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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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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