Google Brain Team: Kicken für den KI-Durchbruch
Google schickt seine Künstliche Intelligenz jetzt auf den Rasen. Dort soll sie dribbeln, passen, Tore schießen – und so KI insgesamt verbessern.
Googles KIs haben eine Vorliebe für Spiele: Space Invaders, Pong, Schach und Go und jüngst Starcraft 2. Die Gaming-KI AlphaZero und ihre diversen Ableger der Google-Schwester Deepmind führen die Highscore-Listen an. Als Nächstes könnten jetzt Fußballspiele wie FIFA an der Reihe sein.
Der Fokus auf Spielbretter und elektronische Games entspringt nicht dem Nerdtum des Silicon Valley: Spiele stellen komplexe, aber machbare, weil planbare Herausforderungen an Künstliche Intelligenzen.
Gelöst werden diese aktuell meist mit der KI-Technik bestärkendes Lernen: Sie gilt als eine der vielversprechendsten Methoden der KI-Forschung und soll komplexe Roboter antreiben, autonome Autos fahren und KIs ohne Anleitung komplizierte Probleme lösen lassen.
Bei der einfachsten Variante des bestärkenden Lernens wird ein KI-Agent für zielführende Handlungen belohnt und findet so durch Versuch und Irrtum über kurz oder lang eine mehr oder weniger sinnvolle Strategie.
Besonders gut lässt sich die Methode in virtuellen Welten testen und weiterentwickeln: Forscher der Carnegie-Mellon-Universität schicken in MineRL KIs in die blockige Welt von Minecraft, Unity lässt KIs Rätsel im Geschicklichkeitsspiel Obstacle Tower lösen, Amazon ein kleines Auto um die Wette fahren und OpenAI entwickelt ein Online-Multiplayerspiel für KI-Agenten.
Wie FIFA für KIs
Forscher aus Googles KI-Abteilung “Brain Team” haben nun das “Google Research Football Environment” vorgestellt – eine Art FIFA für KIs. Die Fußballsimulation bietet laut der Forscher eine gute Mischung aus unvorhersehbaren Ereignissen wie überraschende Spielzüge und vorhersehbarer Regeln wie der vorgegebenen Spielphysik.
Auch eine Fußball-KI fängt klein an. Google liefert Trainingsszenarien, in denen neue KI-Ansätze schnell getestet werden können. Bild: Google.
Als Basis des KI-Fußballs dient “Gameplay Football”, ein 2012 veröffentlichtes Open-Source-Fußballspiel. Da Tore im Spiel recht selten fallen, wird die KI auch für Spielzüge belohnt, die sie näher an das gegnerische Tor bringt. So soll sie schneller zum Torjäger werden.
Wie echte Fußballspieler trainiert die KI zunächst einzelne Komponenten des Spiels, die sie anschließend kombinieren soll: In der “Football Academy” stellen die Forscher KIs eine Reihe von einfachen Trainingsaufgaben. Die reichen von “Triff in ein leeres Tor” bis zum Konterangriff.
Gegen Mensch und Maschine
Spielen soll die KI sowohl gegen die im Spiel enthaltenen Bots als auch gegen menschliche Gegner. Diese Mischung soll verhindern, dass die KI nur mögliche Schwachstellen der Bots identifiziert und dann gezielt ausnutzt. Ein Problem, das beim bestärkenden Lernen immer wieder auftaucht.
Die Forscher hoffen, zu Fortschritten im bestärkenden Lernen beitragen zu können. Fußball-Videospiele seien eine geeignete Herausforderung, da sie eine Balance zwischen individueller Spielerkontrolle und erlernten Konzepten wie Passspiel und Angriffsstrategien erforderten, so die Forscher.
Titelbild: Google, Quelle: Arxiv
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Filed under: Forschung,Künstliche Intelligenz,OpenAI,Wandel - @ 17. August 2019 10:07