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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Magna Steyr
(c) Magna Steyr / Twitter: Am Produktionsstandort Graz beschäftigt Magna Steyr rund 10.000 Mitarbeiter.

Manchmal wiederholt sich die Geschichte, wie man weiß. Manchmal wiederholt sie sich so exakt, dass man zunächst nicht sicher ist, ob das nicht eh die Story ist, die man bereits gehört hat. So passiert mit Steyr Automotive und Magna Steyr, deren Namensähnlichkeit zusätzliches Verwirrungspotenzial birgt.

Erst Volta Trucks, nun Fisker

Vergangenen Oktober kam für Steyr Automotive die Hiobsbotschaft. Der wichtigste Kunde musste Insolvenz anmelden: das schwedische E-LKW-Startup Volta Trucks. Nun erging es Magna Steyr fast gleich: Das US-E-Auto-Startup Fisker, für das man in Europa produziert, steht am Abgrund.

Das Ergebnis war ein etwas anderes. Steyr Automotive konnte es abwenden, selbst in die Insolvenz gezogen zu werden, wartete ab und konnte schließlich, nachdem Volta gerettet wurde, weitermachen – Arbeitsplätze hat das gewiss trotzdem gekostet. Bei Magna Steyr fackelte man nicht lange herum. Noch während Fisker versuchte, sich zu retten, also bevor das Aus besiegelt war, verkündete Magna Steyr, ganze 500 Stellen kürzen zu wollen. Denn die Auftragslage ist generell schlecht. Schon davor mussten 450 Angestellte gehen.

Risiko-Angst bei Investments, aber anscheinend nicht bei Kunden

Man kann die Schuld also wohl zumindest im zweiten Fall nicht allein auf das Startup schieben. Die Parallele ist dennoch erstaunlich. Dass heimische Konzerne in Startups investieren ist – abgesehen von einer Handvoll herausstechender Corporate VCs – auch 2024 noch die Ausnahme. Wenn internationale Startups aber mit großen Umsatz-Versprechen als Kunde auftreten, scheint die Angst vor dem Risiko vergessen zu sein. Dabei bringt man sich mit so einem Deal in eine erheblich größere Abhängigkeit, als mit einem diversifizierten Portfolio an Startup-Beteiligungen.

Für die betroffenen Arbeitnehmer:innen bleibt freilich zu hoffen, dass es auch bei Fisker noch zu einer (unerwarteten) Kehrtwende kommt. Für die Autozulieferer bleibt eine Lehre für die Zukunft: Eine ordentliche Due Dilligence braucht es auch bei Kunden.

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