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Google Stadia: Neue KI-Projekte sollen Spielemachern bei der Entwicklung helfen

KI-Unterstützung soll bei Google die Spieleentwicklung beflügeln. Zwei Projekte bekam t3n vorgestellt – darunter „Semantic ML“, mit dem Füchse auf Text-Zuruf ballspielen. (Bild: Google)

„Semantic ML“ und „Chimaera“ sind zwei Experimente, die zeigen, was KI und Machine Learning beim Spieldesign leisten können. Zwei Google-Stadia-Entwicklerinnen haben sie t3n erklärt und vorgeführt.

Mit Stadia hat Google seinen Hut in den Cloud-Gaming-Ring geworfen. Nach dem Start im November 2019 zeigte sich der Spieledienst als grundsolide, von einigen Kinderkrankheiten und einem sehr eingeschränkten Spielekatalog einmal abgesehen. Großes Potenzial ist definitiv da – t3n hatte sich Stadia für euch zum Release angesehen.

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Wie Teile dieses Potenzials aussehen könnten, hat Google Anfang März t3n gezeigt. Die Entwicklerinnen Erin Hoffman-John und Anna Kipnis präsentierten zwei Projekte, an denen sie zusammen mit Google arbeiten. Beide greifen tief in den KI- und Machine-Learning-Topf, den Google schon lange und in erster Linie für Nicht-Gaming-Projekte köcheln hat – und zeigen, was KI und ML für die Spieleentwicklung tun können.

„Semantic ML“ – Game Design durch’s Appellohr

Googles KI-Modell Semantic ML – kurz für semantisches Machine Learning – lernt Beziehungen zwischen Wörtern und leitet daraus deren semantische Nähe/Entfernung zueinander ab. So ist beispielsweise das Wort „Blume“ semantisch nahe an „Vase“ oder „Tulpe“, aber weiter entfernt von – wenngleich immer noch verwandt mit – dem Wort „Beerdigung“.

Anna Kipnis Porträt

Anna Kipnis – unter anderem Programmiererin beim Spielestudio Double Fine Productions – arbeitet mit und für Google Stadia an KI-Systemen für Spieldesign. Darunter ist Semantic ML. (Bild: Google)

Anna Kipnis führte t3n eine Möglichkeit vor, Semantic ML beim Spieldesign einzusetzen. In einer Demo interagierte sie in virtueller Umgebung voller virtueller Gegenstände mit einem Fuchs. Alle virtuellen Elemente – vom Fuchs über Tassen und Spielzeugbälle bis hin zum Avatar des Spielenden und dessen Handlungen selbst – sind dabei mit diversen Begriffen versehen.

Kommuniziert man nun via Texteingabe mit dem Fuchs und bittet ihn um Kaffee, verknüpft Semantic ML im Hintergrund „Kaffee“ semantisch mit „Tasse“. Der Fuchs schleppt daraufhin die Tasse vom Tisch in der Nähe herbei. Fragt man ihn, ob er Lust hat, zu spielen, greift er sich einen Ball – weil „Ball“ semantisch in der Nähe von „Spielen“ ist. Die KI schätzt also, welche die wahrscheinlich gewünschte Handlung auf eine Eingabe ist, und reagiert dementsprechend.

Mit einem entsprechend erstellten Set an semantischen Beziehungen und einer ausreichend trainierten KI kann das nicht nur viel Fleißarbeit bei der Programmierung sparen, da nicht jede konkrete Handlung mit einer spezifischen Spielereingabe verknüpft werden muss. Hinzu kommt, dass mithilfe von Klartext (bisher nur auf Englisch) programmiert, wie auch gespielt werden kann. Das spart nicht nur Programmieraufwand, es werden auch wesentlich realistischere und organische Interaktionen möglich – inklusive Missverständnissen.

Semantic ML kann auch zu witzigen Situationen führen. Statt „Make some money“ landete in der Demo der Tippfehler „Make some monet“ im System. (Bild: Google)

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Die Nähe einzelner Begriffe zueinander lässt sich auch im Nachhinein noch anpassen, wodurch Spieleentwickler weiterhin starken Einfluss auf das Verhalten der Spielelemente haben können. Darüber hinaus lassen sich so auch Regelsets für verschiedene Situationen oder Verhaltenszüge von Spielfiguren festlegen. In der Demo gab es ein solches Set für einen traurigen, blauen Fuchs, der weder lächeln noch spielen wollte – weil die entsprechenden Begriffe und somit Handlungen in Semantic ML als weniger wahrscheinlich definiert waren.

Während für den Standardfuchs „Hello“ nahe mit einem Winken verbunden ist, ist diese Handlung für den traurigen Fuchs in Semantic ML weiter entfernt. (Bild: Google)

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