News

Nach Schach und Go: KI besiegt Profi-Spieler bei Starcraft II

Maschine schlägt Mensch – in Starcraft 2. (Screenshot: Starcraft 2/Google)

Eine Künstliche Intelligenz hat zwei Profi-Spieler in dem Computerspiel Starcraft 2 geschlagen. Das Strategiespiel gilt als sehr komplex und somit als starke Herausforderung für die KI-Forschung.

Ob im Schach, Go oder dem 3D-Shooter Quake 3: Künstliche Intelligenz beherrscht viele Spiele bereits besser als wir Menschen. Mit dem vor knapp acht Jahren veröffentlichten Computer-Strategie-Spiel Starcraft 2 taten sich KI-Systeme jedoch lange schwer. Ende 2017 schlug der koreanische Starcraft-Profi Song Byung-gu beispielsweise noch Bots von Facebook und drei weiteren Forscherteams. Was den Wissenschaftlern des Zuckerberg-Konzerns vor zwei Jahren noch nicht gelang, soll jetzt eine KI der Google-Schwester Deepmind erreicht haben. Wie das Unternehmen vermeldet, konnte ein Alphastar getaufter Bot schon im Dezember 2018 zehn von elf Spielen gegen Starcraft-Profis für sich entscheiden.

Allerdings hatte der Bot auch einen gewissen Vorteil. Bei den gewonnen Spielen hatte Alphastar permanent das gesamte Spielfeld im Blick, musste sich demnach nicht mit der Bewegung der Kamera befassen wie die beiden Gegner, die professionellen Starcraft-Spieler Dario „TLO“ Wünsch und Grzegorz „Mana“ Komincz. Zwar wurde auch ein zweiter Bot entwickelt, der wie menschliche Spieler die Kamera bewegen musste, der verlor in einem Testspiel im Januar 2019 jedoch gegen den 25-Jährigen „Mana“. Das Deepmind-Team geht dennoch davon aus, dass der Erfolg von Alphastar „auf überlegene makro- und mikrostrategische Entscheidungen“ zurückzuführen sei, nicht auf überlegene Klickraten, schnellere Reaktionszeiten oder den direkten Zugriff auf das gesamte Spielfeld.

KI schlägt Starcraft: Und jetzt?

Trotz der hohen Komplexität bleibt Starcraft 2 letztlich ein Spiel, bei dem es festgelegte Spielfelder, Regeln und Ziele gibt. Ein Luxus, den KI-Anwendungen in der realen Welt nicht immer haben werden. Dennoch glaubt das Deepmind-Team, dass die Technik des Alphastar-Bots in anderen Bereichen hilfreich sein könnte. Das künstliche neuronale Netz sei in der Lage, sehr lange Sequenzen möglicher Aktionen auf Basis imperfekter Informationen zu modellieren. Das wiederum könnte bei Wettervorhersagen, Klimamodellen oder der Spracherkennung angewendet werden.

Ebenfalls interessant:

Zur Startseite
Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Wir freuen uns über kontroverse Diskussionen, die gerne auch mal hitzig geführt werden dürfen. Beleidigende, grob anstößige, rassistische und strafrechtlich relevante Äußerungen und Beiträge tolerieren wir nicht. Bitte achte darauf, dass du keine Texte veröffentlichst, für die du keine ausdrückliche Erlaubnis des Urhebers hast. Ebenfalls nicht erlaubt ist der Missbrauch der Webangebote unter t3n.de als Werbeplattform. Die Nennung von Produktnamen, Herstellern, Dienstleistern und Websites ist nur dann zulässig, wenn damit nicht vorrangig der Zweck der Werbung verfolgt wird. Wir behalten uns vor, Beiträge, die diese Regeln verletzen, zu löschen und Accounts zeitweilig oder auf Dauer zu sperren.

Trotz all dieser notwendigen Regeln: Diskutiere kontrovers, sage anderen deine Meinung, trage mit weiterführenden Informationen zum Wissensaustausch bei, aber bleibe dabei fair und respektiere die Meinung anderer. Wir wünschen Dir viel Spaß mit den Webangeboten von t3n und freuen uns auf spannende Beiträge.

Dein t3n-Team

Schreib den ersten Kommentar!

Melde dich mit deinem t3n Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus!

Hey du! Schön, dass du hier bist. 😊

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus, um diesen Artikel zu lesen.

Wir sind ein unabhängiger Publisher mit einem Team bestehend aus 65 fantastischen Menschen, aber ohne riesigen Konzern im Rücken. Banner und ähnliche Werbemittel sind für unsere Finanzierung sehr wichtig.

Danke für deine Unterstützung.

Digitales High Five,
Stephan Dörner (Chefredakteur t3n.de) & das gesamte t3n-Team

Anleitung zur Deaktivierung