DeepMind-KI schlägt Starcraft-Profis - Menschliche Spieler nahezu chancenlos

Googles DeepMind-KI hat zwei menschliche Starcraft-Pros mehrfach besiegt. Nur eines von elf Matches konnten die Menschen für sich entscheiden.

Erstmals konnte eine KI sich in Starcraft 2 gegen menschliche Profis durchsetzen. Erstmals konnte eine KI sich in Starcraft 2 gegen menschliche Profis durchsetzen.

Google ließ schon im Dezember Starcraft-Profis gegen seine DeepMind-KI antreten. Im Rahmen eines Livestreams fand nun das letzte Match statt. Insgesamt war die Aktion ein Erfolg für die künstliche Intelligenz: Von elf Matches gewannen die Menschen nur eines, allerdings hat die KI auch ein wenig getrickst.

DeepMind hat insgesamt fünf Versionen ihrer KI erschaffen, genannt Alphastar. Man trainierte sie zunächst über das Ansehen von Matches menschlicher Spieler. Anschließend spielten sie so lange gegeneinander, bis die beste KI genug Erfahrung hatte - sie entspräche etwa 200 Jahren an Spielerfahrung bei einem normalen Spieler.

Danach trat diese Version von Alphastar in Starcraft 2 gegen zwei Top-Spieler an, Platz 44, Dario »TLO« Wünsch, und Platz 13, Grzegorz »MaNa« Komincz und gewann nahezu alle Matches. Nur im letzten Spiel konnte Komincz einen Sieg für die Menschen sichern.

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Einschränkungen bei Map und Fraktionswahl

Allerdings gab es beim Sieg der KI auch einige Einschränkungen: So spielte sie nur auf einer Karte und konnte als Rasse nur mit und gegen Protoss spielen. Obwohl Wünsch hauptsächlich Zerg spielt, musst er auf die Protoss wechseln, mit denen er keine Übung hatte. Protoss-Spieler Komincz hatte damit deutlich bessere Chancen und rang der KI schließlich auch einen Sieg ab.

Zudem durfte die KI zwar nicht mehr Klicks als Menschen ausführen, griff aber auf eine Perspektive zurück, bei der die ganze Map sichtbar war. Das half ihr, alles im Blick zu behalten und schnell zu reagieren. Zwar sollte die KI trotzdem immer nur in einem Teil der Karte agieren, offenbar kam es aber vor, dass sie an verschiedenen Orten gleichzeitig Einheiten steuerte - etwas, das menschlichen Spielern unmöglich ist.

Die Version aus dem letzten Match bekam dagegen die gleichen Einschränkungen bei der Perspektive wie die menschlichen Spieler. Zudem versuchte sie einen anderen Spielstil und war weniger trainiert als die andere Alphastar-Version.

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Stimmen aus der KI-Forschung: Ein großer Schritt?

Trotzdem zeigt man sich bei DeepMind sehr zufrieden über die Leistung der KI. David Silver, Co-Leiter des Forschungsteams bei DeepMind, hofft nach den Matches beispielsweise, dass die Menschen sich in Zukunft an diesen Tag als einen Schritt zurückerinnern, der zeigt, was für KIs alles möglich ist.

Auch unabhängige KI-Forscher wie Dave Churchill zeigen sich beeindruckt, wie er gegenüber The Verge erklärt:

"Ich denke, die Stärke dieser Version der KI ist ein bedeutender Erfolg, der mindestens ein Jahr vor der Zeit kam, in der selbst die optimistischsten KI-Forscher so etwas erwartet hätten."

Allerdings möchte er keine voreiligen Schlüsse über den tatsächlichen technischen Sprung tätigen, bevor er sich über Forschungspapiere genauer in die Arbeit eingelesen habe.

Auch Niels Justesen von der IT-Universität in Kopenhagen ist verblüfft. Er habe nichts der gleichen erwartet, schon gar nicht, weil frühere Versuche so weit vom menschlichen Niveau entfernt waren.

Mark Riedl, ein KI-Professor an der Georiga Tech, zeigt sich weniger überrascht vom Erfolg. Für ihn sei es nur eine Frage der Zeit gewesen. Außerdem hätten ein paar Restriktionen gereicht, um der KI ihren Vorteil in Starcraft zu nehmen und die Kenntnisse der KI seien noch schwammig - sobald ein Spieler sie aus ihrer Komfortzone dränge, falle sie in sich zusammen.

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Starcraft spielen, komplexe Abläufe lernen

Allerdings ist es auch nicht das Ziel der Forscher, die DeepMind KI zum Videospielprofi zu machen. Vielmehr will man die in Spielen wie Starcraft erworbenen Fähigkeiten in anderen Bereichen einsetzen. Für Julian Togelius von der New York Universität erinnert Starcraft an das Leiten einer Firma.

Das sei wie im Spiel eine logistische Aufgabe, es gehe vor allem um das Planen von Forschung und Entwicklungen. Man müsse in beiden Fällen die Güter zur richtigen Zeit an den richtigen Ort bewegen und Flaschenhälse vermeiden.

In Starcraft bauen die Spieler eine Basis auf, trainieren Armeen aus Einheiten und fallen in das feindliche Territorium ein. Dabei ist auch viel Mikromanagement nötig - etwas, in dem die KI besonders effizient war.

Spiele wie Starcraft sind generell härter für KIs als beispielsweise Schach oder GO (wo jüngst auch eine KI einen Profi besiegte), weil die KI in Echtzeit reagieren muss und nicht in der Lage ist, die Bewegung jedes Bausteins zu beobachten, um ihren nächsten Zug zu kalkulieren.

In Starcraft selbst könnte die KI in Zukunft trotzdem zum Einsatz kommen, findet Georgios Yannakakis von der Universität von Malta. Man könne sie nutzen, um neue Strategien zu entwickeln und menschliche Profis damit zu trainieren.

Googles DeepMind KI konnte schon früher ähnliche Erfolge verzeichnen. Sie gewann zum Beispiel in Quake 3 Arena Capture-the-Flag-Matches gegen menschliche Gegner mit der gleichen Lernmethode, die auch »Reinforced Learning« genannt wird. Allerdings waren die Gegner hier keine Profis und man stellte fest, dass die KI (gemeinsam mit Menschen oder anderen KIs) Probleme mit dem Teamwork hatte.

Die Forscher hinter dem Projekt Open AI ließen ihre wiederum gegen gehobene Amateur-Spieler in Dota 2 antreten. Hier gewann die KI in vier von fünf Spielen, während eines unentschieden endete, versagte später aber gegen die Dota-2-Weltspitze. In Starcraft ist jetzt erstmals der Sieg gegen Profis gelungen, wenn auch nicht gegen die besten der besten und mit ein paar kleinen Tricks.

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Quelle: The Verge, NewScientist

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