Meilenstein KI der Uni Zürich rast Pro-Gamer um die Ohren

In Zusammenarbeit mit Sony hat die Universität Zürich ein neurales Netzwerk geschaffen, das innert kürzester Zeit die besten «Gran Turismo»-Spieler alt aussehen lässt.

Künstliche Intelligenz hat im Spielebereich schon länger Einzug gehalten. Spiele wie Schach oder Go werden mittlerweile von Maschinen dominiert, die sich selber weiterbilden. Für die menschlichen Meister ihres Fachs mag das frustrierend sein, wie auch die Dokumentation «AlphaGo» eindrücklich aufzeigte.

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Aber auch in allen anderen erdenklichen und weitaus moderneren Spielen brauchen künstliche Intelligenzen mittlerweile oft nur noch wenige Stunden, bis sie mit den besten Menschen mithalten können. Beispiele für intelligente Maschinen gibt es beispielsweise bei «Starcraft» oder «Dota 2».

Jede Kurve perfekt ausgenutzt

Im Bereich der Renn-Simulationen arbeitet nun die Universität Zürich zusammen mit Sony an einem neuralen Netzwerk, das zum Ziel hat, «Gran Turismo Sport» zu meistern und lupenreine Rundenzeiten auf den Asphalt zu zaubern. 

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Das gelang dem intelligenten Netzwerk ziemlich schnell. Nach nur 73 Trainingsstunden hatten die besten menschlichen Fahrer bereits keine Chance mehr gegen die KI, wie «Tech Xplore» in einem Bericht schreibt.

In einem Video zeigen die Forscher, wie die KI bei ihren schnellsten Runden eine äusserst aggressive Ideallinie fährt und den Radius der Kurven maximal ausschöpft, um das Tempo so hoch wie möglich zu halten. An gewissen Stellen ist diese Fahrweise auch deutlich schneller als das Anschneiden der Kurve, wie es viele menschliche Fahrer tun.

Resultate auch für die Realität nutzbar

Das Ergebnis ist beachtlich, weil es  ähnlich wie in der Realität  auch in «Gran Turismo» schwer ist, ein Auto zu steuern, das an seine physikalischen Limits gelangt. Nach Ansicht der Forscher zeigt das auch das Potenzial für die Verwendung von neuralen Netzwerken für die Lösung komplexer Aufgabenstellungen.

Die nächste Version der KI soll auf allen Rennstrecken und mit einer grösseren Auswahl an Automodellen umgehen können. Zudem arbeitet man daran, autonomen Autos beizubringen, auch bei höherer Geschwindigkeit sichere Überholmanöver durchzuführen.