Künstliche Intelligenz: Von dummen Missverständnissen und schlauen Agenten (Interview)

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Geile Grafik aber die KI war total mies. Na? Schon mal so etwas gesagt? Wenn es um das Verhalten der Gegner-KI in Spielen geht, sind wir Gamer einfach erbarmungslos. Da wird die Wegfindung kritisiert, die Produktionskette bemängelt oder eine ungenutzte Deckungsoptionen schonungslos entlarvt. Schon seit Jahren beklagen wir menschlichen Spieler uns lautstark über die stagnierende Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Games-Branche. Wir tun dies vollkommen zu Unrecht, wie mir Prof. Dr. Marco Block-Berlitz von der Arbeitsgruppe für Intelligente Systeme und Robotik in einem höchst aufschlussreichen Interview erklärte.

Künstliche Intelligenz: Von dummen Missverständnissen und schlauen Agenten (Interview)

GIGA: Computer gewinnen heute Quiz-Shows, fahren eigenständig Autos und führen chirurgische Operationen durch. In der Games-Industrie scheint die Entwicklung künstlicher Intelligenz aber seit Jahren zu stagnieren. Wie erklären Sie sich diesen Widerspruch?

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Das liegt im Missverständnis des Begriffes selbst. Im akademischen Umfeld wird der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (auch kurz KI) einfach anders verwendet.

Wir unterscheiden mit der starken KI das sehr theoretische Bestreben, den Menschen motorisch und geistig nachzubauen und mit der schwachen KI, intelligente Methoden, die möglichst gut in konkreten Anwendungen ihren Platz finden und den Menschen in vielfältiger Weise unterstützen.

Es gehört zur Natur des Menschen, Dinge wiederzuerkennen, Wissen zu abstrahieren und logische Entscheidungen zu treffen. Eine Maschine hat es da heutzutage noch sehr schwer.

Wenn es beispielsweise um den eingegrenzten Kontext „KI in Spielen“ geht, sind KI-Forscher daran interessiert, Gewinnstrategien aufzudecken oder Algorithmen zu entwerfen, die bestmögliche Entscheidungen treffen können. Es geht darum, Probleme bestmöglich zu lösen. Das für spezielle Problemstellungen gesammelte Wissen, so hoffen wir, wird uns später dazu bringen, das Universalgenie Mensch besser zu verstehen.

GIGA: Das klingt jetzt fast so, als habe der Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ eigentlich gar nichts mit Spielen zu tun. Ist der Begriff am Ende vielleicht sogar irreführend?   

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Künstliche Gegner in Spielen würde ich eher als Agenten bezeichnen und den Entwicklungsprozess als Agent design. Die Zielsetzung ist dabei eine ganz andere. Spielegegner sollen aus Spielersicht nicht perfekt und damit womöglich unbesiegbar spielen und für den Game-Designer kontrollierbar bleiben.

GIGA: Aha, die KI in Spielen soll also gar nicht besser werden? Aus Entwicklerkreisen hören wir aber immer wieder, dass die Verbesserung der KI-Leistung zwar wünschenswert, letztlich aber zu zeitintensiv und damit zu teuer sei. Ein anderes Argument ist, dass es an lizensierten Softwarelösungen fehlt, die den Entwicklern die aufwendige Programmierung von Routinen abnimmt. Also ähnlich der Software, die sich die Entwicklerstudios mittlerweile in den Bereichen Grafik, Physik-Simulation und Sound dazukaufen. Aber sie sagen, das Problem der KI-Stagnation ist weder ein technisches, noch ein unternehmerisches?

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Die Einschätzung, dass komplexe Spiele auch komplexe Agenten benötigt und das teuer und zeitintensiv sein kann, ist sicherlich richtig aber aus meiner Sicht nicht der Hauptgrund.

Ein Gamedesigner möchte ein Spiel in allen Phasen der Entwicklung und darüber hinaus „unter Kontrolle“ haben. Das ist wichtig, um beim Entwicklungsprozess und anschließenden Balancing jederzeit eingreifen und den Spielablauf manipulieren zu können. Die Gefahr ist sehr groß, dass eine KI, die sich schlau verhält, deren Entscheidungen also nicht immer detailgenau nachvollziehbar sind und damit möglicherweise nicht immer kontrollierbar ist, den Gamedesignprozess erheblich stören kann.

Des Weiteren müssen wir uns fragen, ob wir überhaupt Computergegner akzeptieren würden, die extrem stark spielen und vielleicht einer Handvoll Menschen überhaupt noch die Möglichkeit geben mitzuhalten. So ist es aktuell im Schach. Die öffentlichen Mensch-Computer-Duelle der letzten Jahre gehören der Vergangenheit an. Schachprogramme sind heutzutage so stark, dass niemand mehr mit einem Sieg über einen menschlichen Großmeister einen Blumenstrauß oder Publicity gewinnen kann. Schachprogramme haben hier die Rolle eines Trainers übernommen.

GIGA: Und die Tatsache, dass sich die KI – oder wie sie sagen: die Agenten – seit Jahren nicht weiterentwickeln, hat auch nichts mit den gestiegenen Anforderungen durch immer komplexere und aufwendigere Spiele zu tun?

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Die grafischen Anforderungen und der Detailgrad sind sicherlich erheblich gestiegen. Auch von Wirtschaftssimulationen haben teilweise einen sehr hohen Komplexitäts- und damit Realitätsgrad erreicht. Damit steigen die Kosten in diesen Bereichen.

Allerdings ist aus meiner Sicht das für Spiele notwendige Spielerniveau nicht mitgestiegen. Sogar im Gegenteil – um die Zielgruppe für den Spielemarkt zu vergrößern, gibt es beispielsweise sehr viel mehr Bewegungs- und Knobelspiele oder Simulationen für eine ältere Zielgruppe, als noch vor wenigen Jahren. Damit steigen die Anforderungen auf Entscheidungsebene sicherlich nicht und demzufolge auch nicht für Designer von Agenten.

GIGA: Modernes Game-Design ermöglicht uns heute die Erschaffung von gigantischen Spielwelten mit hunderten von digitalen Einwohnern. Dennoch ähneln sich die Handlungsmuster der computergesteuerten Figuren bisweilen stark, was mit einem Verlust an Glaubwürdigkeit einhergeht. Gibt es in der KI-Forschung denn keine Ansätze, die hier aushelfen könnten? Wie lassen sich Agenten individueller, lebensnäher programmieren, wo sehen Sie Alternativen zum Scripting? 

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Ja, der Fokus liegt auf der Grafik. Wenn sich Agenten in einer Spielumgebung intelligent verhalten oder sagen wir intelligent „wirken“ sollen, dann führt uns das reine „Skripten eines Verhaltens“, also meist deterministische (immer gleiche) Reagieren auf Situationen zu vorhersagbaren, unintelligent wirkenden Handlungsmustern. Viele Ansätze den Determinismus aus dem Verhalten zu verdrängen  wurden hier ausprobiert, teilweise auch mit Erfolg. Hier sind beispielsweise Bayes-Netze oder Hidden-Markov-Modelle (HMM) zu nennen, die Aktionen in Situationen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit ausführen lassen. Aber die Wahrnehmung einer Intelligenz für einen menschlichen Spieler lässt sich damit sicherlich nicht erzeugen.

GIGA: Ok, aber manche Innovationsmöglichkeiten drängen sich beim Spielen doch förmlich auf. So reagiert die KI zum Beispiel viel zu selten auf das langfristige Verhalten des Spielers, auf seine sich über mehrere Stunden ausprägende Spielweise. Mit derartigem Datenmaterial sollte sich doch etwas anfangen lassen oder etwa nicht? Kenne sie Beispiele aus der Forschung, die anwendbar wären?

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Ja, die Anpassung an neue Situationen, also die Neu-Bewertungen der Aktionen, kann durch ganz unterschiedliche Methoden vorgenommen werden. So bieten sich auch hier wieder HMM an oder das Reinforcement Learning, das in vielen Robotikprojekten Anwendung findet.

Aber auch hier sei wieder daran erinnert: Möchten wir das als Spieler? Akzeptiert das der Game-Designer?

GIGA: Mal angenommen, wir Gamer lassen uns doch auf dieses Experiment besserer Agenten ein und auch der Game-Designer entscheidet sich widererwartend, Kontrolle über sein Spiel abzugeben – stellt dann die aktuell verbaute Durchschnittshardware noch eine Limitierung für künstliche Intelligenz bzw. das Agent design dar? Wie stark könnten eigens für die KI bereitgestellte Prozessoren deren Leistung in Spielen verbessern? 

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Die rasante Entwicklung der Grafikkarten und die Öffnung der GPU-Pipeline für Programmierer lassen nur erahnen, welche Möglichkeiten der Nutzung sich daraus ergeben werden. So fangen wir gerade an, Verfahren für die parallele Verarbeitung zu prüfen und vorzubereiten. Baumartige Strukturen oder Graphen, die für intelligente Agenten oft verwendet werden, bieten sich dabei hervorragend an.

GIGA: Noch mehr Zukunftsmusik: In den letzten Jahren haben neuartige Kombinationen von Tiefensensoren, Mikrofonen und Kameras (Kinect etc.) die Eingabe- und Steuerungsmöglichkeiten in Spielen erweitert. Auch das Erkennen von Spieler-Emotionen ist heute möglich. Gibt es KI-Technologien, die derartige Informationen verwenden könnten und wenn ja, wie?

Prof. Dr. Marco Block-Berlitz: Mehr Informationen über den Zustand des Spielers zu erhalten, bedeutet lediglich die Parameterzahl der Unbekannten im Entscheidungsraum des Agenten und damit die Komplexität zu erhöhen. Sicherlich lassen sich Entscheidungen von  Agenten davon abhängig machen – aber das Trainieren, die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen und die Möglichkeit der gezielten nachträglichen Änderung von Handlungen gerade für Gamedesigner wird damit sicherlich nicht einfacher. Aber vielleicht wird sich das mit der weiteren Entwicklung immer besserer Gameengines in Zukunft ändern, wenn sich die Spiele nicht mehr groß  in der visuellen Darbietung sondern der Klasse der Künstlichen Intelligenzen äh intelligenten Agenten unterscheiden.

GIGA: Vielen Dank für dieses sehr aufschlussreiche Gespräch.

 

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