KI zockt Atari-Game besser als der Mensch

Entwickler von OpenAI und Uber haben im Fachjournal “Nature” ihr KI-System namens Go-Explore vorgestellt, das Atari-Spieleklassiker wie Pitfall oder Montezuma’s Revenge besser als der Mensch beherrscht. Bisherige KI-Systeme taten sich schwer mit dem entsprechenden Spieltyp, da ihnen bei dem von ihnen angewendeten Verfahren des “Reinforcement Learnings” ein klarer Anhaltspunkt für die Bewertung eines zufällig ausgeführten Zuges fehlten. Go-Explore erkundet den Weg durch die Spiele-Levels nicht nach dem reinen Zufallsprinzip, sondern überprüft, ob das Vorgehen wirklich näher ans Ziel geführt hat.

Beim Atari-Klassiker Montezuma’s Revenge gelang es der KI den bestehenden Weltrekord zu schlagen, bei Pitfall überstieg ihre Leistungsfähigkeit zumindest die eines durchschnittlichen Spielers. Die Forscher sprechen von einem Durchbruch und gehen davon aus, dass das Einbeziehen von menschlichem Vorwissen (domain knowledge) beispielsweise im Bereich Robotik für Fortschritte sorgen könnte. Die Autoren haben Go-Explore auch über Github zugänglich gemacht.

70 Jahre alter Traum

Jan Peters, Professor für Intelligente Autonome Systeme an der TU Darmstadt, sieht das anders: "Wenn wir gute Simulatoren haben und sowohl Problem als auch Situation klar definieren können, ist ein Problem in der Robotik meist einfach lösbar." erklärt er gegenüber dem Science Media Center.

Dennoch stecke für ihn dennoch eine große Überraschung in den Details des Nature-Artikels: "Wenn Domain Knowledge einbezogen wird, kann Go-Explore den menschlichen Weltrekord schlagen. Sollte diese Aussage sich als verallgemeinerbar herausstellen, dann kann dies ein Zeitenwechsel in der KI sein, wo die beiden KI-Familien der statistisch-neuronalen Verfahren und des Domain-Knowledge-Engineering sich endlich vereinen. Für viele KI-Forscher wäre dies ein fast 70 Jahre alter Traum!"

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(sha)