Alphastar: Starcraft-KI ist bereits unter den besten Spielern
Deepminds KI-System Alphastar ist bereits etwa 99,8 Prozent aller aktiven Spieler(öffnet im neuen Fenster) im Echtzeitstrategiespiel Starcraft überlegen. Mittlerweile spielt es im kompetitiven Ladder-System auf der höchsten Rangstufe: Grandmaster. Auf diesem Level bewegen sich Profispieler, die auch in Turnieren um Preisgelder spielen. Interessant: Alphastar beherrscht mittlerweile alle drei spielbaren Rassen - Terraner, Protoss und Zerg - und soll laut den Entwicklern auch gegen alle drei Rassen Taktiken entwickelt haben.
Für jede der drei recht unterschiedlichen Fraktionen verwendet das Programm ein eigenständiges neuronales Netzwerk mit eigenen Gewichtungen und Trainingsdaten. Die aktuelle Version von Alphastar hat dabei zudem einige vorher festgelegte Begrenzungen eingebaut. Die KI sieht beispielsweise nicht durch den Nebel des Krieges hindurch und muss die Spielkarte erkunden, die Basis des Gegners analysieren und Strategien gegen ihn entwickeln. Außerdem darf das System maximal etwa 264 Aktionen in der Minute ausführen.
Seit Sommer 2019 spielt Alphastar in der europäischen Ladder gegen menschliche Spieler. Das Programm gibt sich aber nicht als solches aus, um unentdeckt zu lernen und spielt mit mehreren Agenten parallel. Einige Community-Mitglieder wie etwa der Youtuber LowkoTV(öffnet im neuen Fenster) haben wohl bereits gegen das Programm gespielt. Teilweise sehr unkonventionelle Taktiken verraten die Software. Aufgefallen ist ihm zudem, dass Alphastar-Agenten immer exakt 50 Spiele innerhalb von einigen Stunden am Stück spielen.
Der deutsche Starcraft-Spieler Dario Wünsch(öffnet im neuen Fenster) - Liquid TLO - arbeitet mit Deepmind zusammen und war am Training von Alphastar beteiligt. "Während Alphastar exzellente und präzise Kontrolle vorweist, fühlt es sich nicht übermenschlich an" , sagt er. Allerdings sei auch diese Software noch nicht perfekt. So kann sie zwar schnell gegen unterschiedliche Versionen von sich selbst spielen und dies auswerten, allerdings besteht dabei die Gefahr, dass Alphastar Spielweisen von vergangenen Matches wieder vergisst.
Das Team von Deepmind arbeitet daher noch weiter an seinem Projekt. Die Entwickler sehen den Ansatz sogar als allgemein einsetzbar - etwa in anderen Spielen als lernfähiger Computergegner.