Softwareentwicklung: Google veranstaltet Fußballturnier für Bots und KIs
Google-Forscher veranstalten derzeit ein Fußballturnier. Statt echter Menschen treten allerdings Bots und Machine-Learning-Software gegeneinander an. Die Google Research Football League(öffnet im neuen Fenster) wird als freundlicher Wettbewerb veranstaltet und soll Entwickler zum Ausprobieren des Reinforcement-Learning-Systems Google Research Football Environment animieren. Teilnehmer können ihre Modelle auf der Entwicklerwebseite einreichen. In einer vorgegebenen Anzahl an Schritten werden dann virtuelle Spiele ausgetragen. Das können volle 11-gegen-11-Spieler-Partien oder kurze 1-gegen-1-Duelle für Debugging-Arbeiten sein.
Google hat eine Informationsseite(öffnet im neuen Fenster) erstellt, in der Spieler Schritte für die Teilnahme nachlesen können. Das Tool Google Research Football dient als Matchmaking-Client. Erlaubt sind neben Machine-Learning-Modellen interessanterweise auch von Hand programmierte Bots mit vorgegebenen Spielzügen. Das Programm bewertet die Leistung der Spieler und veröffentlicht diese in einer Bestenliste. Auf Github finden Teilnehmer die Reinforcement-Learning-Tools(öffnet im neuen Fenster) .
Zuschauen in Open Source
Entwickler können ihren Kreationen auch beim Spielen zuschauen. Google nutzt für die grafische Darstellung das Open-Source-Spiel Gameplay Football(öffnet im neuen Fenster) . Dabei werden zum einen die Spieler auf dem Feld im Stile von echten Fußballmatches angezeigt. Zum anderen gibt es eine Übersichtskarte, auf der die Positionen der verschiedenen Figuren dargestellt werden. Das Spiel folgt herkömmlichen Fußballregeln. Es gibt also auch Fouls und andere Probleme, welche auf Bots und Machine-Learning-Mannschaften zukommen.
Erstellt wurde die Research Football League vom Google-Brains-Team in der Schweiz. Auch in anderen Spieledisziplinen experimentiert das Unternehmen mit Machine Learning. So hat sich die KI Alphastar der Alphabet-Tochter Deepmind als Profi im Echtzeitstrategiespiel Starcraft 2 herausgestellt. Für Reinforcement-Learning-Software sind solch dynamische Spiele eine Herausforderung, denn Züge können nur in bedingtem Maße vorausgeplant werden. Stattdessen muss sich das Programm schnell an sich verändernde Situationen anpassen – wie es sich auch in der echten Welt verhält. Virtuelle Fußballmatches sind also eine gute Umgebung für die Forschung auf diesem Gebiet.