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Künstliche Intelligenz: Der schlauere Mario

Der weiß selbst, was er will: Das Forschungsprojekt Mario AI zeigt die aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Golem.de hat mit Fabian Schrodt von der Universität Tübingen über den schlauen Spielcharakter gesprochen.

Artikel von veröffentlicht am
M.Sc. Fabian Schrodt, Uni Tübingen
M.Sc. Fabian Schrodt, Uni Tübingen (Bild: Universität Tübingen)

Sie können den Spieler finden und ihn angreifen - sehr viel mehr haben die meisten Gegner in Computerspielen nicht auf dem Kasten. Das könnte sich ändern, wenn es mehr Charaktere mit echten kognitiven Fähigkeiten gäbe. Fabian Schrodt forscht an der Universität Tübingen an solchen Systemen, sein Vorzeigeprojekt ist das an den Nintendo-Klassiker Mario angelehnte Mario AI. Auf der Deep-Learning-Konferenz von Golem.de spricht Schrodt zum Thema Cognitive Game Characters: Science and Techniques behind Mario AI.

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Golem.de: Woran würde ein Spieler zuerst feststellen können, ob er es mit einer Spielfigur in einem gewöhnlichen Mario-Spiel oder mit Mario AI zu tun hat?

Fabian Schrodt: Zuerst vielleicht daran, dass Mario auf keinerlei Tastendrücke reagiert. Der Spieler ist in Mario AI nicht direkt handlungsfähig. Stattdessen steuert er die Spielfiguren per Spracheingabe. Die Figuren sind grundsätzlich autonome Agenten. Sie versuchen, ihren eigenen Motivationen nachzugehen und zu lernen, welche Aktionen dazu führen. Der Spieler kann ihr Verhalten beeinflussen, indem er ihre Motivationen verbal manipuliert oder mehr oder weniger konkrete Ziele vorgibt und ihnen das nötige Wissen dazu vermittelt, wie sie diese erreichen können.

Golem.de: Warum verhält sich die Figur in Mario AI so anders, als es die Figuren in konventionellen Computerspielen derzeit noch tun?

Schrodt: Durch ein paar recht menschliche Eigenschaften. Durch selbstmotiviertes, zielgerichtetes Verhalten, Antizipation wahrscheinlicher Ereignisse, und nicht zuletzt dem Erlernen von Konzepten aus eigener Erfahrung und Beobachtung anderer Figuren. Die KI wählt Ziele aus, die zu einer motivationalen Homöostase führen.

Mario "denkt" dabei in bestimmten Konzeptmustern: Welche Aktion führt in der Mario-Welt unter welchen Umständen zu einem angestrebten Effekt? Gelernt werden solche Konzepte durch den Vergleich zwischen Erwartung und Beobachtung von Spielereignissen. Das so erworbene Wissen versetzt Mario in die Lage, auch komplexere Handlungsabläufe auf abstrakter Ebene zu planen, die sich zudem gut auf die sprachliche Ebene übertragen lassen.

Golem.de: Wo liegen die besonderen Herausforderungen für die Entwicklung kognitiver KIs?

Schrodt: "Kognitiv" meint hier im Wesentlichen, dass sich die KI an Denkprozessen intelligenter Lebewesen orientiert, allen voran am Menschen. Die Entwicklung solcher Systeme ist derzeit vor allem durch zwei Faktoren limitiert: durch die Komplexität kognitiver Prozesse und die daraus folgenden Probleme mit der Skalierbarkeit von Computermodellen sowie das mangelnde Wissen über die genauen Abläufe der kognitiven Prozesse an sich.

Um eines Tages glaubwürdige Spielcharaktere entwickeln zu können, sollten wir also mehr Wissen über den menschlichen Geist erlangen und eventuell abstrahiert in diese Entwicklungsprozesse einbeziehen.

Golem.de: Wie können Spielentwickler beim Gamedesign allzu große Überraschungen mit unvorhersehbar agierenden Figuren vermeiden?

Schrodt: Die Entwickler müssen das richtige Maß an Komplexität der Spielumgebung schaffen und den Handlungsrahmen der KI angemessen bestimmen. Je komplexer die Intelligenz, umso unberechenbarer kann natürlich ihr Verhalten sein. Begrenzungen sehe ich daher momentan insbesondere bei sehr plotorientierten Spielen, etwa bei interaktiven Filmen. Trotz dieses Kompromisses bin ich optimistisch, dass auch Charaktere, die nicht an feste Handlungsstränge gebunden sind, so manch interessante Geschichte werden schreiben können.

Golem.de: Für welche Arten von Spielen eignet sich eine "kognitive" KI besonders?

Schrodt: Generell eignen sich ähnliche Systeme für alle Spiele mit Figuren, die sich möglichst glaubwürdig, vielfältig und interaktiv verhalten sollen. Potenziell könnten daraus aber auch ganz eigene Spielegenres und -arten entstehen. Stellen Sie sich zum Beispiel virtuelle Haustiere oder intelligente Spielzeuge im Kinderzimmer vor. Vielleicht sehen wir ähnliche Systeme in Zukunft auch im Automobilbereich bei der Fahrassistenz oder als virtuellen Sekretär für die Büroarbeit.

Golem.de: Werden sich KI-gesteuerte Charaktere in einem Spiel in zehn Jahren sehr anders verhalten als heute, und wie könnte das aussehen (natürliche Sprache und Interaktion)?

Schrodt: Ich hoffe, dass Spielcharaktere in der Zukunft nicht nur vielfältiger und intelligenter, sondern auch sozialer werden. Auch Mario AI beinhaltet schon gewisse soziale Fähigkeiten. Mit weiteren Fortschritten könnten Spiele vielleicht eines Tages etwas von und über den Menschen, seine Umgebung, Sichtweisen, Werte, sozialen Normen und Bedürfnisse lernen. Nicht nur Sprache, sondern auch nonverbale Kommunikation ist dafür ein natürliches Medium. In dieser Hinsicht wird man mit eher herkömmlichen, skriptbasierten Programmieransätzen jedoch eines Tages an Grenzen stoßen.

Am 19. und 20. April 2016 dreht sich beim Golem.de Tech Summit alles um Deep Learning und Künstliche Intelligenz. An zwei Tage diskutieren 14 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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uzih23 14. Apr 2016

Das ist ein anderes Projekt, Mario AI findest du hier: https://www.youtube.com/watch?v...

Menplant 13. Apr 2016

Sie sehen das ganze zu engstirnig. Das Beispiel mit Mario bei dem der Spieler nur passiv...

suicicoo 13. Apr 2016

Aber ob es dann noch Spaß macht, gegen eine KI zu spielen? Die wird höchstwahrscheinlich...

pk_erchner 13. Apr 2016

geheime, bezahlte Industrieprojekte ?

Dino13 13. Apr 2016

Echt schade, ich hätte mir mehr tiefe von diesem Interview gewünscht. Zumindest etwas in...


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