Für einen kurzen Moment konnten wir den Sieg schmecken. In der ersten Runde unseres Online-Pokémon-Kampfes gegen den Spieler Athena2023 fügte unser Aegislash Athena2023s Gengar ernsthaften Schaden zu. Noch ein solcher Schlag, und Gengar, ein kleiner lila Geist mit einem finsteren Grinsen, wäre geröstet.
Aber Athena2023 hatte andere Ideen. Bevor wir einen weiteren Zug machen konnten, blies Gengar Aegislash, ein schwebendes Pokémon mit dem Aussehen eines zoomorphen Schwertes und Schildes, mit einem einzigen Angriff weg. Der Sinn eines Kampfes besteht darin, dein Team aus sechs Pokémon einzusetzen, um alle sechs deines Gegners auszuschalten, und wir verloren schnell. Athena2023 schickte einen Lunala aus, einen dämonischen lila-weißen Vogel mit Sensen als Flügel, der drei Pokémon in einer Attacke namens Moongeist Beam ausweidete. In Runde 13 hatten wir vier unserer Pokémon verloren und genau null von Athena2023 besiegt.
Solch ein erbärmlicher Auftritt könnte normalerweise ein Grinsen oder etwas Mitleid von einem gegnerischen Spieler hervorrufen. Aber Athena2023 ist nicht in der Lage, zu grinsen oder Mitleid zu zeigen – oder irgendetwas anderes als Pokémon zu spielen –, weil es eine KI ist, die vom Informatiker Nicholas Sarantinos entwickelt wurde. Es stellte sich heraus, dass wir uns auch nicht viel zu schämen brauchten: Athena2023 hatte im Online-Kampfsimulator Pokémon Showdown einmal den 33. Platz der Welt belegt.
Einer KI beizubringen, Pokémon zu spielen, ist ziemlich beeindruckend – und vielleicht ein bisschen frivol. Aber Sarantinos sah in seinem Programm mehr als nur eine Möglichkeit, mittelmäßige Spieler wie uns zu ruinieren. In seinem Papier, das noch von Experten begutachtet werden muss, schreibt er, dass es „alle Arten von Anwendungen inspirieren könnte, die ein Teammanagement unter Bedingungen extremer Unsicherheit erfordern“, wie z. B. ein Ärzteteam in „einer von einer Pandemie heimgesuchten Region oder einem Krieg -Zone.” Das scheint ein Sprung zu sein, aber das Gameplay bietet seit Jahrzehnten eine Möglichkeit, mit KI zu experimentieren, die noch nicht für die reale Welt bereit ist. Was ist schließlich das Leben, wenn nicht das komplizierteste Spiel von allen?
In gewisser Weise ist das Überraschendste an Pokémon-KIs nicht, dass sie existieren, sondern dass sie früher nicht existierten. In den 1950er Jahren waren einige der ersten rudimentären KIs Schach- und Damespielprogramme. Die Idee war einfach, sagte uns Julian Togelius, ein Informatiker der NYU, der ausführlich über KI und Spiele geschrieben hat: „Wir wollen künstliche Intelligenz schaffen, also lasst uns die Dinge tun, die kluge Menschen tun.“ 1997 besiegte IBMs Supercomputer Deep Blue den Schachweltmeister Garry Kasparov, und ein Jahrzehnt später war Dame vollständig „gelöst“. In den letzten Jahren haben sich KI-Forscher auf eine weitaus größere Vielfalt von Spielen ausgeweitet. Ihre Maschinen haben Poker, Pac-Man und Super Mario Bros. gespielt. Die Verfolgung ist keine Randerscheinung: In den letzten Monaten haben die KI-Kraftpakete Meta und Deepmind neue Arbeiten zu Stratego, Diplomacy und veröffentlicht Minecraft.
Eines davon zu meistern ist eine Herausforderung – aber dass es überhaupt möglich ist, macht Spiele zu einem attraktiven Ziel für Programmierer. „Spiele waren das zentrale Testfeld für KI-Untersuchungen“, sagt Georgios Yannakakis, Direktor des Instituts für digitale Spiele an der Universität von Malta. Sie sind steuerbar, wie es das echte Leben nicht kann: Ein Schachspiel entfaltet sich auf 64 Feldern, verwendet sechs Arten von Figuren, die nur bestimmte Züge machen, und endet immer mit einem Sieg, einem Unentschieden oder einer Niederlage. Komplexere Spiele, ob mit einer großen dreidimensionalen Welt wie Minecraft oder versteckten Informationen wie Poker, haben immer noch Regeln und Ergebnisse. Sogar eine virtuelle Straße, die darauf ausgelegt ist, das Fahren von KI zu trainieren, ist in diesem Sinne ein Spiel.
In Spielen und Simulationen können Forscher auf riesige Datenmengen zugreifen, Dinge kostenlos kaputt machen und den Erfolg ihrer Software einfach bestimmen. Ein einmal in einem Spiel entwickelter Algorithmus kann woanders anwendbar sein – die Schachforschung und das chinesische Strategiespiel Go haben zahlreiche hochmoderne KI-Algorithmen weiterentwickelt; simulierte spielähnliche Umgebungen helfen der KI, sich im 3D-Raum zurechtzufinden; Poker hat die Fähigkeit von Computern verbessert, mit unvollständigen Informationen zu argumentieren.
Aber die Gründe, warum Spiele attraktive Testumgebungen sind, sind genau der Grund, warum sie es können behindern Forschung: Kontrollierte Umgebungen, klare Benchmarks und etablierte Regeln, selbst in komplexen und dreidimensionalen Spielen, sind „in gewisser Weise Idealisierungen des wirklichen Lebens“, sagt Melanie Mitchell, die am Santa Fe Institute natürliche und künstliche Intelligenz untersucht. Fähigkeiten, die zum Gewinnen eines Spiels beitragen, lassen sich nicht leicht auf die viel komplexere reale Welt übertragen oder können sogar Herausforderungen verschleiern, die in der viel komplexeren realen Welt auftreten. Ein Mensch, der ausschließlich Schach spielt, könnte nicht viel anderes tun; So leben die meisten Menschen nicht, aber genau so funktionieren Computer. Tatsächlich hat die jahrzehntelange Arbeit an Schachspielprogrammen, obwohl sie fruchtbar war, die KI-Forschung auf Kosten anderer Ansätze aus der realen Welt auf bestimmte Spieltechniken ausgerichtet.
Aber eine klare reale Anwendung könnte für einige Programmierer von untergeordneter Bedeutung sein – ein Computer, der Menschen bei jedem Spiel zerquetscht, sorgt für eine fantastische Presse. „Sie haben eine große Anzahl von Forschern und Forschungsgeldern, die sich wirklich darauf konzentrieren, wirklich schöne Demos zu machen“, sagt Deborah Raji, eine KI-Forscherin und Mitarbeiterin bei Mozilla, „und nicht wirklich sinnvolle Fortschritte bei realen Problemen zu erzielen.“ Selbstfahrende Autos stürzen nach nahtlosen Testläufen ständig ab. Sogar Sprachmodelle wie das zugrunde liegende ChatGPT, mit einem einzigartigen Fokus auf das „Spiel“ der Textvorhersage, erweisen sich in anderen Bereichen als schrecklich.
Oder vielleicht ist die Erwartung, dass ein Algorithmus nahtlos vom Spiel in die Welt übertragen wird, selbst eine Vereinfachung der Entdeckung – ein Großteil der Forschung nicht nur in der Informatik, sondern auch in der Zahlentheorie, Biologie und wirklich in jedem Bereich ruht, bevor sie auf unerwartete Weise wieder auftaucht. Penicillin und Coca-Cola waren Unfälle; Nachdem er Mathematiker drei Jahrhunderte lang frustriert hatte, wurde Fermats letzter Satz gelöst, indem eine scheinbar nicht zusammenhängende Vermutung bewiesen wurde. „In zwei, drei Jahren gibt es vielleicht jemanden, der den Algorithmus übernimmt [from a game] und wendet es auf etwas völlig anderes an, und wir haben einen Durchbruch“, sagte Yannakakis.
Die wohl beeindruckendste KI der letzten Zeit ist Cicero, das letztes Jahr von einem Forscherteam bei Meta entwickelt wurde, um Diplomatie zu spielen, ein strategisches Brettspiel, das so etwas wie das europäische Risiko aus der Zeit des Ersten Weltkriegs ist, nur ohne die Elemente des Zufalls und mit viel mehr Verhandlungen, Zusammenarbeit und zwischenmenschlichen Manövern. Wie ChatGPT verlässt sich Cicero auf ein Sprachmodell, um mit seinen menschlichen Gegnern zu kommunizieren, aber im Gegensatz zu ChatGPT muss es diese Wörter mit Handlungen verbinden. Es muss eine Theorie des Geistes haben. „Wir haben eigentlich versucht, ein Brainstorming zu machen, für welches Spiel es am schwierigsten wäre, eine KI zu entwickeln“, sagte uns Noam Brown, einer der Meta-Forscher, die Cicero entworfen haben.
Aber eine noch schwierigere Herausforderung könnte darin bestehen, KIs zu entwerfen, die spielen können mehrere Spiele. Einige davon existieren bereits: Deepminds MuZero beherrscht Schach, Go, Shogi (auch bekannt als japanisches Schach) und 57 verschiedene Atari-Spiele. Je größer die Anzahl und Vielfalt der Spiele, desto schwieriger ist es, eine einzige KI zu entwickeln, die alle spielen kann. „Wenn wir eine Software hätten, die einfach jedes Spiel aus der Top-200-Liste im App Store nehmen könnte … und es so gut spielen könnte wie ein guter Mensch, hätten wir künstliches [general] Intelligenz? Wir hätten so etwas“, sagte Togelius. Zählen Sie alle Spiele zusammen, und schließlich erhalten Sie so etwas wie das Leben.
Dieses Potenzial hat Sarantinos zu Pokémon gebracht: Das Spiel schien mit seinen komplizierten Regeln, unvollständigen Informationen und seiner reinen Stochastik eine Reihe interessanter Herausforderungen zu bieten, ganz zu schweigen von der hirnbrechenden Anzahl möglicher Möglichkeiten, wie ein Kampf ausgetragen werden kann. Die Verbindung zwischen der Verwaltung von sechs digitalen Pokémon in einem Online-Kampf und der Verwaltung von sechs menschlichen Ärzten in einem echten Kriegsgebiet scheint, das muss gesagt werden, ziemlich dürftig zu sein. Aber die wirkliche Hoffnung von Sarantinos, sagte er, sei, dass seine Arbeit als Maßstab dienen werde, an dem zukünftige, fortschrittlichere KIs getestet werden können.
Wenn diese fortschrittlicheren Agenten noch stärkere Pokémon-Spieler sind als Athena2023, dann wollen wir nichts mit ihnen zu tun haben. Als es uns endlich gelang, eines von Athenas sechs Pokémon zu besiegen, war nur noch eines unserer eigenen übrig – Hitmonlee, ein halsloses Kickbox-Pokémon ohne offensichtlichen Mund, Nase oder Ohren. Zurück kam Lunala, der gruselige Vogel-Sensen-Hybrid, der so kurzerhand die Hälfte unseres Teams erledigt hatte. Lunalas besondere Fähigkeiten machen es völlig unempfindlich gegen alle Angriffe von Hitmonlee, sodass Athena2023 Hitmonlee – und den Kampf – mit einem einzigen Schlag hätte erledigen können. Und doch tat es das nicht.
Stattdessen verwendete es seltsamerweise einen Zug, der dem Gegner keinen Schaden zufügt. Dann benutzte es den Zug wieder … und wieder … und wieder und wieder und wieder. An der Schwelle zum Sieg machte Athena2023 den gleichen sinnlosen Zug 12 Mal hintereinander. Hätten wir es nicht besser gewusst, hätten wir vielleicht gedacht, es würde uns verspotten. Aber das war reine Idiotie, ein Beweis dafür, dass Athena2023 zwar mehr als intelligent genug war, um sein Spiel zu gewinnen, aber dennoch überhaupt nicht sehr intelligent war. Die KI war unserem erbärmlichen Hitmonlee nicht unähnlich: großartig darin, Gegner zu Tode zu kickboxen, aber auch halslos, mundlos, nasenlos, ohrlos, hirnlos.