Bei Electronic Arts<\/a> arbeitet und forscht die SEED-Abteilung (Search for Extraordinary Experiences Division) an der “Zukunft der interaktiven Unterhaltung” und hat in einen selbstlernenden KI-Agenten entwickelt, der sich das Spielen von Battlefield 1<\/a> (im Multiplayer-Modus) komplett selbst beigebracht hat – allerdings mit Vereinfachungen, Einschr\u00e4nkungen und Anpassungen. Gelernt hat die K\u00fcnstliche Intelligenz durch “Zuschauen” bzw. Imitationslernen.<\/p>\n

Technical Director Magnus Nordin sagt: “Als ich erfuhr, dass eine KI von DeepMind sich selbst beigebracht hatte, alte Atari-Spiele zu spielen, hat mich das total umgehauen. Das war 2015, und ich fing an, dar\u00fcber nachzudenken, wie viel Aufwand es w\u00e4re, einen selbstlernenden Agenten dazu zu bringen, dass er lernt, wie man ein moderneres und komplexeres First-Person-AAA-Spiel wie Battlefield spielt. Als ich dann zu SEED kam, habe ich mit diesem Gedanken im Hinterkopf ein eigenes Deep-Learning-Team eingerichtet und Mitarbeiter rekrutiert. Zun\u00e4chst haben wir uns mit den Grundlagen besch\u00e4ftigt und einen einfachen, dreidimensionalen Ego-Shooter entwickelt, um unsere Algorithmen zu testen und das Netzwerk darauf auszurichten. Nachdem wir damit einige gute Ergebnisse erzielt hatten, haben wir den Agenten zusammen mit dem Team von DICE in eine Battlefield-Umgebung integriert.”
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Der maschinelle Lernvorgang wird folgenderma\u00dfen beschrieben: “Um dem selbstlernenden Agenten einen Einstieg in grundlegende Aktionskombinationen zu erm\u00f6glichen, lassen wir ihn 30 Minuten lang das Spiel von Menschen beobachten – man nennt das Imitationslernen -, bevor wir ihn sich selbst \u00fcberlassen. Die Agenten in unserer Demo haben anschlie\u00dfend sechs Tage lang gegen Versionen von sich selbst und einfache, altmodische Bots trainiert, und das parallel auf mehreren Ger\u00e4ten. Insgesamt entspricht das einer gesamten Gameplay-Erfahrung von ungef\u00e4hr 300 Tagen. Sie verbessern sich kontinuierlich, lernen aber nicht sonderlich schnell. Der Agent verf\u00fcgt \u00fcber das gleiche Sichtfeld wie ein menschlicher Spieler und wird durch eine Minikarte unterst\u00fctzt. Wir haben allerdings rasch gemerkt, dass Battlefield visuell f\u00fcr den Agenten zu komplex ist, das hei\u00dft, wir mussten vereinfachen, was er sieht.”<\/em><\/p>\n

Den praktischen Nutzen dieser Technologie zum jetzigen Zeitpunkt erkl\u00e4rt Magnus Nordin (Technical Director) so: “Unser kurzfristiges Ziel bei diesem Projekt war, dem DICE-Team beim Skalieren seiner Qualit\u00e4tssicherung und Tests zu helfen, damit das Studio mehr Absturzursachen und Bugs finden kann. Bei zuk\u00fcnftigen Titeln, wenn die Deep-Learning-Technologie den Kinderschuhen entw\u00e4chst, gehe ich davon aus, dass selbstlernende Agenten Teil des Spiels selbst sein werden. Wirklich intelligente NPCs k\u00f6nnen dann zahlreiche Aufgaben erf\u00fcllen und sich mit der Zeit anpassen und weiterentwickeln, weil sie durch die Interaktion mit menschlichen Spielern Erfahrung sammeln. (…) Ich habe keinen Zweifel daran, dass neurale Netze in den kommenden Jahren St\u00fcck f\u00fcr St\u00fcck ihren Weg in die Spiele finden werden. (…) Ich h\u00e4nge mich mit dieser Vorhersage jetzt weit aus dem Fenster, aber ich rechne damit, dass KI-Agenten menschliche Spieler in einem limitierten Wettkampfmodus \u2013 mit kleineren Karten, \u00fcberschaubaren Teams und klaren Einsatzzielen – schon in wenigen Jahren besiegen werden.”<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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