Google-Forschungsprojekt Künstliche Intelligenz bewältigt 49 Atari-Spiele

"Breakout", "Video Pinball", "Space Invaders": Die künstliche Intelligenz DeepMind ist in der Lage, 49 Atari-Klassiker zu spielen. Dabei lernt sie aus Erfolg und Misserfolg.

Figur aus "Space Invaders": Einer von 49 Spiele-Klassikern, die DeepMind spielen kann
Atari

Figur aus "Space Invaders": Einer von 49 Spiele-Klassikern, die DeepMind spielen kann


Das Fachmagazin "Nature" hat eine Studie veröffentlicht, in der Forscher über ihre Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz (KI) DeepMind berichten. Das auf KI-Forschung spezialisierte Unternehmen DeepMind Technologies war vergangenes Jahr von Google übernommen worden.

Dem neuesten Bericht zufolge ist DeepMind mittlerweile imstande, 49 Atari-Spiele erfolgreich zu bewältigen. Dabei handelt es sich um Spiele-Klassiker für die Atari-2600-Konsole wie "Breakout", "Video Pinball" und "Space Invaders" .

Natürlich geht es den Wissenschaftlern nicht darum, ein möglichst teures Daddelprogramm zu schaffen. Bei der Entwicklung der spielstarken KI setzen sie auf das sogenannte Deep Reinforcement Learning. Es dreht sich um die Analyse großer Datenmengen und das Erkennen darin verborgener Muster.

Auf dieser Basis leitet das Programm eigenständig neue Handlungskonzepte ab, es lernt aus Erfolg und Misserfolg. Eine KI ist so theoretisch imstande, sich selbstständig auf neue Situationen einzustellen und angemessen zu reagieren. Eine Fähigkeit, die Techniker gern etwa bei selbstfahrenden Autos, Sprachassistenten in Smartphones oder wissenschaftlichen Forschungsprojekten einsetzen würden.

Im Test schaffte es das Google-Programm, sich die Regeln der Atari-Spiele selbst beizubringen. Laut der Studie hat das "Deep-Q Network" oder "DQN" genannte Programm in 43 Fällen von früheren KIs vorgelegte Werte verbessert. Dabei habe DQN seine Entwickler oft genug durch die Erfindung neuer, bislang unbekannter Spielstrategien überrascht.

Der "Guardian" zitiert DeepMind-Gründer Demis Hassabis mit der Einschätzung, DQN könne anspruchsvolle Aufgaben bewältigen, die auch ein Mensch kompliziert finden würde. "Das ist nur ein kleiner Baby-Schritt hin zu einem großen Ziel, aber ein wichtiger."

IBMs Riesenrechner Deep Blue hatte seinerzeit noch komplexe Schachstrategien und unzählige Partien eingespeichert bekommen, um schließlich gegen Gary Kasparow gewinnen zu können. Dagegen lernt die DeepMind-KI alle erforderlichen Schritte von Grund auf.

Zunächst beobachtet DeepMind einzelne Spielzüge und trifft scheinbar wahllos eigene Entscheidungen. Doch die KI lernt aus den Ergebnissen. Der Londoner Professor für Neurowissenschaften Tim Behrens gibt sich beeindruckt: "Was sie [die Forscher; Anmerkung der Redaktion] geleistet haben, ist ohne Frage beeindruckend. Ihre KI erlernt Konzepte auf der Grundlage von Belohnung und Strafe. Das hat noch niemand zuvor getan."

Bis zum alltäglichen Einsatz der KI dürften jedoch noch Jahre vergehen. Im Moment ist das DeepMind-Team dabei, die KI an das Niveau von Computerspielen aus den Neunzigern anzupassen. Ein Zwischenziel könnte das Beherrschen von dreidimensionalen Autofahrten wie in den "Grand Theft Auto"-Spielen sein. Der "New York Times" sagte Demis Hassabis, dass er dieses Ziel innerhalb der nächsten fünf Jahre für erreichbar hält. Und wenn etwas ein Fahrzeug in einem Rennspiel steuern könne, "sollte es theoretisch auch ein Auto" in der physischen Welt fahren können.

meu



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