Das DeepMind-Team für künstliche Intelligenz brachte virtuellen Humanoiden bei, wie man beim Ballspielen zusammenarbeitet. Dabei erklärte niemand der Maschine die Spielregeln, sie erreichte alles von selbst, durch Beobachten und Wiederholen. Nach und nach wurden unter der Anleitung von Algorithmen aus tollpatschigen Männchen mit realistischen Proportionen und Masse Profis auf ihrem Gebiet. Die KI brauchte 24 Stunden Echtzeit, um sich die Grundfertigkeiten des Fußballspielens anzueignen. Und noch drei Wochen, um zu lernen, wie man im Team spielt.
Für das zu Alphabet gehörende Unternehmen DeepMind ist es zu einer gängigen Sache geworden, einem neuronalen Netzwerk das Spielen von Spielen beizubringen. In der Vergangenheit haben britische Experten der KI bereits geholfen, Schach zu meistern, und dann Poker und die Computerstrategie Starcraft. Jetzt sieht es so aus, als wären sie bereit für den Outdoor-Sport.
Die Forscher trainierten im Rahmen eines Experiments zur Schaffung eines fortschrittlichen KI-zu-KI-Koordinationssystems ein Fußballspielermodell, um Zwei-gegen-Zwei-Bälle zu spielen. Es ist nicht nur die Liebe zum Fußball, die den Briten innewohnt – die Bemühungen der Entwickler werden der globalen Aufgabe untergeordnet, eine universelle oder starke künstliche Intelligenz aufzubauen, die in der Lage ist, die Welt auf Augenhöhe mit Menschen zu verstehen, schreibt ZME Science.
Das neue DeepMind-Projekt ist ein Versuch, die sogenannte Körperintelligenz zu untersuchen. Es ist möglich, dass sich die universelle KI eines Tages in irgendeiner physischen Form in der materiellen Welt bewegen muss, und die Natur dieser Form wird ihr Verhalten im Raum bestimmen.
„Unsere Agenten haben sich Fähigkeiten wie Agilität, Passspiel und Arbeitsteilung angeeignet, die statistisch belegt sind“, schreiben die Autoren in einem Blogbeitrag. „Die Spieler zeigen sowohl eine hochfrequente motorische Regulierung als auch eine langfristige Entscheidungsfindung, was die Bewertung des Verhaltens der Teammitglieder einschließt, was zu einem koordinierten Teamspiel führt.“
Dieses Ergebnis wurde in mehreren Schritten erreicht: Zunächst sammelten sie Videos von echten Fußballspielen und zeigten sie einer KI, damit diese versuchte, die Bewegungen der Spieler nachzuahmen. Belohnungsbasierte maschinelle Lernmodelle halfen den virtuellen Strichmännchen dann, Dribbeln zu üben und den Ball genau zu treffen. Diese beiden Phasen erforderten 1,5 Jahre im Simulationszeitraum oder 24 Stunden Echtzeit.
Komplexeres Verhalten begann sich jedoch erst nach anschließender Modellierung abzuzeichnen. Die Forscher forderten die digitalen Humanoiden auf, in Zwei-gegen-Zwei-Spielen so viele Punkte wie möglich zu erzielen. Dabei lernten sie drei Wochen lang, wie man als Team spielt, wie man zum Beispiel Passzeiten überbrückt.
Die Übungen wurden nach vereinfachten Foul-Regeln gespielt, ohne Abstöße oder Bullys.
Kürzlich hat das neuronale Netzwerk DeepMind die Struktur fast aller der Wissenschaft bekannten Proteine enthüllt. Zuvor war der 2018 entwickelte AlphaFold-Algorithmus in der Lage, die Struktur nur eines kleinen Bruchteils solcher Proteine zu enträtseln.
2022-09-06 17:47:37
Autor: Vitalii Babkin