GTA 5 - Wie selbstfahrende Autos vom Shooter lernen

Künstliche Intelligenzen für selbstfahrende Autos können auf echte Straßen losgelassen werden - oder auf Spiele wie GTA 5, was echte Vorteile bietet.

Forscher der TU Darmstadt und der Intel Labs arbeiten derzeit an einer Methode, den Autopiloten von autonomen Fahrzeugen zu verbessern. Das passiert mithilfe des Open-World-Actionspiels Grand Theft Auto 5, wie im kürzlich veröffentlichten Papier »Playing for Data: Ground Truth for Computer Games« präsentiert wird.

Wieso braucht es GTA 5?

Die künstliche Intelligenz hinter Autopiloten wird grundsätzlich und in allen Fällen über maschinelles Lernen verbessert. Das bedeutet Lernen aus Erfahrung: Mehr und mehr Informationen werden verarbeitet, die KI lernt dabei aus den Beispielen und erkennt Muster. So kann sie dann auf Basis von Erfahrung auch auf Dinge reagieren, die sie zuvor noch nicht erlebt hat. Eben wie ein menschlicher Fahrer auch.

Bei Fahrzeugen mit Autopiloten ist es natürlich schwierig, aus Erfahrung zu lernen: Einen solchen Wagen kann man nicht einfach auf die Straße lassen, um den Verkehr in einer Großstadt zu analysieren und zu erlernen. Testgelände und Wüstenstraße geben aber auch nur bedingt neue Daten. Und auch wenn ein Unfall wertvolle Informationen für die KI bereithält, kann dies kaum der richtige Weg zum Verbessern von Autopiloten sein.

Daher lässt man die KI erstmal auf virtuelle Straßen los - und welche Simulation eignet sich in diesem Bereich besser als GTA 5 und die Welt von Los Santos?

Datensätze automatisiert kennzeichnen

Was ist was in der Welt? Das muss man der KI per Farbcode erklären.

Und noch ein weiterer Vorteil ergibt sich mit Videospielen, der im Bild links deutlich wird: Die KI sieht natürlich über Kameras die Welt um sich, kann Objekte aber nicht wie Menschen auf natürliche Weise differenzieren.

Deswegen müssen die Datensätze (spricht die Videoaufnahmen), mit der die KI gefüttert wird, auch gekennzeichnet werden. Die Farbcodierung erklärt der künstlichen Intelligenz, welches Objekt was genau ist.

Und hier ergibt sich noch ein Vorteil: Bei normalen Videoaufnahmen wie der Cambridge-driving Labeled Video Database (CamVid) müssen alle Objekte von Hand klassifiziert werden. Für GTA 5 haben die Forscher einfach ein Programm zwischen Spiel und Hardware gehängt, das die Kennzeichnung in Echtzeit vornimmt. Tausende Informationen, auf den Pixel genau und ohne zeitaufreibende Arbeit.

Damit lassen sich deutlich schneller auch deutlich mehr Datensätze produzieren. Das Ergebnis: Laut der Forschungsgruppe haben KI-Modelle mit der Erfahrung aus GTA 5 und nur einem Drittel der CamVid-Daten besser abgeschnitten, als solche, die den gesamten CamVid-Datensatz für das Training erhalten haben, aber auf GTA 5 verzichten mussten.

Aus Erfahrung gut

All das ist natürlich auch anderen Forschern bekannt, wie die Kollegen von MIT Technology Review schreiben. Google hat schließlich auch schon eine KI mit Space Invaders trainiert, der Sandbox-Titel Minecraft wird als Testbett für die Zusammenarbeit mehrerer künstlicher Intelligenzen genutzt.

Unterhalb haben wir noch ein Video hinzugefügt, das eine selbstfahrende KI in GTA 5 zeigt. Die fährt alles andere als perfekt, das Ergebnis ist vorerst aber schon sehr gut. Dabei gilt es zu beachten: Die KIs der NPCs aus GTA 5 lassen sich nicht einfach extrahieren, sie kennen das Straßennetz von Los Santos und wurden vom Entwickler Rockstar aufeinander abgestimmt.

Was die KI der Forscher hingegen leistet ist das, was ein echter Mensch tut: Sich den Bildschirm anschauen (per Kamera im Falle der KI) und auf den Verkehr in Echtzeit reagieren.

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