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Mike Preuss, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
Mike Preuss, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Bild: Mike Preuss)

KI: Unendliche Intelligenz

Mike Preuss, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
Mike Preuss, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Bild: Mike Preuss)

Die Welten von Computerspielen werden immer größer - und damit auch die Anzahl der Figuren, die sich intelligent verhalten müssen. Golem.de hat mit dem Wissenschaftler Mike Preuss darüber gesprochen, wie Algorithmen dieses Problem lösen könnten.
Von Peter Steinlechner

Es gibt immer mehr (fast) unendliche Welten: In Computerspielen wie Elite Dangerous oder im kommenden No Man's Sky können Spieler durch riesige Galaxien reisen. Die werden nicht von Hand erstellt, sondern prozedural generiert - also durch Algorithmen. Das hat aber Folgen, etwa für die künstliche Intelligenz der Computergegner, denn von Hand kann kein Spielentwickler in einem virtuellen Universum für eine stimmige Balance sorgen.

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Der Informatiker Mike Preuss von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster hat auf der Deep-Learning-Konferenz von Golem.de über dieses Thema referiert, in einem Vortrag mit dem Titel Computational Intelligence and Games: Creating, Balancing, Learning to Play. Wir haben mit ihm gesprochen.

Golem.de: Computerspiele mit prozedural generierten Inhalten beziehungsweise Welten sind derzeit schwer angesagt. Welche konkreten Herausforderungen ergeben sich daraus für die KI und die Spielbalance?

Mike Preuss: Es ergeben sich sowohl für die Spielbalance als auch für alle Arten von "intelligenten Mechanismen" Schwierigkeiten, wenn die prozedurale Generierung etwas erzeugt, das sehr stark von dem abweicht, was davor vorhanden war. Aber je mehr prozedural erstellte Inhalte auch zur Laufzeit eingesetzt werden, desto weniger ist einmaliges manuelles Balancing überhaupt sinnvoll.

Sowohl für die KI der NPC-Figuren, als auch für das Balancing müssen dann auch Anpassungen zur Laufzeit stattfinden. Da sie weniger gut von Entwicklern überwacht werden können, ergibt sich natürlich die Gefahr einer Fehlsteuerung. Das kann etwa dazu führen, dass Spiele zu einfach oder zu schwierig werden, oder im Fall von Multiplayer-Spielen auch unfair.

Golem.de: Mit welchen neuen Methoden können Entwickler diese Probleme lösen?

Preuss: Derzeit werden in der Forschung vermehrt Methoden erprobt, wie sich manuelle und automatisierte Vorgänge kombinieren lassen. Nehmen wir einmal das Balancing - hier wird derzeit viel komplett manuell gemacht. Bei der KI der NPCs versucht man generische Lösungen zu entwickeln, so dass die künstliche Intelligenz lernt, mit dem jeweiligen Spiel umzugehen, obwohl sie nicht explizit weiß, was das Ziel des Spiels ist. Eine derzeit sehr gehypte Methode in diesem Bereich ist Monte-Carlo Tree-Search (MCTS). Der Ansatz läuft im Grunde darauf hinaus, Spielbäume mit zufälligen Aktionen durchzuspielen und dann zu messen, welcher der Spielbaumzweige bei zufälligen Zügen am sinnvollsten ist.

Golem.de: Wird sich das für den gewöhnlichen Spieler anders anfühlen, was die KI und das allgemeine Verhalten von Gegnern oder NPCs angeht?

Preuss: Ich denke, dass die Gegner und die anderen NPC glaubwürdiger wirken werden, weil sie beispielsweise mit Hilfe von MCTS auch in unbekannten neuen Situationen in der Lage sein dürften, zumindest schlechte Aktionen zu vermeiden. Aber die Unterschiede sind vermutlich erstmal nur graduell, weil ja nicht unbegrenzt Rechenzeit zur Verfügung steht, damit die AI während der Laufzeit lernen kann.

Golem.de: Wie wird sich die Arbeit von Entwicklern verändern?

Preuss: Vermutlich wird es generell etwas weniger Handarbeit und etwas mehr Einsatz und Konfiguration von algorithmischen Verfahren geben. Schwerwiegender ist jedoch, dass man vermutlich Spiele dynamischer konzipieren muss - oder eher kann. Das bedeutet, dass sie aus Entwicklersicht weniger vorhersehbar verlaufen, weniger linear. Aber das ist momentan ohnehin schon bei vielen Open-World-Spielen zu beobachten.

Golem.de: Welche weiteren, langfristigen Vorteile ergeben sich durch die neuen Methoden?

Preuss: Allgemein würde ich sagen, dass die neuen Verfahren flexibler sind und es erlauben, die AI komplexer zu machen. Durch eine gewisse Lernfähigkeit hat die AI die Möglichkeit, sich zumindest teilweise an neue Situationen anzupassen und dadurch autarker zu werden. Es wäre ja auch ein Witz, wenn wir bald überall selbstfahrende Autos auf der Straße haben, aber jede Handlung eines NPCs in einem Computerspiel von Hand entworfen und implementiert werden müsste.

Am 19. und 20. April 2016 dreht sich beim Golem.de Tech Summit alles um Deep Learning und künstliche Intelligenz. An zwei Tagen diskutieren 17 Experten, wie man Software so trainiert, dass sie nach dem Vorbild menschlicher neuronaler Netze lernt. Besucher der Konferenz haben auch automatisch Zugang zur Quo Vadis, Europas größter Konferenz für Game Development.


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n0x30n 20. Apr 2016

Braucht man denn für Spiele-KI spezielle Forschung? Grundlagenforschung im Bereich KI...

n0x30n 19. Apr 2016

Ja, du hast recht. Ein Spiel, das zum großen Teil aus PG besteht ist selten von guter...



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