Steam: KI hilft jetzt Spielern bei der Auswahl der nächsten Games

Valve hat eine neuen Bereich auf Steam angekündigt bzw. gestartet, dieser soll sich Experimenten und KI-Technologien wie maschinellem Lernen widmen. Die Steam Labs haben auch schon erste Projekte gestartet, darunter besonders kurze Microtrailer. Die wohl interessanteste aktuelle Idee ist eine KI-basierte Empfehlungsfunktion.

Steam Labs

Die Steam Labs sind über eine eigene Übersichtsseite erreichbar und das ist eine Art "Spielwiese", auf der sich die Entwickler von Steam austoben können. Solche "Garagen" sind mittlerweile bei den großen Unternehmen üblich und immer wieder schaffen Produkte und Lösungen darüber den Sprung ins "Hauptabendprogramm". Ein gutes Beispiel ist Microsoft Android-Launcher, der als Garagen-Projekt seinen Ursprung genommen hat.

Im Fall von Steam haben zwei der drei ersten Labs-Projekte mit Videos zu tun: Die Mikrotrailer sind sechs Sekunden lange Ultrakurz-Blicke auf ein Spiel. Dazu kommt eine täglich automatisch generierte Show über aktuelle Spiele, diese verknüpft Spielszenen mit Musik, auch das ist im Wesentlichen eine Ansammlung kurzer Trailer, die zur Spielvorstellung dienen. Die praktische Empfehlungsfunktion lässt sich auch feintunen

Empfehlungsexperiment

Das Highlight der Steam Labs ist derzeit das "Empfehlungsexperiment": Dieses ist dafür gedacht, den Steam-Nutzern die passenden Games nahezulegen. Das "Neural-Network-Modell" verwendet dazu Faktoren wie Spielzeit und zuvor gespielte Titel, aus diesen und anderen Daten wird eine Liste mit Empfehlungen erstellt.

Das Ganze kann man auch noch zusätzlich anpassen bzw. Feintuning durchführen, dazu kann man einen Slider zwischen "Beliebt" und "Nischentitel" hin- und herschieben, außerdem lässt sich das Veröffentlichungsdatum eingrenzen. Schließlich kann man auch noch Spiele mit einem bestimmten Tag anzeigen oder auch eine bestimmte Kategorie explizit ausschließen.

Bei unserem kurzen Ausprobieren funktionierte das schon ziemlich gut, dem Autor wurden tatsächlich Spiele aus seinen Lieblingsgenres empfohlen. Dadurch ließ sich durchaus der eine oder andere Titel aufspüren, der im immer größer werdenden Angebot von Steam bisher untergegangen ist.