KI vs. Ms. Pac-Man - Microsoft-Forscher erreichen übermenschliche Leistung

Forscher bei Microsoft haben eine Künstliche Intelligenz erschaffen, die im Videospiel-Klassiker Ms. Pac-Man menschliche Leistungen weit hinter sich lässt.

von Georg Wieselsberger,
15.06.2017 11:29 Uhr

Ms. Pac-Man vs. KI (Screenshot Microsoft Research)Ms. Pac-Man vs. KI (Screenshot Microsoft Research)

Die höchste, jemals ohne Cheats erreiche Punktzahl bei Ms. Pac-Man liegt laut der Webseite Highscore.com bei 266.330 und stammt aus dem Jahr 2015. Entsprechend beeindruckend ist also die Tatsache, dass eine Künstliche Intelligenz des zu Microsoft gehörenden Unternehmens Maluuba diesen Wert mit 999.900 Punkten um ein Vielfaches überschritten hat. Videospiele gehören schon lange zu den Testmethoden für KI-Forscher, weil sich hier im Gegensatz zu Schach die Bedingungen dynamisch verändern.

Ms. Pac-Man ist eine Herausforderung

Gerade Ms. Pac-Man gilt als schlecht vorhersagbar, so dass das Spiel eine Herausforderung für die KI-Forscher darstellte - und natürlich auch für menschliche Spieler. Das Team bei Maluuba hat es nun aber mit einer speziellen Künstlichen Intelligenz geschafft, auch Ms. Pac-Man zu meistern. Dazu haben die Forscher die verschiedenen Aufgaben, die ein Spieler gleichzeitig erledigen muss, auf insgesamt 150 kleine »Agenten« aufgeteilt. Jeder Agent hatte nur eine sehr kleine Aufgabe, beispielsweise eine bestimmte Pille zu finden, verfolgte diese Aufgabe vollkommen egoistisch und machte entsprechende Vorschläge.

Eine KI als Chef von vielen KIs

Quasi als Chef der Agenten fungiert aber ein weiterer »Top-Agent«, den die Forscher mit einem Manager eines Unternehmens vergleichen. Der Manager sieht sich die Vorschläge der Agenten an und entscheidet dann, was »für das Team« insgesamt das Beste ist und steuert die Spielfigur entsprechend. Dabei spielt auch eine Rolle, wie wichtig eine Entscheidung ist.

Das Ausweichen vor einem Geist hat daher Vorrang, auch wenn mehr Agenten lieber eine Pille ansteuern wollen. Die Forscher nennen ihren Ansatz Hybrid Reward Architecture und sehen auch Bereiche, in denen sich eine solche KI praktisch anwenden lässt. Als Beispiele nennen sie die Vorhersage von Verkäufen eines Unternehmens oder die Spracherkennung.

Quelle: The Verge


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