Künstliche Intelligenz als Coach und Sparringspartner

Wir könnten denken, dass das Ziel der Entwicklung künstlicher Intelligenz darin besteht, eine Technologie zu entwickeln, die alle Probleme löst, auf die Spezialisten oder Organisationen stoßen. Erstellen Sie eine Lösung, die unfehlbar, effektiv und in der Lage ist, auf alle Situationen zu reagieren. Die Erwartungen an KI sind jedoch nicht überall gleich. Manchmal ist das Ziel weniger „göttliche“ und mehr „menschliche“ KI, die sich als Gegner oder Sparringspartner bewähren wird.

Unterschiedliche Branchen und unterschiedliche Erwartungen an künstliche Intelligenz

Es ist nicht das erste Mal, dass wir uns in unserem Blog mit dem Thema künstliche Intelligenz befassen. Das Potenzial der Technologie beflügelt die Fantasie, und Beispiele aktueller und noch rein hypothetischer Anwendungen lassen uns auf Fortschritte in ihrer Entwicklung gespannt sein. Wir sprechen oft im Zusammenhang mit der Zukunft des Automobilsektors darüber, wo es darum geht, den Fahrern bessere Erfahrungen zu bieten und die Popularisierung autonomer Fahrzeuge zu ermöglichen. Sie soll hinter virtuellen Ärzten stehendie sich in modernen medizinischen Einrichtungen um unsere Pflege kümmern. Hier sehen wir die Basis für Veränderungen in der Logistik. Welchen Aspekt unserer Zukunft wir auch immer nicht diskutieren, wir werden immer irgendwann auf das Thema künstliche Intelligenz stoßen. In der Welt der Zukunft, schnell und einfach Lösungen finden, soll es Antworten bringen, nach denen wir täglich suchen – wie eine Art virtueller Hellseher und Lexikon in einem.

Wir sollten jedoch nicht vergessen, dass auch die Unterhaltungs- und Trainingsindustrie neue Chancen in der Entwicklung von KI sieht. Damit die Technologie dort ihre Anwendung findet, kann sie jedoch nicht fehlerfrei und perfekt sein. In diesen Sektoren wird von ihr erwartet, dass sie viel "menschlicher" ist.

Warum wir einen KI-Rivalen wollen und brauchen

Alle Spieler kennen die künstliche Intelligenz, die die Rolle des Gegners spielt, seit mehreren Jahrzehnten. Sie haben sich ihm viele Male auf den Schlachtfeldern, Rennstrecken und Fußballfeldern gestellt. Im Laufe der Jahre hat es sich erheblich weiterentwickelt und neue Möglichkeiten geschaffen, um Konsolen- und Computerspielern mehr Unterhaltung zu bieten. Vergleicht man virtuelle Gegner aus den Ende des 20. Jahrhunderts erschienenen Titeln mit denen aus den neusten Produktionen, lassen sich deutliche Unterschiede leicht erkennen. Und all dies, damit die Empfänger mehr Emotionen empfinden, sich mehr einbringen und eine bessere Zeit haben.

Die Entwicklung der KI in diese Richtung ist äußerst interessant, und eine der neuesten Errungenschaften, bei der es sich lohnt, einen Zwischenstopp einzulegen, ist das Gran Turismo Sophy-Projekt – künstliche Intelligenz, die während der Erstellung des neuesten Teils des beliebten Gran Turismo-Rennspiels entwickelt wurde. Das Ziel der Autoren ist es, eine Technologie zu entwickeln, die nicht nur die Strecke herausfordert, sondern zu einem Element wird, das die menschliche Kreativität antreibt und die Vorstellungskraft entwickelt. Interessanterweise soll die oben erwähnte Sophy dieses Niveau fast alleine erreichen, indem sie die Technik des Reinforcement Learning verwendet.

Verstärkungslernen

Bei diesem Verhaltenslernmodell ist die Grundlage die Datenanalyse, aus der der Algorithmus Rückschlüsse ziehen kann, um die nächsten Schritte zum Erreichen des beabsichtigten Ergebnisses zu unternehmen. Es stützt sich nicht auf einen beispielhaften Satz von Informationen und entwickelt sich durch aufeinanderfolgende Fehler und durch Versuch und Irrtum gelernte Lektionen. Im Fall von Gran Turismo Sophy begannen die Autoren mit einem weißen Blatt und einer Lösung, bei der das Problem darin bestand, ein virtuelles Fahrzeug auf einer geraden Linie zu fahren. Intensive groß angelegte Arbeiten begannen Anfang 2021, und nach nur sechs Monaten konnte die künstliche Intelligenz in den im Spiel organisierten Wettbewerben gegen einige der besten Fahrer antreten.

Im Kampf gegen die Zeit war Sophy schneller, aber wenn es um den Rad-an-Rad-Kampf auf der Rennstrecke ging, dann stellten sich die Menschen heraus, die aufgrund ihrer Erfahrung die Technologie unvorbereitet auf eine neue Herausforderung überwinden konnten der Beste sein. Sie sammelte jedoch viel wertvolles Wissen und ein paar Monate später, im Oktober, nahm sie ihren Rückkampf auf und zeigte großartige Fähigkeiten, aber auch die Fähigkeit, sich auf unerwartete Situationen einzustellen.

Dieses Beispiel zeigte nicht nur das große Potenzial der Technologie, sondern auch die Effektivität des Empowerment-Lernens, das zunehmend zu einer Technik wird, die von Organisationen in Betracht gezogen wird, die sich für das Potenzial von KI interessieren.

Künstliche Intelligenz als Sparringspartner und Coach

Die oben beschriebenen Erfolge in der Entwicklung von Sophy zeigen, wie viel Technologie der Gaming-Industrie, den Produzenten, den Publishern und den Spielern selbst bald zugute kommen kann. Die Entwicklung und Förderung einer besseren KI kann auch in anderen Sektoren Anwendung finden. Es wird gleichermaßen in Branchen notwendig und nützlich sein, in denen die Ausbildung von Spezialisten kostspielig, langwierig oder zeitaufwändig ist.

Dank Algorithmen, die nicht fehlerfrei und gleichzeitig angemessen anspruchsvoll als Sparringspartner oder Trainer sein werden, können Experten ihre Fähigkeiten auf natürliche Weise weiterentwickeln. Testen Sie sie in nachfolgenden Szenarien und realen Beispielen, die es Ihnen ermöglichen, Ihr theoretisches Wissen in der Praxis besser anzuwenden. Prognosen deuten darauf hin, dass Organisationen auf diese Weise ein größeres Engagement erreichen und die Effektivität von Schulungen erheblich steigern werden.

Schon heute gehen wir unter anderem in diese Richtung Militär, durch die Implementierung von Programmen, die es ermöglichen, Piloten in virtuellen Luftgefechten und Missionen auszubilden, bei denen es als Berater, Trainer und Gegner einen Lernalgorithmus gibt, der unkalkulierbar und anfällig für bestimmte Fehler ist.

Wir lernen aus Fehlern

Übung macht den Meister , sagt ein beliebtes Sprichwort, dem man nur schwer widersprechen kann. Jeder von uns kann sich auch in diesem Moment an Situationen erinnern, die ihn etwas für die Zukunft gelehrt haben. Sie haben mir erlaubt, Fehler zu vermeiden oder bessere Entscheidungen zu treffen. Darauf basiert auch Reinforcement Learning, dessen Rolle bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz nicht hoch genug eingeschätzt werden kann. Nicht umsonst wird das Verfahren auch im Zusammenhang mit autonomen Fahrzeugen diskutiert, die aufgrund der aktuellen technologischen Limitationen maschinelles Lernen aktiver nutzen und aus Fehlern lernen sollen, um sicherer und zuverlässiger zu werden. In diesem Fall haben der Algorithmus und der Mensch viel gemeinsam.

Wenn Sie sich für das Thema Gran Turismo Sophy und den Einsatz von Reinforcement Learning in ihrem Fall interessieren, lesen Sie die Studie im Magazin Nature .

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