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Die neue KI von DeepMind kann komplexe Spiele ohne vorheriges Gameplay-Training meistern
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.
Im Jahr 2016 stellte DeepMind AlphaGo vor, ein KI-System mit hervorragenden Gaming-Fähigkeiten. Ein Jahr später führte das Unternehmen weiterhin AlphaGo Zero ein. Dies ist der perfekte Nachfolger von AlphaGo. Er verfügt über die Fähigkeit, das Spielen von Go zu erlernen, indem man einfach menschliche Begegnungen beobachtet und das Spiel dann meistert, indem man gegen sich selbst spielt. Dann gibt es noch AlphaZero, ein noch überlegeneres KI-System mit der Fähigkeit, mit nur einem einzigen Algorithmus gleichzeitig Go, Schach und Shogi zu spielen.
Den oben genannten KI-Algorithmen ist jedoch gemeinsam, dass sie alle eine gründliche Schulung des Gameplays und der Spielregeln absolvieren müssen, um ein bestimmtes Spiel meistern zu können. Dies ist ein komplizierter und relativ zeitaufwändiger Prozess.
Um das Problem zu lösen, hat DeepMind gerade ein äußerst überlegenes neues KI-System namens MuZero auf den Markt gebracht. Diese KI ist in der Lage, Go, Schach, Shogi und eine Reihe von Atari-Spielen fließend zu spielen, ohne dass sie zuvor mit den Regelsätzen der oben genannten Spiele vertraut gemacht werden muss. Es lernt ganz von selbst und kann diese Spiele dann genauso gut oder sogar besser spielen als alle bisherigen Algorithmen von DeepMind.
MuZero ist in der Lage, viele komplexe Spiele flüssig zu spielen
Einen Algorithmus zu entwickeln, der sich ohne vorheriges Training an jede Situation im Spiel anpassen kann und gleichzeitig herausfinden kann, wie man das Spiel meistern möchte, ist wirklich eine große Herausforderung, für die Entwickler, KI-Forscher, schon lange nach einer Lösung gesucht haben. DeepMind versuchte dies mit einer Methode namens „Lookahead Search“. Mit dieser Technik berücksichtigt der KI-Algorithmus erwartete Situationen und Zustände, um einen Aktionsplan zu erstellen.
Um das Verständnis zu erleichtern, stellen Sie sich ein strategisches Spiel wie Schach vor. Bevor Sie eine Entscheidung oder einen Zug treffen, müssen Sie überlegen, wie Ihr Gegner reagieren wird, und entsprechend planen. In ähnlicher Weise verwendet die KI auch die Lookahead-Suchmethode, um zu versuchen, einige Bewegungen im Voraus zu planen. Wählen und priorisieren Sie dann die Züge, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zum Sieg führen.
Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass die meisten realen Situationen (und sogar einige Spiele) keine einfachen Regeln enthalten, um ihre Funktionsweise zu steuern. Also lösten die Forscher das Problem, indem sie die KI versuchen ließen, zu modellieren, wie sich eine bestimmte Spiel- oder Szenarioumgebung auf das Ergebnis auswirken würde. Nutzen Sie dann die gewonnenen Erkenntnisse und Informationen, um einen Plan zu erstellen. Die Einschränkung dieser Methode besteht darin, dass es nahezu unmöglich ist, jeden Aspekt zu modellieren.
Anstatt also alles zu modellieren, wird MuZero nur versuchen, wichtige Faktoren bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen, ähnlich wie beim Menschen. Wenn wir zum Beispiel aus dem Fenster schauen und sehen, wie sich in der Ferne dunkle Wolken bilden, denken die meisten von uns an Regen, Gewitter oder darüber, wie wir uns kleiden sollten, um nicht erwischt zu werden. Nass, wenn man nach draußen geht … Anstatt nachzudenken zu Themen wie Kondensation und Luftdruck. Es ist eine Form des instinktiven selektiven Denkens. Die Art und Weise, wie MuZero „denkt“, ist dieselbe.
Bei der Entscheidungsfindung muss MuZero drei verschiedene Faktoren berücksichtigen. Dabei werden die Ergebnisse der vorherigen Entscheidung, die aktuelle Situation und schließlich die beste Vorgehensweise für die nächste Entscheidung berücksichtigt. Dieser scheinbar einfache Ansatz macht MuZero zum effektivsten Algorithmus, den DeepMind bisher entwickelt hat.
MuZero ist einer der effizientesten Algorithmen
In internen Tests zeigten die Ergebnisse, dass MuZero in Schach, Go und Shogi eine ähnliche Leistung wie AlphaZero erbrachte. Und es ist besser als alle zuvor veröffentlichten Algorithmen, einschließlich Agent57, in Atari-Spielen. Darüber hinaus ist der Algorithmus umso effizienter, je mehr Zeit MuZero zum Überlegen einer Aktion gibt.
Die leistungsstarken automatisierten Lernfunktionen von MuZero könnten eines Tages dazu beitragen, komplexe Probleme in vielen der heute „heißen“ Bereichen wie der Robotik zu lösen – wo es keinen Platz für Regeln gibt. einfach.
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