Diese "Underperformance" ist oft einem Schattendasein in der Spielentwicklung geschuldet. Zu wenig mit KI-Know-How ausgestattete Entwickler bekommen zu wenig Zeit, um die KI zu tunen. Interessant ist in diesem Zusammenhang auch, was Spieleentwickler unter KI verstehen. Im strengen Sinne des Wortes "Intelligent" würde ich eher vermuten, dass eine "Intelligente" KI lernfähig ist und sich neuen Bedingungen und Verhalten der menschlichen Mit- und Gegenspieler anpassen kann. Aber Pustekuchen. KI wird oft als Ansammlung von Triggern, Regeln und Aktionen gesehen. Je dichtmaschiger dieses Regelnetz ist, desto intelligenter erscheint eine KI, aber Fakt ist: es kann nichts Neues, Spontanes entstehen, da die Menge der möglichen KI-Verhaltensweisen durch die Level- und KI-Designer in Form der Regeln konserviert und vorherbestimmt wurde. Eine solche KI wird den menschlichen Spieler niemals durch eigene Initiative überraschen, sondern stets passiv-reaktiv das Verhalten des Spielers reflektieren. 

Allerdings haben fest definierte Regeln auch den Vorteil, dass die Kampagne bei jedem Spieler in der gleich (hohen) Qualität abgespielt wird. Bei einer tatsächlich intelligenten KI könnte die Spielerfahrung sehr unterschiedlich ausfallen, und zugegebenermaßen die meisten Spieler (Pro-Gamer mal ausgenommen) schlichtweg überfordern. 

Lernfähige KI in Games

Das Spiel Supreme Commander hat sich tatsächlich mal getraut, eine richtige KI zu nutzen, in Form von neuronalen Netzen, welche die optimale Angriffsposition in vielen Spielen aus Versuch und Irrtum selbstständig erlernen kann. Dieses Netz war aber an Vernetzung und Menge von Neuronen nicht mit dem neuronalen Netz beim Menschen zu vergleichen (siehe Bild unten).

 Der Betrieb von komplexen neuronalen Netzen ist sehr teuer (im Sinne von Berechnungsaufwand), wird aber dank der fortschreitenden Verbreitung von Multiprozessorsystemen wohl bald Standard, die dann die KI auf einem eigenen CPU Kern auslagern können. 

Auch eine Spezialisierung wird zur Verbreitung von KI beitragen. Statt die KI für jedes Spiel komplett neu zu schreiben, können KI-Komponenten einfach zugekauft und integriert werden. Die Firma Xaitment vertreibt KI Komponenten, die der Level-Designer mit einem einfachen Interface konfigurieren kann. Das komplette Know-How von Path-Planning, Crowd-Behavior und Agentenverhalten wird dann vom Plugin bereitgestellt.

Künstliches Leben

Ein weiterer Ansatz aus der KI-Forschung: Die bekannten Theorien der Evolution (Siehe Darwin) werden in algorithmischer Form umgesetzt. So entstehen virtuelle Individuen, welche in einer virtuellen Umgebung um eine Ressource konkurrieren. Jedes Individuum ist einzigartig - einigen gelingt es Kraft ihrer besonderen Eigenschaften mehr Ressourcen zu sammeln, anderen weniger. Die erfolgreichen Exemplare dürfen sich fortpflanzen und ihre Gene "weitervererben". Während der sexuellen Fortpflanzung werden Nachkommen erschaffen, deren Eigenschaften eine mehr oder weniger zufällige Mischung aus den Eigenschaften der Eltern ist. Durch diesen Reproduktionszyklus kombiniert mit dem evolutionärem Druck des Überlebenskampfes entsteht nach und nach künstliches Leben, das bzgl. der zentralen Aufgabe oder Ressourcengewinnung perfekt angepasst ist. Ein Beispiel ist das Projekt Framesticks.

Die Aufgabe hier ist eine möglichst schnelle Fortbewegung. Die Individuen bestehen aus Komponenten, wie z.B. Gelenken, Knochen, Muskeln & Sensoren. Nach einigen Generationen haben nur noch besonders schnelle Individuen überlebt, mit teilweise raffinierten Fortbewegungsideen, auf die ein menschlicher Designer niemals gekommen wäre. 

Gesichtserkennung

Ich möchte noch auf einen anderen Bereich verweisen, bei dem KI-Algorithmen zur Anwendung kommen: "Face recgonition and Face-Matching". Hier werden zuerst aus Personenbildern Merkmale extrahiert, z.B. Farbe und Texturierung der Haut, Gesichtsproportionen, Abstand der Augen etc. Diese Merkmale können dann für verschiedene Anwendungen genutzt werden. Am bekanntesten ist das Friend-Tagging von Freunden bei Facebook oder die Terrorismusbekämpfung in London per Videokamera. Die Merkmale werden aber nicht nur von Menschen, sondern im Projekt Doggelgänger auch von Hunde-"Gesichtern" erhoben. Durch ein KI-Matching wird dann einem menschlichen Gesicht das passendste Hundegesicht zugeordnet. Die KI ermöglichst damit die Vermittlung von herrenlosen Hunden aus Tierheimen an Frauchen oder Herrchen, welche mit dem neuen Familienmitglied visuell verwandt sind.

Watson

Als ich davon hörte, war ich echt platt. Einem Computer gelang das schier Unfassbare: der intellektuelle Sieg im Frage-Antwort Spiel Jeopardy über die zwei besten menschlichen Jeopardy Spieler (der eine hatte zuvor die meisten Matches gewonnen, der andere das meiste Geld abgeräumt). Die KI, der das gelang, heißt Watson und wurde von IBM Mitarbeitern in 5 Jahren Arbeit entwickelt. Watson verfügte über mehrere komplette Enzyklopädien, mit deren Hilfe die korrekten Antworten zu den gestellten Fragen gefunden wurde. Watson hat dabei aber auch ein "Gefühl", wie sicher die favorisierte Antwort ist. War sich Watson nicht sicher, ließ Watson den menschlichen Spielern den Vorzug. Nach dem eindrucksvollen Sieg eines Computers (Deep Blue auch von IBM) über den Schachweltmeister im Jahre XXXX war das die nächste "Demütigung" der Menschheit. 

Allerdings, so schlimm ist es auch nicht, da Watson in keinster Weise als intelligent bezeichnet werden kann, sondern nur mittels der Intelligenz der Programmierer besonders schnell auf die richtigen Antworten kam. "Leider" wird es noch eine Weile dauern, bis Lehrer befürchten müssen, dass die Hausaufgaben nicht von den Schülern selbst stammen, sondern von deren Computern. Um Watson für sich arbeiten zu lassen, braucht man aber XXX mio Dollar für die Software und nochmal xx mio Dollar, um de nötige Hardware bereit zu stellen. 

Historisch hat sich die KI Forschung in zwei fast unabhängige Forschungszweige   aufgeteilt , der "Schwachen KI" und der "Starken KI". Vertreter der starken KI versuchen weiterhin (bisher nicht sonderlich erfolgreich) eine wirkliche Intelligenz zu erschaffen, während die Vertreter der schwachen KI erkannt haben, dass dieses Ziel für den Menschen noch in weiter Ferne liegt und sich erst mal damit begnügen, Systeme zu bauen, die nur den Eindruck erwecken, als seien sie intelligent, obwohl sie eigentlich weiterhin "dumm" sind. Zur schwachen KI gehört dann auch der von mir unterrichtete Bereich "Maschinelles Lernen" und die in den heutigen Spielen anzutreffende und oben erwähnte "reaktive KI". 

Ich bedanke mich sehr für das große Interesse an meinen Vortrag und die rege Diskussionsbeteiligung!

Zum Schluss noch ein Hinweis auf das aktuelle AI-Webinar der Stanford University: In den Monaten von Oktober bis Dezember werden kostenlos Online-Sessions zum Thema KI gehalten und mit Übungen verfestigt. Nach Abschluss einer Zwischen- und Endprüfung erhält der Teilnehmer ein Zertifikat. Noch bis zum 09.10. kann man sich unter Auswahl eines Schwierigkeitsgrades für den Kurs anmelden.