Künstliche Intelligenz zieht Menschheit bei Ms. Pac-Man ab

Künstliche Intelligenz zieht Menschheit bei Ms. Pac-Man ab

Was Menschen nur mit Tricks gelingt, bringt sich die Künstliche Intelligenz selbst bei. Sie knackt den maximalen Highscore beim Kultspiel Ms. Pac-Man.

Dieser Rekord geht für alle Zeiten an die Maschinen verloren: Ein Computer lernte das Computerspiel Ms. Pac-Man so gut zu lesen, dass er den maximalen Highscore von 999,900 Punkten knackte. Danach springt der Zähler wieder auf Null. Menschlichen Spielern gelang dieses Kunststück zwar auch schon, aber nur mit Cheat-Codes. Die KI hingegen beendete das Spiel sauber.

Programmiert wurde die Künstliche Intelligenz von Maluuba, einem auf KI-Forschung spezialisierten Unternehmen, das Anfang des Jahres von Microsoft übernommen wurde. Die Entwickler setzten Methoden aus dem bestärkenden Lernen nach dem Teile-und-herrsche-Verfahren ein.

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Computerspiele gelten als gutes Forschungsfeld für KI, da sie – im Gegensatz zu eher statischen Spielen wie Schach – das Chaos der realen Welt deutlich besser simulieren.

Ms. Pac-Man galt als besonders schwierig zu knackendes Spiel, da es unberechenbar ist. Das machte bislang Menschen und Maschinen gleichermaßen zu schaffen.

Dave Ranyard gehörte zu den führenden Köpfen in Sonys Playstation-VR-Team. Er glaubt, dass VR die beste Schnittstelle zur KI wird.

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Die Künstliche Intelligenz ist ein ganzes Team

Um den Highscore zu knacken, arbeitete die KI wie ein gut organisiertes Team. 163 sogenannte Agenten analysierten das Spielfeld in Echtzeit und berichteten an einen Top-Agenten. Dieser Top-Agent entschied dann basierend auf einer gewichteten Durchschnittsmeinung der anderen Agenten über die Bewegungsrichtung der gelben Fresskugel.

Wie ein menschlicher Anführer musste der Top-Agent zwischen dem Interesse eines einzelnen Agenten und den Ansichten des Teams abwägen. Laut den Forschern erzielte die KI das beste Ergebnis, wenn die einzelnen Agenten sich „sehr egoistisch“ auf eine Aufgabe fokussierten, während der Top-Agent entschied, was das beste Szenario fürs Team ist.

Das verteilte KI-Netz soll leichter lernen als eine einzelne KI. Im echten Leben könne das Verfahren bei komplexen Entscheidungen helfen, beispielsweise im Vertrieb, bei Finanzen oder bei der Programmierung von Robotern.

Im Video erklären die Microsoft-Forscher das Vorgehen der KI. Detaillierte Informationen gibt es in Microsofts Forschungsblog.

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| Featured Image: Microsoft Research (Screenshot bei YouTube)