Künstliche Intelligenz und lernfähige Algorithmen sind schon heute in vielen Anwendungen im Einsatz. Zudem haben KI-Systeme wie AlphaGo, AlphaZero oder Pluribus bereits bewiesen, dass sie selbst komplexe Strategiespiele wie Schach und Go sowie anspruchsvolle, von Bluffs geprägte Kartenspiele wie Poker beherrschen – teils besser als menschliche Profispieler. Doch so eindrucksvoll die Leistungen der KI auf vielen Gebieten schon sind, bei der Interaktion mit der realen Welt und ihren unzähligen unvorhersehbaren Ereignissen haben diese Programme noch Probleme – beispielsweise bei der Steuerung autonomer Autos. Denn dafür reicht es nicht, die Spielregeln und Strategien für ein eng umrissenes Aufgabengebiet zu lernen, die Künstliche Intelligenz muss auch kreative, schnelle Lösungen für unerwartete Situationen finden und gleichzeitig vorausschauend handeln.
Echtzeit-Strategiespiele als Training für KIs
Eine Umgebung, die zumindest in Ansätzen ähnliche Herausforderungen bietet, sind Echtzeit-Strategiespiele. In diesen Online-Spielen versuchen Spieler in einer gemeinsamen “Welt”, beispielsweise ein Wirtschaftsimperium aufzubauen, militärische Übermacht zu erlangen und zu festigen oder ein Reich zu verwalten. Dafür müssen die Spieler kurzfristige Aktionen ihrer Spielfiguren durchführen, wie Häuser bauen oder das Gebiet erkunden, dabei aber ihre langfristige Strategie berücksichtigen. Erschwerend kommt hinzu, dass jeder Spieler immer nur Teile der Spielwelt sieht und sie erst im Laufe der Zeit weiter erkunden kann. Auch die Gegenspieler und deren Strategien sind nicht von vornherein bekannt. “Solche Spiele sind ein exzellentes KI-Trainingsgebiet, denn die Spieler müssen begrenzte Informationen nutzen, um dynamische und schwierige Entscheidungen zu treffen, die Auswirkungen auf multiplen Ebenen und Zeitskalen haben”, erklären Erstautor Oriol Vinyals vom Forschungszentrum DeepMind in London und sein Kollege Wojciech Czarnecki.
Um herauszufinden, wie gut ein KI-System mit den Herausforderungen solcher Echtzeit-Strategiespiele zurechtkommt, haben Vinyals und sein Team nun ein lernfähiges Programm mit dem Spiel “Starcraft II” konfrontiert. Dieses in fiktionalen Welten angesiedelte Online-Spiel ist eines der populärsten im Bereich der E-Sports und wird von Tausenden von Profi-Spielern gespielt. Jeder Spieler kann dabei eine von drei Spezies mit jeweils unterschiedlichen Stärken und Fähigkeiten verkörpern und muss durch Ressourcensammeln, Handel und strategische Kriegsführung bestimmte Missionen erfolgreich absolvieren. “Die Komplexität des Spieles ist weit größer als beim Schach, weil die Spieler hunderte von Einheiten gleichzeitig steuern”, erklärt Seniorautor David Silver von DeepMind. “Sie ist auch größer als bei Go, weil es für jeden Spielzug zehn hoch 26 Möglichkeiten gibt. Und noch dazu haben die Spieler weniger Informationen über ihre Gegner als beim Poker.”
