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 Hone-Gründer vl.: Carlo Kobe, Moritz Stephan und Oliver Brady | (c) Hone
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Er war gerade einmal 17 Jahre alt, als brutkasten 2017 erstmals über ihn berichtete. Damals hatte der Wiener Moritz Stephan gemeinsam mit Konstantin Klinger, mittlerweile Co-Founder und CEO des millionenfinanzierten Londoner Startups Seamflow, sein erstes Startup-Projekt gestartet. Mit dem Bücher-Lieferservice Lobu wollten die beiden Schüler der Wiener Hochbegabten-Schule Sir Karl Popper Schule damals Amazon und Co. lokal die Stirn bieten und holten sich wenig später eine kleine Investmentzusage bei 2 Minuten 2 Millionen.

Ein weiteres Mal war von Stephan im Jahr 2020 als Co-Founder des 2016 gegründeten Wiener Neustädter SpaceTech-Startups Tumbleweed zu lesen, das einen windbetriebenen Marsrover bauen wollte. Noch im selben Jahr verließ er aber laut seinem LinkedIn-Profil das Startup. Kein Wunder, war er doch seit 2019 an der Elite-Uni Stanford inskribiert. Eine weitere Gründung, diesmal mit Y-Combinator-Teilnahme, und einige Jobs, unter anderem bei Sarah Buchners Trunk Tools und zuletzt beim AI-Scaleup Cognition, folgten. Im Mai dieses Jahres ging Stephan schließlich gemeinsam mit den Co-Foundern Oliver Brady und Carlo Kobe, mit dem er bereits zuvor gemeinsam gegründet hatte, mit dem KI-Startup Hone an den Start.

„AI Engines“ als nächste Ausbaustufe über KI-Agenten

Das Produktversprechen von Hone: „AI Engines“, die im Unternehmen Ownership für konkrete Resultate übernehmen. „Chatbots geben Antworten. Agenten erledigen Aufgaben. Engines liefern Ergebnisse, und wir geben ihnen die Verantwortung, echten Wert zu schaffen – gemessen in Dollar anstatt in Tokens oder Vibes“, so der Claim des Startups. „Man richtet sie auf eine Geschäftskennzahl aus, und die Engine übernimmt den Rest. Sie arbeitet sich selbst ein, baut die notwendigen Agenten, Fähigkeiten und Wissensspeicher auf, arbeitet mit den richtigen Personen zusammen und wird durch Erfahrung immer besser.“

Von den Unternehmen festgelegte Regeln, an welchen Stellen es menschliche Bestätigung braucht, etwa im Umgang mit sensiblen Daten, sollen dabei für die notwendige Sicherheit sorgen. Man schließe mit „AI Engines“ letztlich eine „große Lücke“ zwischen dem, wozu Frontier-KI fähig ist und dem, was Unternehmen tatsächlich damit herausholen, heißt es von Hone.

„Fünf weitere Moritze“

Das Konzept überzeugte nun auch eine Reihe von Investoren: Mit Benchmark und Index Ventures übernehmen zwei US-VCs den Lead in einer 60 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde nur vier Monate nach der Gründung. Elad Gil, Hanabi, Definition, Diffusion, Lux, SV Angel, and Align komplettieren die Finanzierungsrunde.

In einem Blog-Beitrag von Index Ventures zum Investment heißt es, man habe Stephan bereits in seiner Zeit beim vorigen Arbeitgeber Cognition als Ausnahmetalent kennengelernt. „Weithin als Umsetzungsmaschine angesehen, war er ein Ein-Mann-Entwicklungsteam. Sein Name wurde im Unternehmen zum Synonym für Exzellenz und Produktivität; man sagte nur halbscherzhaft, dass Cognition ‚fünf weitere Moritze‘ bräuchte“, schreiben Shardul Shah und Mark Xu von Index unter anderem.

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