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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Tina Ruseva ist Unternehmerin und Autorin und spricht am HR Inside Summit über „Soft Work“ | © Ammy Berent

Wenn KI die standardisierbare Arbeit übernimmt, bleibt für Menschen das, was die Unternehmerin und Autorin Tina Ruseva „Soft Work“ nennt. Sie spricht am HR Inside Summit, der am 14. und 15. Oktober in der Wiener Hofburg stattfindet. Im brutkasten-Interview erklärt sie vorab, warum Kontrolle als Führungsprinzip ausgedient hat und was Unternehmen jetzt verändern müssen.


brutkasten: Sie sprechen am HR Inside Summit über „Soft Work“. Was ist die Kernthese?

Tina Ruseva: Ausgangspunkt ist die Arbeitsteilung, die wir aus der Industrialisierung kennen. Arbeit hatte eine feste Beschreibung, und an der Maschine hatte es keine Bedeutung, wer die Aufgabe übernimmt. Das ist die Hard Work. Maschinen sind genau in solchen Aufgaben sehr gut und werden sie in den nächsten Jahren zum großen Teil übernehmen. In den Bürojobs von heute gibt es aber viele Aufgaben, bei denen man das Endergebnis nicht kennt: Welchen neuen Markt müssen wir erschließen? Wie antworten wir auf eine neue Krise? Diese Aufgaben sind diffuser, deswegen „soft“. Was für uns an Arbeit bleibt, können wir nur dann gut machen, wenn wir das wollen. Effektives Wirtschaften hängt heute von der intrinsischen Motivation der Beteiligten ab.

Ein gutes Beispiel ist der Customer Support. Wenn jemand nur Dienst nach Vorschrift macht und sein Skript abliest, ist diese Person ersetzbar, weil diese Arbeit bald besser von einem Automaten gemacht wird. Wir automatisieren, was wiederholbar ist, und können dann von Mensch zu Mensch klären, was diesmal besonders ist und zum ersten Mal auftritt.

Wer den Begriff hört, denkt sofort an Soft Skills. Wo liegt der Unterschied?

Wir haben Führung sehr lange etwas generisch als Soft Skill abgehakt, also als Kommunikation und persönliche Gespräche. Soft Work ist für mich ein größerer Begriff. Er beschreibt das gesamte Umfeld, in dem sich Führungskraft und Mitarbeitende befinden. Dazu habe ich ein Framework definiert: SOFT steht für Synergien, Offenheit, Fairness und Technologie. Wir müssen wiederholbare Tätigkeiten automatisieren, damit überhaupt Zeit bleibt für all das, was wir heute so gut wie nicht machen.

Wie geht eine Führungskraft vor, die sich zum ersten Mal mit dem Thema beschäftigt?

Führung ist eine Frage der Komplexität, deshalb führen wir sehr selten große Teams direkt. Studien sagen, dass ab 2028 rund ein Achtel der Arbeit mit KI-Agenten erledigt wird. Wenn alle meine Mitarbeitenden ihr eigenes digitales Team haben, gibt es unendlich viel mehr Aufgaben und Abstimmungsaufwand. Hinter jedem herzugehen, alles abzuhaken und alles zu kontrollieren, wird einfach unmöglich. Vertrauen, Augenhöhe und Selbstführung sind deshalb kein Wunschdenken, sondern unsere Zukunft. Wir müssen uns jetzt überlegen, wie wir Mitarbeitende befähigen, ihre eigenen digitalen Teams zu kontrollieren. Dazu braucht es auch Technologie.

Gibt es Unternehmen, die das schon anwenden?

Das bekannteste Beispiel unter den deutschen Großkonzernen ist Bosch, weil dort die mittlere Managementebene komplett abgeschafft wird. Dadurch kommt mehr Verantwortung bei den einzelnen Mitarbeitenden an. Ein neueres Beispiel ist Stripe. Das Unternehmen hat sehr viel in KI investiert und fast das gesamte Management-Team abgebaut. Es gibt nur noch Leadership und Teams, und vor allem Ingenieur:innen sollen experimentieren können. Stripe hat in einem Podcast von a16z erzählt, dass es dadurch 200 bis 300 innovative Produkte in einem Jahr auf den Markt bringt.

Allerdings ist KI eine Art Verstärker für die Unternehmenskultur. In einer Muss-Kultur, in der wir nur auf den KPI schauen, bekomme ich durch Automatisierung nur noch schneller mehr vom Gleichen. In Will-Kulturen, in denen alle bereit sind, ihre Ideen preiszugeben und anderen zu helfen, können Automatisierung und KI zu wirklich neuen Ergebnissen führen.

Es geht also nicht mehr darum, erledigte Aufgaben zu messen, sondern die Wirkung?

Von Effizienz zu Effektivität. Heute können wir alle in zehn Sekunden einen LinkedIn-Post rausschießen. Die Anzahl der Posts war sehr lange eine gängige Marketingkennzahl. Die To-do-Liste für die Mitarbeitenden war eine Anzahl von Dingen und nicht deren Qualität. Man schreibt einen Post aber ganz anders, wenn man wirklich Wert darauf legt, dass die Nachricht durchkommt. Das ist der Unterschied zwischen KI-generierten Texten und guten Autor:innen.

Den Begriff New Work gab es schon vor dem KI-Hype. Wie hat sich die Szene verändert?

Der Begriff ist mit der Pandemie explodiert. Viele haben ihn missbraucht, einfach für moderne Führung oder für tolle Büromöbel. Als die Krise kam, wurde das Konzept vielerorts für gescheitert erklärt. Trotzdem ist für alle klar: There is no going back. Wir können nicht mehr so führen wie früher. Dienst nach Vorschrift und Kontrolle verschwenden die Ressourcen von Unternehmen, besonders in der Krise. Gleichzeitig haben wir es mit Menschen zu tun, die Angst um ihre Hypotheken, ihren Status und ihr Büro haben. Da gilt es, eine Lösung nach vorne zu finden. Ob man das Soft Work oder New Work nennt, ist nicht wichtig.

Auch bei uns arbeiten nicht alle gleich schnell mit KI. Wie schafft man Alignment in einer Organisation?

Bisher hieß Alignment: Alle bekommen ihre To-dos, und wenn die erledigt sind, gibt es Alignment. Was wir heute alignen müssen, sind aber keine Pflichtaufgaben mehr. Wofür ich KI nutze, muss ich niemandem erzählen. Ich definiere dafür vier Kriterien. Erstens müssen wir Silos in Synergien umwandeln, also Dialog möglich machen, wo keiner stattfindet. Im Onboarding heißt das, nicht nur eine fertige Checkliste bereitzustellen, sondern auch zu fragen: Was willst du in den ersten zwei Monaten lernen? Wen willst du kennenlernen? Zweitens geht es von Orthodoxie zu Offenheit, weg von „So haben wir das immer gemacht“, zum Beispiel mit einem Mitarbeiterbeirat. Drittens Fairness: Wenn ich weiß, dass ich als Frau immer weniger verdienen werde als ein Mann, kaufe ich dieses Wir irgendwann nicht mehr ab und behalte meine Ideen für mich. Das Allerwichtigste ist Technologie. Ohne sie sind all diese Veränderungen zum Scheitern verurteilt, sobald die zuständige Person andere Prioritäten hat. Technologie macht Regeln und Policies nachhaltig. Wir müssen festlegen: Mit welchem Tool werden die Gehälter erfasst? Wie sammeln wir Kompetenzen? Wie setzen wir digitales Feedback um? Das spart allen Zeit, und diese Zeit haben wir dann dafür, miteinander zu reden.

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