Künstliche Intelligenz ist heutzutage so gut, dass sie selbst Schachweltmeister vernichtend besiegen kann. Jetzt hat sie aber ihren Meister gefunden: Magic: The Gathering. Ein Team von Forschern veröffentlichte letzten Monat eine Forschungsarbeit und kam zu dem Schluss: Das Kartenspiel ist zu komplex für künstliche Intelligenzen, und wird das auch bleiben.
Die Arbeit wurde von Brettspieldesigner Alex Churchill, Forscherin Stella Biderman und Senior Analyst Austin Herrick verfasst. Sie sagen, dass bei der Nutzung mancher komplett Turnier-legaler Decks selbst ein Computer nicht dazu in der Lage ist, eine absolut sichere Siegesstrategie auszuarbeiten.
So spielte der Computer
Der Computer nutzte ein Deck bestehend aus 60 Karten aus der gesamten Geschichte von Magic. Das beinhaltet jedoch keinerlei gebannte Karten und dürfte dadurch so auch in Legacy-Turnieren gespielt werden.
Die Deckliste sieht folgendermaßen aus:
Die Forscher nutzten einige von Magics komplexesten Karten, um ihre KI zu testen. Weiter beinhaltet ihr Deck keine einzige Karte ohne einen besonderen Effekt. Bei einfacheren Kartensammlungen hätte die KI natürlich weniger Probleme damit, einen effektiven Spielzug zu ermitteln. Die Forscher konnten jedoch erstmals aufzeigen, dass es ein real existierendes Spiel gibt, bei dem die Berechnung eines garantierten Sieges nicht möglich ist.
Selbstverständlich ist das nämlich nicht. Selbst bei Schach kann eine KI diesen Weg gehen. Und die Anzahl der möglichen Züge vergrößert sich hier mit voranschreiten des Matches stetig. Die ersten zwei Züge erlauben sie gerademal 400 verschiedene Zustände. Nach Zug Nummer sechs sind es bereits 121 Millionen.
Andere Ansätze führen zum Erfolg
Gegenüber Kotaku ging Alex Churchill noch weiter ins Detail. Der Fund hat ihm zufolge wenig Bedeutung für ein normales Magic-Spiel, jedoch eine große für Informatiker und KI-Designer. Denn niemand würde eine Magic-KI schreiben, die sämtliche Züge vorausberechnet.
Stattdessen würde man einen heuristischen Ansatz verfolgen. Man würde die KI also den besten Zug abschätzen lassen, statt wirklich jeden einzelnen komplett zu analysieren in dem Versuch, einen garantierten Sieg sicherzustellen.
Googles DeepMind nutzt solch einen Ansatz und konnte damit in Starcraft 2 ganze zehn von elf Matches gegen Profi-Spieler für sich entscheiden. Allerdings schränkte man die Möglichkeiten der Spieler hier etwas ein: Zum Beispiel durfte man einzig und allein Protoss spielen.
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