Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Die KI von Google DeepMind wurde zum besten StarCraft 2-„Gamer“ der Welt
Die Plattformen für künstliche Intelligenz von DeepMind sind in den letzten Jahren dank ihrer hervorragenden Beherrschung komplexer, „gehirnintensiver“ Spiele wie Schach, Shogi und Go weltweit bekannt geworden. Im Laufe der Zeit „entwickelten“ sie sich schrittweise weiter und besiegten unsere Spieler aus Fleisch und Blut mit fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens.
Anfang des Jahres stellte DeepMind eine neue Version eines speziell für das Echtzeit-Strategiespiel StarCraft 2 entwickelten KI-Modells namens AlphaStar vor. AlphaStar hat auch die Tradition seiner Senioren sehr gut geerbt, was die Leute mit seinen überwältigenden Siegen über viele der derzeit weltbesten StarCraft 2-Spieler beschämt.
Nach fast 10 Monaten „Kultivierung“ ist AlphaStar nun im wahrsten Sinne des Wortes der beste StarCraft 2 „Gamer“ der Welt! Genauer gesagt veröffentlichte DeepMind am Mittwoch, dem 30. Oktober, in der Zeitschrift Nature eine neue Studie über AlphaStar, in der detailliert beschrieben wird, wie weit dieses KI-Modell in der Welt von StarCraft 2 gekommen ist hat die Grandmaster-Bewertung erhalten, was bedeutet, dass dieses KI-Modell 99,8 % aller StarCraft 2-Spieler weltweit besiegen kann.
Die Frage hier ist, warum Forscher KI-Modelle für ein Nischenvideospiel entwickeln und was uns dieses KI-Modell über künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologie lehren kann.
Falls Sie es nicht wissen: StarCraft 2 ist ein Echtzeit-Strategiespiel, bei dem die Spieler eines von drei Teams (oder „Rennen“ im Spieljargon) steuern. Jede Rasse besitzt einzigartige Eigenschaften und der Spieler muss eine Armee aus Hunderten von Einheiten auf einer großen Karte kontrollieren. Während die Spieler Ressourcen verwalten, um Militäreinheiten aufzubauen, müssen sie gleichzeitig Feinde angreifen und ihre Basis verteidigen. Bei einem solchen Gameplay gibt es unzählige Taktiken und Strategien von einfach bis komplex, die Spieler mit dem ultimativen Ziel, zu gewinnen, anwenden können.
Die Komplexität und Tiefe des Spiels machen es zu einer großen Herausforderung für die KI. Anders als beim Schach oder Go können die Spieler in der Welt von StarCraft II nicht sehen, was ihre Gegner tun. Darüber hinaus können Sie bei Schach oder Go innehalten und über die Strategie nachdenken. StarCraft II ist jedoch ein „Echtzeit“-Titel. Sobald das Spiel beginnt, zählt also nur Sieg oder Niederlage. Die Uhr kann angehalten werden.
DeepMind hat AlphaStar einem ziemlich einfachen Trainingsprogramm unterzogen. Zunächst wurden fast eine Million Wiederholungen von Topspielern angeschaut, um Strategien zu erlernen und Wege zu finden, diese nachzuahmen. AlphaStar wurde dann mit einem anderen KI-Modell von DeepMind „konkurriert“, um in einer Technik namens „Reinforcement Learning“ (Reinforcement Learning) zu entscheiden, welche Strategie die optimalsten Ergebnisse brachte. Dieser Prozess trainiert die KI, indem er ihr zeigt, dass Gewinnen „gut“ und Verlieren „schlecht“ ist.
Tatsächlich besitzt AlphaStar auch einige Vorteile gegenüber Menschen. Beispielsweise gibt es bei einem normalen Menschen viele objektive Faktoren, die die Denkfähigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit des Gehirns auf jede Situation einschränken können. Fairerweise muss man sagen, dass das DeepMind-Team AlphaStar absichtlich behindert hat, indem es die Rechenzeit und Latenz verzögert und die Anzahl der Aktionen begrenzt hat, die pro Minute ausgeführt werden können. AlphaStar weiß jedoch immer noch, wie man alles meistert und hervorragende Leistungen erbringt.
„Ich fand das Gameplay von AlphaStar äußerst beeindruckend“, sagte Dario „TLO“ Wünsch, ein deutscher StarCraft II-Experte, in einer Erklärung. „Das System kann seine strategische Position sehr gut einschätzen und weiß genau, wann es den Gegner angreifen oder loslassen muss.“
Die Tatsache, dass Maschinen Menschen in einem komplexen Videospiel völlig besiegen können, klingt vielleicht beängstigend wie ein Weltuntergangsszenario, in dem Roboter die Erde überfallen, aber in Wirklichkeit entwickelt das DeepMind-Team KI-Modelle wie AlphaStar, um andere reale Systeme zu verbessern.
Für Forscher ist die Beherrschung eines komplexen Echtzeit-Strategiespiels wie StarCraft II einer der ersten Schritte zur Schaffung einer besseren und sichereren KI für Anwendungen, die die Menschheit verändern könnten, etwa im Gesundheitswesen, bei autonomen Fahrzeugen und in der Robotik.
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