22.09.2017

Künstliche Intelligenz wird durchs bloße Beobachten zum Spieleentwickler

Eine besondere Beobachtungsgabe soll eine Künstliche Intelligenz des "Georgia Institute of Technology" haben. Weniger als nur zwei Minuten beobachtet das Programm Computer-Spiele wie Super Mario Bros und kann unmittelbar danach eine Kopie des Spiels erstellen.
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Das weltbekannte Spiel Super Mario soll eine Künstliche Intelligenz kopiert haben.

Künstliche Intelligenzen in der Gaming-Welt sind mittlerweile nicht mehr neu. Immer wieder werden von Computer geschriebenen Programmen neue Spiel-Rekorde aufgestellt. Menschen fällt es immer schwerer, gegen solche Programme in virtuellen Spielen zu gewinnen. Nun könnte eine Künstliche Intelligenz die Gaming-Industrie auch in der Spieleentwicklung revolutionieren.

Künstliche Intelligenz entwickelt Spiel-Klon

Neu ist, dass eine Künstliche Intelligenz durch Beobachtung nicht nur ein besserer Spieler wird, sondern auch den Code hinter dem Spiel versteht- und nachbauen kann. Ein Expertenteam des Georgia Institute of Technology veröffentlichte nun eine Studie, die das beweisen soll. Demnach soll ihr Computer-Programm keinen Zugang zu den Codes jener Spiele haben, die es beobachten soll. Für die Gaming-Industrie wäre dies revolutionär. Die Nachahmung ist dabei nicht von allzu schlechter Qualität. (Siehe unten)

Weniger als 2 Sekunden

(c) GVU Center: Der Spiele-„Klon“ der Künstlichen Intelligenz.
(c) GVU Center: So sieht das Originale Spiel aus.

Sehr lange braucht die Künstliche Intelligenz nicht, um das Spiel zu verstehen. Nur zwei Sekunden lang muss sie sich eine Videosequenz ansehen, um eine Kopie davon erstellen zu können.

Dabei beobachtet sie die Zusammensetzung des Spiels und sagt zukünftige Ereignisse basierend auf möglichen Spiel-Ereignissen und Charaktereigenschaften von Spielfiguren voraus.

Kopie kommt dem Original sehr nahe

„Unsere Künstliche Intelligenz sagt Modelle voraus, ohne jemals den Code des Spiels gesehen zu haben“, so Matthew Guzdial, der ein Teil des Forscherteams ist in einer Aussendung. „Ein einziges Video produziert natürlich keinen perfekten Klon der Spielmaschine, aber durchs Trainieren der A.I. mit nur wenigen weiteren Videos, wird das Ergebnis dem Original sehr ähnlich.“

Die Technik basiert dabei „auf einem sehr einfachen Suchalgorithmus“, der nach möglichen Regelsätzen Ausschau hält und Rahmenbedingungen voraussagen kann, erklärt Mark Riedl, der als Assistenzprofessor an der Studie beteiligt war. Er ist davon überzeugt, das ihr Programm die Gaming-Industrie verändern könnte. „Unser Modell kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Trainings- oder Lernbereich verwendet werden; wir glauben, dass es in Zukunft auf eine Vielzahl von unterschiedlichen Spieltypen skalieren wird“.

(c) GVU Center: So sieht das originale Spiel aus.
(c) GVU Center: Der Spiele-„Klon“ der Künstlichen Intelligenz.

 

 

 

 

 

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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