Blizzard: Starcraft 2 kämpft jetzt für besseres Maschinenlernen
Blizzard hat seine im November 2016 angekündigte Zusammenarbeit mit Deepmind Technologies wahr gemacht: Nun sind die versprochenen APIs und Tools sowie eine Reihe weiterer Daten im Netz als kostenloser Download verfügbar. Wer sich etwa für Maschinenlernen interessiert, kann Partien des Echtzeit-Strategiespiels mit Hilfe des Zugriffs auf die KI-Schnittstelle auswerten. Dazu steht eine Reihe von Werkzeugen auch unter Linux bereit.
Blizzard hat nach eigenen Angaben(öffnet im neuen Fenster) außerdem 65.000 anonymisierte Matches aufgezeichnet und die Daten ebenfalls ins Netz gestellt. In den kommenden Wochen sollen noch weitere hinzukommen, so dass am Ende eine halbe Million Partien für Analysen zur Verfügung stehen. Dazu kommen noch speziell programmierte Minigames, mit denen bestimmte Aspekte wie die Kameraführung gezielt untersucht werden können.
Ziel der Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen ist es laut Deepmind Technologies die Wissenschaftler, aber auch die Community in die Lage zu versetzen, "anhand von selbstlernenden und skriptbasierten KI-Algorithmen" die Intelligenz der Computergegner in Starcraft 2 zu verbessern - aber auch generell Forschung zu dem Thema zu betreiben.
Das seit 2014 zu Google gehörende Londoner Unternehmen Deepmind hat schon Erfahrungen mit Computerspielen: Mitgründer Demis Hassabis hat selbst an mehreren Games gearbeitet. Bekanntgeworden ist Deepmind aber vor allem durch eine Reihe von Wettkämpfen gegen die weltbesten menschlichen Spieler von Go. Die allermeisten der Partien konnte die Deepmind-Software Alpha Go für sich entscheiden.
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In seinem Blog(öffnet im neuen Fenster) beschreibt das Unternehmen recht anschaulich, welche besondere Herausforderungen es für eine Künstliche Intelligenz in Starcraft 2 gibt. So müssen die menschlichen oder computergesteuerten Spieler sich neben dem Hauptziel (Erledige den Gegner) um eine Reihe von Nebenaufgaben kümmern, die es etwa in Go nicht gibt, wie etwa Ressourcen sammeln oder Gebäude aufbauen.
Außerdem können die Spiele sehr kurz oder vergleichsweise lang sein, Entscheidungen vom Start haben oft langfristige Auswirkungen. Auch ist die Karte nur teilweise bekannt, so dass die Spieler und Algorithmen laut Deepmind eine sinnvolle "Kombination aus Erinnerung und Planung" finden müssen.