Deepmind hat mit seiner Alphastar-KI im Januar dieses Jahres einen Wettbewerb im komplexen Simulationsspiel Starcraft 2 gegen Profispieler gewonnen. Das sollte die überlegenen Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz demonstrieren.

Allerdings war Kritik laut geworden, dass Alphastar nicht ausschließlich wegen seiner „Intelligenz“ gewonnen habe, sondern schlicht wegen seiner immanenten Vorteile, die menschliche Spieler nicht haben. So konnte Alphastar etwa zu jeder Zeit die komplette Spielkarte und nicht nur den sichtbaren Ausschnitt im Blick behalten, sowie wesentlich mehr Aktionen pro Minute ausführen, als es ein Mensch könnte.

Deepmind nahm die Kritik an und trainierte Alphastar so um, dass die KI ähnlichen Beschränkungen wie menschliche Spieler unterliegen würde. Seit Sommer des Jahres ließ Deepmind Alphastar dann in diversen Ranglistenspielen antreten, ohne die KI allerdings als solche erkennbar zu kennzeichnen.

Alphastar konnte dennoch einen höheren Rang als 99,8 Prozent aller aktiven Spieler erreichen. Das berichtet Deepmind in einem aktuellen Beitrag für das Magazin Nature. Dabei räumt Deepmind ein, dass die Stärkenunterschiede gerade auf den höchsten Rängen durchaus beachtlich seien, sodass das Ergebnis nicht bedeute, dass Alphastar in der Lage sei, die besten menschlichen Gegner stets auf diesem Niveau zu besiegen.

Auch die reduzierten Fähigkeiten der Alphastar-KI werden noch nicht von jedermann als äquivalent zu jenen der menschlichen Spieler anerkannt. So wird etwa bezweifelt, dass die KI-Limitation von 270 Klicks pro Minute realistisch sei. Dazu müsste ein menschlicher Spieler pro Sekunde nahezu fünf Klicks ausführen, die dann auch noch jeweils sinnvoll zum Spielverlauf beitragen müssten. Dies gilt zumindest auf Dauer als unwahrscheinlich.

Wie schon bislang nutzte Deepmind für das KI-Training die Methoden des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning). Hier schult sich die KI selbst, indem sie feststellt, welche Strategien zum Erfolg führen, und diese Strategien dann eigenständig verfeinert.