Es dauerte 3 Jahre, um eine unschlagbare Renn-KI für das wildeste Rennspiel der Welt zu entwickeln.
Drei Jahre Entwicklung für eine unschlagbare Renn-KI in dem wildesten Rennspiel der Welt.
Nach drei Jahren scheint die Mission eines Trackmania-Spielers, eine “unschlagbare” Renn-KI zu bauen, endlich zu Ende zu sein.
Falls du nicht mit Trackmania vertraut bist, handelt es sich um ein ziemlich verrücktes Rennspiel, das hauptsächlich auf Zeitrennen durch nutzergenerierte Strecken mit absurden Kurven, Korkenzieher und anderen hyperrealistischen Hindernissen basiert. Ich kenne es vor allem wegen seltsamen benutzerdefinierten Servern mit entspannter Atmosphäre und Raubkopiermusik-Playlists, aber es hat auch ein solides Fahrmodell, wodurch es zu einer beliebten Wettbewerbsbeschäftigung geworden ist.
Die Tatsache, dass es sich ausschließlich um Zeitrennen und benutzergenerierte Strecken handelt, macht Trackmania auch zu einem hervorragenden Testfeld für KI-Training. Zumindest hat es einen Spieler namens Yosh dazu inspiriert, eine KI zu entwickeln, die seine Zeiten schlagen kann. Er betreibt schon seit einiger Zeit einen YouTube-Kanal, auf dem er den KI-Trainingsprozess dokumentiert, und nach drei Jahren hat er es endlich geschafft. (Danke, PC Gamer.)
Zunächst baute Yosh eine einfache Strecke aus einfachen Kurven, ähnlich einer sanft geschwungenen Wellenform. Durch zahlreiche Iterationen lernte die KI ziemlich schnell, die Strecke mit einer guten Zeit zu absolvieren, blieb aber trotzdem weit hinter Yoshs eigenen Zeiten zurück. “Also, ähnlich wie meine KI”, erläutert Yosh, “befand ich mich in einer Trial-and-Error-Schleife, in der ich raten musste, was zu verbessern ist, das Training erneut durchlaufen habe und darauf wartete, ob es besser wurde. Meistens war das nicht der Fall. Es war ein schmerzhafter Prozess.”
Schließlich zahlte sich dieser Prozess des Ausprobierens und Fehlens aus – die KI schlug Yoshs Zeit und wurde immer besser, indem sie immer kleinere Bruchteile einer Sekunde vom Rekord abknabberte. Doch das war nur eine einfache Strecke, also baute Yosh einen neuen Übungsplatz in Form eines riesigen Irrgartens ohne Grenzen. Hier benötigte die KI etwa 35 Stunden Training, um Yoshs Zeit zu schlagen – was angesichts der Tatsache, dass sie gegen einen Menschen mit 17 Jahren Erfahrung antritt, nicht schlecht ist.
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Es fehlte jedoch noch etwas zu diesem Zeitpunkt: Die KI war noch nicht darauf trainiert, Bremsen zu benutzen. Im Sinne der Fairness hatte Yosh ebenfalls keine Bremsen verwendet, aber nach den Erfolgen der KI entschied er sich, etwas Unfares auszuprobieren. Indem er um die Kurven herum driftete und die Bremsen benutzte, erzielte er eine um neun Sekunden schnellere Zeit – und die KI schaffte es fast sofort, diese Zeit zu schlagen, obwohl sie immer noch unter dem No-Brems-Handicap litt.
Yosh schaffte es schließlich, die KI in der mystischen Kunst des Bremsens und Driftens zu trainieren, und an diesem Punkt ist sie praktisch unaufhaltsam – insbesondere auf einer Strecke in Form eines riesigen Irrgartens, wo die Konsistenz einer Maschine am besten dazu in der Lage ist, über die kleinen Fehler hinwegzuschauen, die ein Mensch auf einer so langen Strecke machen könnte. Aber die KI schaffte es auch, Yoshs Zeiten auf viel kürzeren Versionen zu schlagen.
Für mich liegt der interessante Teil nicht so sehr darin, dass eine KI die Zeiten eines Menschen schlagen kann – klar, ich erwarte, dass ein Computer gut darin ist, ein Computerspiel zu spielen – sondern vielmehr in den Einblicken, wie maschinelles Lernen funktioniert und welcher Aufwand betrieben werden muss, um einen KI-Algorithmus für einen bestimmten Zweck zu trainieren. Vor Kurzem hatten wir ein weiteres ausgezeichnetes Beispiel dafür mit der KI für Pokemon Red, die 7.000 Stunden brauchte, um das erste Fitnessstudio zu schlagen.
Vom AI-generierten Inhalt bleibt umstritten – aus gutem Grund -, aber die Technologie des maschinellen Lernens wird uns höchstwahrscheinlich noch lange begleiten. Projekte wie diese dienen als sehr interessante Möglichkeit, zu erfahren, wie diese Technologie tatsächlich funktioniert.
Genieße deine eigenen Zeiten in den besten Rennspielen, bevor die KI sie dir unabwendbar abnimmt.
