Mikrocontroller: Poker-Spiel für ESP32 mit ChatGPT programmiert
Wer Spielideen für einen ESP32 umsetzen will, kann mit ChatGPT schnell ans Ziel kommen. Doch die KI schafft nicht alles allein, wie dieses Projekt zeigt.
(Bild: youtube.com/ Volos Projects)
- Akos Fodor
Volos Rakic experimentiert gern mit Mikrocontrollern und kleinen Displays. Sein Wissen teilt der Maker über den YouTube-Kanal Volos Projects und erklärt dort, wie man Anzeigen, Spiele und andere Vorhaben auf winzigen Bildschirmen umsetzen kann. Sein neustes Projekt ist ein vereinfachtes Poker-Spiel auf einem T-Display-S3-Board von LILYGO, das einen ESP32 Mikrocontroller sowie ein integriertes Display beherbergt. Normalerweise programmiert Rakic alles von Hand, diesmal hatte er aber ausnahmsweise Hilfe von ChatGPT.
In seinem Projektvideo erklärt der Maker, wie er die KI dazu gebracht hat, die grundlegende Spielelogik zu programmieren und damit den für ihn härtesten Teil des Projekts zu lösen. Tatsächlich führt ChatGPT in der gewohnten Dialogform schnell zu ersten Ergebnissen und erstellt eine funktionierende Text-Variante des Poker-Spiels, die Karten mischen, sich bis zu fünf davon merken und das Resultat am Rundenende auswerten kann.
Als Rakic jedoch zusätzliche Joker in das virtuelle Kartendeck einfügen will, stellt sich ChatGPT quer und es kommt zu unüberwindbaren Verständigungsproblemen. In einem Kommentar zum Video schreibt Rakic, dass es manchmal einfach unmöglich sei, der KI zu erklären, was man meine. Letztlich gibt er das Feature auf, verzichtet auf die zusätzlichen Joker-Karten und bittet die KI, das Programm in Arduino-C umzuwandeln. Nach einem erfolgreichen Funktionstest im Online-Simulator Wokwi fügt er von Hand noch die benötigten Grafiken in den Programmcode ein.
(Bild: youtube.com)
Trotz dieser zusätzlichen Schritte ist Rakic mit dem Ergebnis aber insgesamt zufrieden, denn er hat mit ChatGPTs Hilfe einiges an Zeit gespart. Die KI sieht er dennoch eher als Hilfswerkzeug und nicht als Ersatz für einen Programmierer. Ob er weiter mit der KI experimentieren wird, lässt er offen. Wer sich den Quellcode anschauen will, findet ihn in diesem GitHub-Repository.
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(akf)
