Computerspiele sind schon seit der frühen Zeit der Forschung zu künstlicher Intelligenz ein wichtiges Test- und Anwendungsgebiet. Nachdem zunächst Brettspiele wie Schach im Fokus waren, sind in den letzten Jahren Computerspiele ein beliebtes Thema geworden. Beginnend mit der Publikation von DeepMind zu den klassischen Atari Games sind große Fortschritte bei Verfahren erzielt worden, die diese Spiele steuern. Nun ist allerdings eine sehr spannende neue Arbeit publiziert worden, die zeigt dass KI-Systeme nicht nur Computerspiele spielen können, sondern auch Spiele kreieren können!
Forscher des Grafikkarten Herstellers NVIDIA haben ein Paper veröffentlicht, in dem die Technik der Generative Adversarial Networks dazu verwendet wird, Spiele zu erstellen. In einem Experiment haben sie dabei gezeigt, dass so ein System durch reine Beobachtung von PacMan Spielen ohne weitere Information das Spiel selbst rekonstruieren kann. Das “GameGAN” genannte System aus Neuronalen Netzen bekam dabei 50.000 PacMan Spiele zu sehen, und war dann in der Lage nicht nur die graphische Ausgabe nach zu bauen, sondern auch die fundamentalen Regeln des Spieles zu erkennen, und zu implementieren.
Bisher waren GANs hauptsächlich dafür bekannt zum Beispiel photorealistische Bilder zu erzeugen. Auch hier waren Forscher von NVIDA Vorreiter. Da auch die Erstellung von Computerspielen ein kreativer Prozess ist, lag es nahe, auch hier mal zu versuchen GANs zu verwenden. Dabei wurden allerdings nicht nur die Spiele-Grafiken erzeugt, sondern auch die Spielmechanik.
Nun kann man einwenden, dass die Rekonstruktion eines bestehenden Spieles nicht besondern nützlich ist. Aber ebenso wie solche Systeme nicht nur Photos rekonstruieren können, sondern Fotos von nicht existierenden Personen neu schaffen, ist das auch hier denkbar.
Ein praktischer Anwendungsfall könnte zum Beispiel das Level-Design für Computerspiele sein, bei dem immer wieder neue Stufen eines Spiels mit Varianten des Game-Designs und der Game-Mechanik, ausgehend von Grundvarianten geschaffen werden müssen.
Einen Einblick in die Ergebnisse der Arbeit zeigt folgendes Video:
