu sein, waren die unterlegenen Profispieler fasziniert von den neuen Strategien und Erkenntnissen darüber, wie sich das Meta-Spiel weiterentwickeln könnte.
Anstatt KI gegen Mensch antreten zu lassen, könnten diese Agenten im E-Sport auch dazu genutzt werden, gegen die stärksten Gegner zu trainieren und so ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Mit gezielter Weiterentwicklung könnten sie zudem dazu beitragen, effektive Gegenstrategien gegen Top-Gegner mit vorhersehbarem Spielstil zu entdecken.
berichtet haben bereits, nutzen große E-Sport-Teams nun die neuesten sportwissenschaftlichen Technologien wie NeuroTracker, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Angesichts der hohen Investitionen in die Spielerentwicklung ist es denkbar, dass die E-Sport-Stars von morgen mithilfe von KI und neuronalen Netzen trainiert werden, die auf ihre individuellen Lernbedürfnisse zugeschnitten sind.
Wenn Sie sich für die sich entfaltende Leistungsfähigkeit der KI interessieren, dann schauen Sie sich auch diesen Blog an.
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