16.02.2023

MarioGPT: KI kann aus Text Super-Mario-Levels bauen

Forscher:innen haben eine neue Anwendung für Künstliche Intelligenz (KI) im Game Design gefunden. Dabei kommt die Vorläufer-KI zu ChatGPT zum Einsatz.
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MarioGPT
(c) Pixabay

Ein dänisches Forschungsteam hat eine neue Methode gefunden, um KI im Game Design zu verwenden. Der „Text-To-Level“-Zugang verwandelt Textbausteine erstmals in Spiele-Levels. Forschungsobjekt war ein alter Bekannter: Super Mario Bros., der Nintendo-Kultklassiker aus den 80ern und 90ern.

Das dabei verwendete KI-Modell namens GPT-2 ist der Vorläufer zum Sprachverarbeitungsmodell von ChatGPT. Die Forscher:innen stellten zunächst die visuellen Bestandteile des Spiels – wie etwa Münzen oder Ziegelblöcke – in Text dar. Die Ansicht ähnelte dann ASCII-Symbolen.

KI als Game Changer im Game Design

Diese wiederum trainieren die KI. Der daraus entstandene Algorithmus MarioGPT kann daraufhin auf Textbefehle hin neue Levels kreieren. Die Methode könnte die Entwicklung von Spielen in Zukunft noch effizienter machen – und so zum Game Changer in der Branche werden, wie die Forscher:innen hoffen.

Eine gängige Methode in der Spielentwicklung ist PCG (Procedural Content Generation). Diese ermöglicht das automatisierte Kreieren von Spiele-Content wie etwa Charaktere, Landschaften und ganze Levels. Diese Methode erfordert allerdings zusätzliche manuelle Arbeit von Spielentwickler:innen, die den Spiele-Content beispielsweise noch feinzeichnen oder animieren müssen.

Unbegrenzte Spielewelten durch Text-To-Level-Ansatz

Eine generative KI wie GPT-2 hingegen könnte diese Aufgaben in Zukunft übernehmen. Die Untersuchung von Shyam Sudhakaran und seinem Team hat ergeben, dass der Text-To-Level-Zugang erstmals unbegrenzte Spielewelten auf kontrollierbare Art und Weise generieren kann.

Die Inhalte von Spielewelten, die Text-To-Level kreiert, sollen diverser, komplexer und eben auch unlimitiert sein. MarioGPT ist nach Angaben der Forscher:innen der erste Algorithmus, der auf diesem Modell basiert. Er soll eine weitere Automatisierung von Prozessen in der Spielentwicklung vorantreiben. Im nächsten Schritt will das Forschungsteam herausfinden, ob und wie der Algorithmus von menschlichem Feedback trainiert werden kann. So soll sich MarioGPT laufend weiterentwickeln und verbessern.

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Die Celantur-Gründer Alexander Petkov (CEO) und Boyang Xia (CTO) | (c) Celantur
Die Celantur-Gründer Alexander Petkov (CEO) und Boyang Xia (CTO) | (c) Celantur

Daimler Truck, Huawei, Strabag und die Stadt Detroit – diese vier Referenzen nennt das Linzer KI-Startup Celantur (brutkasten berichtete bereits). Insgesamt habe man mehr als 85 Unternehmenskunden, sagt Gründer Alexander Petkov auf brutkasten-Anfrage. Zuletzt kam einer in Australien dazu, womit man nun in allen sechs (bewohnten) Kontinenten präsent sei.

Überzeugen konnte das 2020 gegründete und bis auf eine frühe FFG-Basisprogramm-Förderung gebootstrappte Startup all diese Kunden mit KI-gestützter Bild- und Videoanonymisierung. Mehr als eine Milliarde Bilder habe man bislang bereits anonymisiert. Dabei werden etwa Gesichter, Kennzeichen, Personen und Fahrzeuge vollautomatisch verpixelt.

„Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr“ – rechtskonformes KI-Training im Fokus

Doch Petkov betont: „Wir sind längst kein einfaches Verpixelungs-Tool mehr. Celantur liefert die unsichtbare und kritische Infrastruktur für die Zukunft der Physical AI. Wir ermöglichen es Technologie-Unternehmen, die KI von morgen zu bauen, ohne das Grundrecht auf Privatsphäre zu verletzen.“

Celantur setzt mit seinem aktuell achtköpfigen Team nämlich gezielt auf die Anonymisierung von Bild- und Videomaterial im Zuge von KI-Trainings. Denn damit autonome Fahrzeuge, digitale Zwillinge und intelligente Robotik Realität werden, müssten KI-Modelle mit gigantischen Datenmengen der realen Welt trainiert werden, argumentiert man beim Startup. Man liefere „das technologische Bindeglied“, das diese Datennutzung „gesellschaftlich akzeptabel und rechtlich unangreifbar“ mache. Dabei verweist man unter anderem auf Bestimmungen im Rahmen von DSGVO und AI Act.

Das Tool lasse sich dabei „ohne langwierige Anpassungsprozesse“ auf unterschiedliche regionale Rechtsprechungen und geografische Bedingungen anwenden. „Dass unsere Technologie nun auf sechs Kontinenten aktiv genutzt wird, ist der beste Beweis für die Skalierbarkeit unserer KI-Modelle“, meint Petkov.

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