Le Deep Learning, oder tiefes Lernen, ist eine Methode des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen basiert. Im Gegensatz zu anderen Formen von künstlicher Intelligenz, die vordefinierten Anweisungen folgen, sind Systeme, die Deep Learning verwenden, in der Lage, autonom zu lernen. So können sie sich anpassen und Verhaltensweisen basierend auf ihrer Umgebung und den unterschiedlichen Situationen, die sich ihnen bieten, entwickeln. In der Welt der Videospiele gab es seit mehreren Jahrzehnten bereits Formen von künstlicher Intelligenz. Allerdings betreffen die eindrucksvollsten Beispiele heute KI-Systeme, die auf Deep Learning basieren, was einen großen Fortschritt im Verständnis dafür darstellt, wie diese Intelligenzen lernen und sich selbst weiterentwickeln können.
Die Erfahrung von Peter Whidden: 50.000 Stunden Lernen mit Pokémon Rot
Um das Funktionieren des Deep Learning besser zu verstehen und das Verhalten einer künstlichen Intelligenz zu untersuchen, führte ein Content Creator namens Peter Whidden ein Experiment mit einem Kultspiel durch: Pokémon Rot. Er trainierte eine KI insgesamt 50.000 Stunden mit diesem Spiel, um zu sehen, wie sie in einer unbekannten, herausfordernden Welt zurechtkommt. Die von Whidden entwickelte KI begann damit, die Umgebung zu erkunden, Pokémon zu fangen und sich im Spiel basierend auf ihren Aktionen voranzutreiben. Sie schaffte es sogar, den ersten Arenaleiter des Spiels, Brock, zu besiegen, aber nur, weil ihr letzte verfügbare Attacke Blubber war, die gegen Pokémon vom Typ Gestein effektiv war. Allerdings wurde das Abenteuer für diese künstliche Intelligenz schnell kompliziert: Sie steckte in der Dunkelheitshöhle fest, einem labyrinthartigen Ort, dessen Wege sich zu ähnlich sehen. Daher konnte die KI die zweite Arena in der Stadt Azuria nicht erreichen.
Die Stärken und Schwächen der künstlichen Intelligenz in Pokémon Rot
Obwohl es einfach ist, aufzuzeigen, was die KI falsch macht, ist es auch wichtig, ihre Qualitäten hervorzuheben. Zum Beispiel ist die KI im Gegensatz zu menschlichen Spielern, die Schwierigkeiten haben könnten, die Geheimnisse des Zufalls in Spielen zu durchdringen, in der Lage gewesen, einen Trick zu identifizieren, um ihre Fangchancen zu optimieren. Whidden entdeckte, dass seine KI systematisch denselben seltsamen Pfad beim Verlassen von Alabaststadt, dem allerersten Dorf im Spiel, nahm. Tatsächlich ermöglichte ihr dieser Weg, das nächste Pokémon mit einem einzigen Pokéball zu fangen, wodurch wertvolle Ressourcen eingespart wurden. Dieses Experiment, das von Peter Whidden durchgeführt wurde, zeigt, wie schwierig es ist, einer auf Deep Learning basierenden künstlichen Intelligenz klare Ziele zu vermitteln, selbst wenn diese Ziele gut definiert sind. Darüber hinaus hebt es die inhärenten Grenzen dieser Intelligenzen hervor: Auch wenn sie lernen und sich an verschiedene Situationen anpassen können, sind sie noch nicht in der Lage, mit menschlicher Ingenuität zur Lösung komplexer Probleme zu konkurrieren.
Auf dem Weg zu einem besseren Verständnis des Deep Learning
Die Erfahrung von Peter Whidden mit Pokémon Rot ist ein interessantes Beispiel, um das Funktionieren des Deep Learning und die Herausforderungen, vor denen künstliche Intelligenzen heute stehen, zu verstehen. Auch wenn sie ohne Zweifel seit den ersten Beispielen von KI in Videospielen einen langen Weg zurückgelegt haben, stehen noch viele Schritte an, bevor diese Systeme tatsächlich mit menschlichem Denken und Kreativität gleichziehen können. Weitere ähnliche Experimente könnten in verschiedenen Kontexten und Bereichen durchgeführt werden, um die Lern- und Anpassungsfähigkeiten von auf Deep Learning basierenden KIs besser zu verstehen. Daher ist es entscheidend, die Forschung und Tests fortzusetzen, um diese künstlichen Intelligenzen kontinuierlich zu verbessern und möglicherweise eines Tages Systeme zu schaffen, die die aktuellen Grenzen des tiefen Lernens übertreffen können.
