KI knackt komplexes Computerspiel im Teamwork
Kollaborativen Algorithmen ist es gelungen, eine Gruppe menschlicher Gamer zu übertrumpfen.
- Will Knight
Fünf verschiedene Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz arbeiten im Team zusammen, um im populären Multiplayer-Online-Battle-Arena-Game Dota 2 abzuräumen.
KI kooperiert mit KI
Forscher der Non-Profit-Organisation OpenAI, die sich der offenen KI-Forschung verschrieben hat, haben ihr System "OpenAI Five" getauft, jeder der Algorithmen nutzt ein neuronales Netzwerk, um nicht nur zu lernen, wie man das Spiel spielt, sondern wie man mit anderen KI-Kollegen zusammenspielen kann. Die Versuche sind bereits von Erfolg gekrönt: Bessere Dota-2-Amateurspieler hat OpenAI Five bereits in Testgames bezwungen.
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Die Versuche sind eine wichtige und neuartige Entwicklungsrichtung im KI-Bereich, da Algorithmen üblicherweise unabhängig voneinander agieren. Ansätze, die ihnen helfen können, miteinander zu kooperieren, könnten wichtige kommerzielle Durchbrüche bringen. Anwendungsbereiche wären etwa der Börsenhandel oder virtuelle Werbemärkte, bei denen Rechner auf die niedrigsten Anzeigenpreise bieten. Weiterhin wäre vorstellbar, dass kollaborative Algorithmen mit Menschen zusammenarbeiten.
OpenAI hat bereits einen Algorithmus gezeigt, der im Einzelspieler-Modus von Dota 2 in der Lage ist, mit menschlichen Topspielern mitzuhalten. Die letzte Version nutzt eine ähnliche Technik, die jedoch sowohl Einzelerfolge als auch Teamgewinne als positiv wahrnimmt. Eine direkte interne Kommunikation findet nicht statt – nur durch das Spiel selbst wird kooperiert.
Koordination über Anreize
"Wir konnten dabei sehen, dass die Koordination und Zusammenarbeit natürlich aus Anreizen entspringt", erklärt Greg Brockman, einer der Gründer von OpenAI. Seine Organisation hat sich zum Ziel gemacht, KI-Systeme in aller Öffentlichkeit zu entwickeln und dabei dafür zu sorgen, dass sie der Menschheit nutzen. Bei Tests zeigte sich auch, dass es möglich war, einen menschlichen Spieler gegen einen der Algorithmen auszutauschen – das funktioniere in der Praxis sehr gut. "Er wurde von den anderen sehr gut unterstützt."
Dota 2 ist ein komplexes strategisches Spiel, bei dem Teams aus fünf Spielern gegeneinander antreten, um eine Struktur in einer großen Landschaft zu kontrollieren. Die Spieler haben unterschiedliche Stärken, Schwächen und Rollen, man muss Gegenstände einsammeln und Angriffe planen, zudem in eine Echtzeitschlacht ziehen.
KI-Programme gegen Spiele antreten zu lassen wird in jüngster Zeit häufiger verwendet, um die Fortschritte der Technik zu messen. DeepMind, die KI-Firma der Google-Mutter Alphabet, schuf ein Programm, das in der Lage ist, das Brettspiel Go zu beherrschen und hat bereits Meister geschlagen. Mittlerweile gibt es Algorithmen, die sich Go und Schach nur dadurch beigebracht haben, dass sie das jeweilige Spiel gegen sich selbst spielten.
Definierter als Schach oder Go
Die Strategien in Dota 2 sind definierter als in Schach oder Go, aber das Spiel ist dennoch schwer. Maschinen haben zudem das Problem, herauszufinden, was die Gegner vor haben – und sie brauchen Teamwork.
OpenAI Five lernte das Spiel, indem verschiedene Versionen der KI gegeneinander antraten. Mit der Zeit entwickelte das Programm Techniken, wie sie Menschen anwenden würden, etwa das Erhalten von Gold mit Hilfe des sogenannten Farmings. Zudem wurden bestimmte strategische Rollen ("Lanes") übernommen.
KI-Experten zufolge ist das Ergebnis beeindruckend. "Dota 2 ist ein extrem kompliziertes Spiel, entsprechend ist sogar das Schlagen von Amateuren wirklich eindrucksvoll", sagt Noam Brown, Forscher an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh. Das betreffe insbesondere den Umgang mit versteckten Informationen in einem so großen Spiel – also dem Nichtwissen, was der Gegner vorhat.
Informationen fehlen
Brown arbeitete bereits an Algorithmen, die Poker spielen können und dabei übermenschliche Fähigkeiten erzielen – auch hier fehlen dem Spieler entscheidende Informationen. Wenn OpenAI Five Menschen konstant schlagen kann, wäre dies Brown zufolge eine große Zielerreichung im KI-Gebiet. Allerdings könnte es Menschen mit der Zeit gelingen, Schwächen im KI-Team zu finden.
Auch andere Spiele könnten KI-Systeme besser machen. "Die nächste große Herausforderung wären Spiele, die Kommunikation voraussetzen", sagt Brown. Er denkt dabei etwa an Diplomacy oder die Siedler von Catan. "Dabei ist das Finden einer Balance zwischen Zusammenarbeit und Konkurrieren erfolgsentscheidend."
(bsc)
