Gan Theft Auto ist ein Projekt, bei dem Nvidias Technologie Game Gan (Generative Adversarial Networks) verwendet wird, um eine KI zu trainieren, die dann versucht, ihre eigene Version von Grand Theft Auto V zu bauen. Das Ergebnis haut den geneigten Betrachter optisch nicht vom Stuhl, ist aber jedenfalls sehr eindeutig als GTA erkennbar.

Zudem ist es spielbar. Damit zeigt der Game-Gan-Fork, wie fähig die Technologie auch im Umgang mit Spielen ist, die komplexer als Pacman sind. Das Kultspiel aus den Achtzigern hatte Nvidia anlässlich seines vierzigsten Geburtstags von einer KI nachbauen lassen.

Dabei war die Nvidia-KI so vorgegangen, wie es ein menschlicher Entwickler auch getan hätte. Sie hat versucht, durch Zuschauen die Regeln des Spieles zu verstehen, um es dann programmatisch zu imitieren. Danach trainierte sie mit 50.000 Pacman-Durchläufen. Am Ende stand eine voll funktionsfähige Version des Spieles, das ganz ohne unterliegende Game-Engine auskommt.

Ähnlich ging GitHub-Nutzer Sentdex vor. Im folgenden Video zeigt er, dass die KI anhand von verschiedenen Spielszenen trainiert wurde, indem man ihr Beispiele von in GTA5 fahrenden Autos zeigte. Dabei ging es vor allem, aber nicht nur darum, die Umgebung vom Fahrzeug zu differenzieren.

Am Ende ist es Sentdex gelungen, eine spielbare Version eines – zugegebenermaßen sehr simplen – Spielabschnitts zu erzeugen. Optisch ist das Ergebnis nicht unbedingt ein Genuss. Die Umgebung wirkt, als würde man sie mit elf Dioptrien betrachten, wo man gar keine Brille bräuchte.

Dennoch, dafür, dass das Ergebnis von einer KI entwickelt wurde und voll spielbar ist, dürfen wir ruhig deutlich beeindruckt sein. Vor ein paar Monaten hatte sich übrigens schon einmal eine Intel-KI mit GTA5 befasst.