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KI schlägt Star-Craft-2-Profis – durch vorteilhafte Regeln

25.01.2019 | 11:11 Uhr | Panagiotis Kolokythas

Die Deepmind KI hat zwei Star-Craft-2-Profis deutlich geschlagen. Eine Analyse der Matches offenbart Überraschungen...

Am Donnerstagabend ist Googles Deepmind KI gegen zwei Profis im Echtzeitstrategiespiel Star Craft II von Blizzard angetreten ( wir kündigten es an ). Im Jahr 2016 hatte Deepmind bereits einen Profi-Spieler beim Go-Brettspiel geschlagen. Nach einem langen Training hat Deepmind nun auch in einem Computerspiel dominiert. Während des Trainings hatte die KI insgesamt so viele Partien gespielt, für die ein menschlicher Spieler 200 Jahre benötigen würde.

Der von Deepmind gesteuerte AI-Spieler "Alphastar" konnte in zehn aufeinander folgenden Star-Craft-2-Partien die Profis namens TLO und MaNa schlagen. Lediglich in einem elften Spiel konnten die Profispieler die Schmach etwas mildern und gewannen. Unterm Strich siegt die KI also mit 10 zu 1.

Die Partien fanden auf der Map "Catalyst" statt und wurden live auf Twitch übertragen. Anzumerken bleibt, dass Alphastar einen kleinen Vorteil hatte, denn teils mussten die menschlichen Gegner mit "Rassen" (so die im Spiel übliche Formulierung) spielen, die sie nicht gewohnt sind. Im Stream wurde auch klar, dass Alphastar einen weiteren kleinen Vorteil im Vergleich zu menschlichen Spielern hat. Zwar gilt auch für die KI der "Nebel des Krieges", sie kann also nur bereits aufgedeckte Bereiche der Karte sehen, allerdings spielt die KI grundsätzlich mit der niedrigsten Zoomstufe und hat damit immer einen besseren Überblick über das Spielgeschehen und kann natürlich – und das kommt hinzu – schneller reagieren, als ein menschlicher Spieler. Laut den Entwicklern kann die KI zwar nur  in einem Bereich der Map konkrete Befehle geben, in den Aufnahmen ist aber auch zu sehen, dass die KI in drei weit voneinander entfernten Map-Bereichen gleichzeitig Befehle gab. Ein menschlicher Spieler wäre dazu nicht in der Lage.

Eine Auswertung der Matches ergab allerdings ein paar weitere, interessante Fakten, mit denen man vielleicht nicht gerechnet hätte. So benötigte Alphastar unterm Strich weniger Befehlseingaben, um seine Gegner zu schlagen. Die beiden Profi-Spieler hämmerten also in der Zeit mehr Befehle in die Tastatur und bewegten die Maus mehr als die KI. Außerdem lag die Reaktionszeit der KI unter der der menschlichen Gegner.

Konkret wurden bei Alphastar insgesamt nur ein Schnitt von 277 Actions per Minute (APM) gemessen. Bei MaNa waren es dagegen  390 APM und bei TLO sogar 679 APM.

Unterm Strich lässt sich daher feststellen: Die KI hat durch richtige taktische und strategische Entscheidungen eher die Matches für sich entschieden. Die technischen Vorteile spielten da wohl nur eine untergeordnete Rolle. Das lange Training war da wichtiger. Das zeigte sich dann auch später, als eine noch nicht so durchtrainierte Variante der KI antrat:

Nach fünf Siegen gegen TLO und weiteren fünf Siegen gegen MaNa wurden beim elften Match nämlich die Regeln leicht geändert: Hier hatte die KI, die in dieser Partie auch in einer aktualisierten Form antrat, die nicht so viel Spielerfahrung hat, nicht mehr den vollen Überblick über das Spielgeschehen, sondern sah es nur aus der Perspektive, wie es ein Mensch sieht. Die aktualisierte Form der KI hatte noch nicht viel trainiert und dieses Match konnte dann MaNa für sich entscheiden.

Wer die Partien verpasst hat, findet auf dieser Seite bei Deepmind.com alle Infos und die Replays. Hier findet sich auch eine genauere Beschreibung der KI-Strategie und es gibt viele Infos dazu, wie die KI im Vorfeld auf das Ereignis vorbereitet wurde.

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