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Zuerst Go, jetzt Shooter: Künstliche Intelligenz soll Spieler bei Doom herausfordern

Kann eine Künstliche Intelligenz den Menschen in Doom schlagen? Und zwar nur mit visuellem Input – also ohne dabei Interna wie Karten oder die Position von Objekten und Charakteren zu Rate zu ziehen? Ein Turnier soll das klären.

Zuerst Go, jetzt Egoshooter: KI soll Spieler bei Doom herausfordern

Bislang konnten KI-Bots menschliche Spieler bei First-Person-Shootern nur schlagen, indem sie "betrogen" und sich beim Spielen Informationen holten, die dem Gegenüber nicht zur Verfügung stehen. Das gilt sowohl für den Spieleklassiker Doom, der über 20 Jahre auf dem Buckel hat, als auch bei neueren Egoshootern.

Doch nach dem überraschenden Erfolg der KI AlphaGo gegen den koreanischen Großmeister Lee Sedol im 3000 Jahre alten Strategiespiel Go haben die KI-Forscher jetzt offenbar Blut geleckt. Sie glauben, dass sich Künstliche Intelligenz auch bei Shootern gegen den Menschen behaupten kann.

Kleiner Unterschied zwischen Go und Doom: Beim japanischen Brettspiel haben die Spieler anders als bei Doom stets das gesamte Spielfeld im Blick. Außerdem lässt Go den Spielern relativ viel Zeit, ihre Züge zu überdenken. Bei Doom ist dagegen erledigt, wer überhaupt "überlegt". Deshalb müssen sich die KI-Forscher hier besondere Strategien zurechtlegen.

Die KI-Teilnehmer der "Visual Doom AI Competition" sollen einen Controller (C++, Python oder Java) entwickeln, der Doom spielen kann. Der darf auf einem PC mit Core i7-CPU und GTX-960-Grafik unter Windows oder Ubuntu Linux 15.04 arbeiten. Die zur Verfügung gestellte Software gibt Echtzeit-Zugriff auf den Screen-Buffer – eine andere Information erhält die KI nicht. Damit hat sie die gleichen Infos wie der menschliche Gamer, der auf den Bildschirm schaut. Die Teilnehmer sind frei in der Art ihrer Controller, doch die Veranstalter ermuntert dazu, eine ähnliche Deep-Learning-Technik einzusetzen, wie AlphaGo.

Die KI der Google-Tochter DeepMind berechnet eine gewisse Zahl von Zügen voraus, bewertet die entstehenden Stellungen und erhält daraus Gewinnwahrscheinlichkeiten, anhand derer sie den nächsten Zug setzt (sogenannte Monte Carlo Tree Search). AlphaGo nutzt beim Go-Spiel Methoden wie Deep Convolutional Networks, Supervised Learning und Reinforcement Learning. Darauf sollen die KI-Forscher nun wohl auch beim Doom-Spielen setzen.

Der Gewinner wird in einem Ausscheidungsturnier ermittelt. Darin gibt es zwei Wettbewerbsstufen: In der ersten bewegen sich die Spieler für 10 Minuten in einer vorher bekannten Karte. Die einzige Waffe ist der Raketenwerfer, zum Sammeln gibt es Munition und Medkits. In der zweiten, für die Programmierer weitaus schwierigeren Stufe, treten die Gegner auf drei ihnen unbekannten Maps an und erhalten weitere Waffen und Ausrüstung. Gezählt wird die Anzahl der getöteten Gegner, zum Training werden vorab zwei Karten gestellt.

Bis zum 31. Mai sollen die Unterlagen für die ersten Runden eingereicht werden. Anmeldeschluss zum Turnier ist der 15. August 2016, die Ergebnisse werden im September auf der Computational Intelligence and Games (CIG) in Griechenland (21. bis 23.9.2016) bekanntgegeben. (uk)

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