KI lernt Design von Spiele-Levels aus YouTube-Videos eines Games

Erst vor einiger Zeit war es Informatikern gelungen, eine Künstliche Intelligenz zu schaffen, die es aus der reinen Beobachtung lernt, Computer-Spiele zu meistern. Jetzt gibt es eine, die auf dem gleichen Weg die Spielmechanik versteht und immer neue Level liefern kann. Die Forscher vom Georgia Institute of Technology, die an der Entwicklung des Systems arbeiteten, verzichteten hier allerdings erst einmal auf zu komplizierte Anforderungen und griffen auf den Arcade-Klassiker Super Mario Brothers zurück. Allerdings ist die Leistung der KI schon beachtlich - denn ihr stand keinesfalls Zugang zu den Quellcodes oder der Spiele-Engine zur Verfügung. Die Mechanik des Games lernte sie ausschließlich durch die Analyse von YouTube-Videos.

Im ersten Schritt musste der Algorithmus dabei die einzelnen Elemente erkennen, aus denen sich die Spielwelt zusammensetzt - inklusive ihrer speziellen Funktionen natürlich. Bei Super Mario Brothers bedeutet das beispielsweise, einen Unterschied zwischen Blöcken zu machen, auf denen die Spielfigur nur laufen kann und anderen, bei denen Coins herausgeschlagen werden können.


Weiterhin musste das System auch lernen, wie die einzelnen Elemente anzuordnen sind. Röhren stehen hier beispielsweise stets auf dem Boden, während Coin-Blöcke von unten erreichbar sein müssen. Um spielbare Level bauen zu können, musste der Computer weiterhin lernen, über welche Fähigkeiten die Spielfigur verfügt. Denn es bringt nichts, eine Aufgabe zu gestalten, in der beispielsweise ein Abgrund existiert, der letztlich auf keine denkbare Weise überwunden werden kann.

Letztlich meisterte die KI ihre Aufgabe vollständig gemäß der Anforderungen: Nur aus der Betrachtung der Videos konnte sie schließlich komplett spielbare Level generieren, ohne, dass jemand Hand an den Code gelegt oder dem System bestimmte Design-Kriterien diktiert hätte. Aus nur 17 Beispielen aus dem Original-Spiel entstanden so über 150 komplett neue Level, die bewältigt werden wollen.

Die Forscher wollen ihren Algorithmus nun weiterentwickeln, um ihn auch bei anderen Spielen einsetzbar zu machen. In Verbindung mit den Systemen, die sich das Spielen selbst beibringen, könnte man so nicht nur neue Gaming-Projekte ermöglichen, sondern im Notfall KIs, die außer Kontrolle geraten, mit sich selbst beschäftigen lassen.