Auf einem Bildschirm ist ein Programmiercode zu sehen, daraus das Symbol eines Konsolen-Controllers eingeblendet.
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Podolski hält einen Fußball in die Kamera mit Vodafone Logo für die Baller League
Auf dem Bild vom DAZN Unlimited-Artikel sind die Fußballstars Erling Haaland, Harry Kane, Kylian Mbappé und Florian Wirtz abgebildet. Von links nach rechts trägt Haaland das hellblaue Trikot von Manchester City, Kane das rote Trikot des FC Bayern München, Mbappé das weiße Trikot von Real Madrid und Wirtz das rote Trikot von Bayer Leverkusen. Die Spieler sind in dynamischen Posen dargestellt, vor einem hellen, himmlischen Hintergrund mit einem angedeuteten Stadion. Unten im Bild befinden sich die Logos von DAZN und der UEFA Champions League.

KI im Gaming: Wie Algorithmen die Videospielbranche voranbringen

Sie gewin­nt gegen Gam­ing-Profis, passt sich in Sekun­den Deinem Spielver­hal­ten an oder entwick­elt selb­st­ständig kom­plett neue Spiel­wel­ten: Kün­stliche Intel­li­genz ist im Gam­ing all­ge­gen­wär­tig und bietet vielfältige Möglichkeit­en. Unsere Beispiele zeigen, warum KI in der Gam­ing-Branche nicht mehr wegzu­denken ist. 

Erin­nerst Du Dich noch an unfrei­willig witzige Sit­u­a­tio­nen in Videospie­len, in denen sich maschinell ges­teuerte Geg­n­er komisch ver­hal­ten haben? Dass Du sowas heute sel­tener erleb­st, liegt nicht zulet­zt an dem Fortschritt von Kün­stlich­er Intel­li­genz (KI). KI-Tech­nolo­gien im Gam­ing haben bere­its seit Ende der 70er-Jahre Tra­di­tion und machen seit­dem große Fortschritte.

KI als Spielgegner: Vom Schach-Experten zum Echtzeit-Strategen

Für ein gelun­ge­nes Spiel­er­leb­nis am PC und an der Kon­sole ist die Inter­ak­tion zwis­chen Men­sch und Mas­chine beson­ders wichtig. In dieser Hin­sicht birgt KI enormes Poten­zial, sowohl in der Entwick­lung als auch als inhaltlich­er Bestandteil von Games.

Eines der wohl berühmtesten Beispiele für eine KI als Spiel­geg­n­er ist der leg­endäre Schachcom­put­er „Deep Blue” von IBM, der schon 1997 den Welt­meis­ter Gary Kas­parov schachmatt set­zte. Mit der zunehmenden Kom­plex­ität von Echtzeit-Strate­giespie­len wie „Age of Empires“ oder „Com­mand and Con­quer“ in den 90er-Jahren wur­den Big Data und selb­stler­nende Algo­rith­men für die Spie­len­twick­lung immer wichtiger.

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Mensch gegen Maschine: KI-Bots punkten in immer mehr Spielsituationen 

Die Google Tochter Deep­mind arbeit­et seit Län­gerem an KI, die es mit men­schlichen Gegen­spiel­ern aufnehmen kön­nen. Während die Algo­rith­men bis nur in ver­hält­nis­mäßig ein­fachen Atari-Klas­sik­ern wie „Break­out”, „Video Pin­ball” und „Space Invaders“ punk­ten kon­nten, ist die Deep­mind-KI Alphas­tar mit­tler­weile clever genug für das Echtzeit-Strate­giespiel „Star­craft“. Trainiert mit ein­er Daten­bank des Spiele­herstellers Bliz­zard gewann die Alphas­tar-KI Anfang 2019 in einem „Star­craft 2“-Turnier nicht nur gegen Profi-Gamer, son­dern über­holte auch in öffentlichen Ran­glis­ten­spie­len 99,8 Prozent der men­schlichen Konkur­renten, die im Vor­monat aktiv gespielt hatten.

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Dass es kün­stliche Intel­li­genz sog­ar in anspruchsvollen Mul­ti­play­er-Match­es mit Profis aufnehmen kann, zeigten 2018 die das Team aus fünf KI-Bots gewann gegen men­schliche Teams in „Dota 2“ – einem der kom­plex­esten E-Sport-Titel über­haupt. Der Sieg war hart erar­beit­et: Das Train­ingspen­sum der „Ope­nAI“ umfasste umgerech­net eine Spielzeit von 180 Jahren. Die KI spielte tagtäglich gegen sich selb­st und lernte dabei aus eige­nen Erfahrungen.

Machine Learning für authentische Spielerfahrungen 

Maschinelles Ler­nen ist für Entwick­ler auch ein wichtiges Werkzeug, um die kom­plex­eren Regel­sätze in heuti­gen Games umzuset­zen. Schließlich sollen sowohl soge­nan­nte Nicht-Spiel­er-Charak­tere (NPCs) als auch die virtuelle Umge­bung möglichst glaub­würdig dargestellt wer­den und dynamisch auf das indi­vidu­elle Ver­hal­ten des Spiel­ers reagieren. Der Games-Her­steller Elec­tron­ic Arts (EA) nutzt KI seit Jahren unter anderem bei sein­er Fußball­sim­u­la­tion „FIFA“, um das Ver­hal­ten der Fig­uren, die nicht vom Spiel­er ges­teuert wer­den, authen­tis­ch­er zu gestal­ten. In der Tech­nolo­gieabteilung (Search for Extra­or­di­nary Expe­ri­ences Divi­sion) arbeit­en die Entwick­ler in erster Lin­ie an Algo­rith­men, die inter­agierende und somit „emo­tionalere“ Spiel­wel­ten ermöglichen.

Künstliche Intelligenz geht Programmierern zur Hand 

Auch in der unmit­tel­baren Entwick­lungsphase von Spie­len birgt KI Vorteile. Das Games-Unternehmen Ubisoft geht dem in der hau­seige­nen Forschungsabteilung Laforge nach. Die KI-Assis­tenz „Com­mit-Assis­tant“ macht beispiel­sweise P im Voraus in Codes aus­find­ig. Bei einem weit­eren Pro­jekt ist eine KI hinge­gen für die Ver­ar­beitung von Ani­ma­tions- und Bewe­gungs­dat­en zuständig, die mit­tels Motion Cap­tur­ing erfasst wur­den. Was einen Entwick­ler gut vier Stun­den beschäfti­gen würde, erledigt die KI in etwa vier Minuten.

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Der Forsch­er Michael Cook ist schon ein paar Schritte weit­er und arbeit­et an ein­er KI, die kom­plett eigen­ständig Spiele entwick­eln kann. „Angeli­na“ gener­iert laut Games­tar nicht nur die virtuelle Umge­bung, son­dern auch Game­play und Beschrei­bung­s­text. Die ersten rudi­men­tären Ergeb­nisse kannst Du mit dem Spiel „Wheel And Steal“ bere­its testen.

Xbox-Stu­dio ver­fol­gt derzeit ein anderes Ziel beim Ein­satz von KI. Microsofts Play­fab-Team will Nin­ten­dos Spieleklas­sik­er mit­tels KI-Upscal­ing ins HD-Zeital­ter brin­gen. Anstatt das Bild wie bish­er nur durch far­blich ähn­liche Pix­el aufzublasen, sollen Algo­rith­men passend zur Szene kom­plett neue Bild­in­for­ma­tio­nen ergänzen. So kön­nten ver­pix­elte Spieleklas­sik­er kün­ftig automa­tisch an hochau­flösende Qual­itäts­stan­dards angepasst werden.

Games als KI-Testfeld: Vom Spiel in reale Anwendungsbereiche 

Der Nutzen von KI im Gam­ing ist nicht nur ein­seit­ig. Denn für neue KI-Sys­teme bieten Videospiele wertvolle Test- und Train­ingsplat­tfor­men. Algo­rith­men, die in der Gam­ing-Indus­trie entwick­elt und erprobt wer­den, kön­nen leicht vari­iert auch in anderen Bere­ichen einge­set­zt wer­den. Das ist zum Beispiel das über­ge­ord­nete Ziel des Grafik-Tech­nolo­gie-Experten Nvidia. Dieser stellte vor Kurzem eine KI vor, die mit Hil­fe des soge­nan­nten GameGAN-Ver­fahrens (Gen­er­a­tive Adver­sar­i­al Net­works, zu Deutsch etwa „gen­er­a­tive geg­ner­ische Net­zw­erke“) den Spieleklas­sik­er Pac-Man nach­bauen kann. Das Beson­dere ist, dass die KI dafür keinen Quell­code benötigt, son­dern nur beim „Zuse­hen“ lernt, das Videospiel Bild für Bild zu klo­nen. Die GameGAN-KI ähnelt somit eher einem inter­ak­tiv­en Videovorher­sagesys­tem, das kün­ftig auch in der echt­en Welt Anwen­dung find­en kön­nte. Denkbar wäre zum Beispiel ein Sys­tem, das Bewe­gun­gen von Trans­portern in einem Lager beobachtet und darauf auf­bauend selb­st­ständig eine Nav­i­ga­tions-Soft­ware erstellt.

Das finale Lev­el für KI im Gam­ing ist also noch lange nicht erre­icht. Kün­stliche Intel­li­genz wird nicht nur in der Videospiel­branche sicher­lich eine noch größere Rolle spielen.

Wann ist Dir beim Zock­en zulet­zt bewusst gewor­den, dass Du es mit kün­stlich­er Intel­li­genz zu tun hast? Schreib uns von Deinen Erfahrun­gen und Begeg­nun­gen mit KI in Games!

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