Wir schreiben den 31. August 1994. Schachweltmeister Garri Kasparow verliert bei einem Schnellturnier gegen das auf einem Pentium 1 laufende Schachprogramm Chess Genius. 2006, über zehn Jahre später, ist ein vom Computer gesteuerter Gefährte im Spiel Gothic 3 zu dusselig, den Weg zu finden und verheddert sich in einem Baum. Im Spiel Dungeon Keeper gibt der Computer gar auf, wenn der Spieler seinen Dungeon zügig aufbaut.

Künstliche Intelligenz - Die Geschichte der KI-Forschung: von dummen Tiberium-Sammlern und Schachweltmeistern.

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Ist der Spieler zu schlau, gibt der Dungeon Keeper auf.
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Chess Genius, Gothic 3 und Dungeon Keeper dienen hier nur als Beispiele für ein generelles Phänomen: Die künstliche Intelligenz (kurz: KI) hat nicht nur mit beeindruckenden Leistungen weltweit für Aufsehen gesorgt, sondern gleichzeitig auch unzählige Male dazu geführt, dass vor allem Computerspieler aufgrund der Unfähigkeit der vom Computer gesteuerten Einheiten entnervt den Kopf schütteln. Wie sind diese Leistungsunterschiede zu erklären?

Das Land der (un)begrenzten Möglichkeiten

Es konnte wohl niemand ahnen, was der 13. Juli 1956 für Folgen haben würde. An diesem Tag begann am amerikanischen Dartmouth College die erste Konferenz, die sich dem Thema künstliche Intelligenz widmete und heute als Geburtsstunde der modernen KI-Forschung angesehen wird. Wie bei vielen neuen Errungenschaften des Menschen wurden auch in die KI große Hoffnungen gesetzt.

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Mittlerweile besiegen Schachcomputer sogar Weltmeister.
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Insbesondere die Anfangsphase war von einer fast grenzenlosen Erwartungshaltung geprägt: Computer sollten in Zukunft nahezu alle Aufgaben lösen können, zu deren Bewältigung Intelligenz notwendig ist. So prognostizierte der Sozialwissenschaftler Herbert Simon 1957 unter anderem, dass ein Computer innerhalb der nächsten 10 Jahre einen wichtigen mathematischen Satz entdecken und beweisen sowie Schachweltmeister werden würde.

Es sollte sich herausstellen, dass diese Prognosen nicht eintreten würden. Dennoch wiederholte Simon seine Thesen 1990 noch einmal, diesmal allerdings ohne Zeitangabe. Auch ein in den 1960er Jahren entwickeltes Programm namens „General Problem Solver“, das beliebige Probleme lösen können sollte, wurde nach beinahe zehnjähriger Entwicklungszeit wieder eingestellt.

Erntezeit mit Hindernissen

Künstliche Intelligenz ist dennoch zu vielen erstaunlichen Leistungen fähig. Neben dem bereits erwähnten Sieg über Schachweltmeister Kasparow stellt sie sich auch in Computerspielen längst nicht immer dumm an: Im Shooter Crysis nutzen die KI-Mitstreiter geschickt Deckungsmöglichkeiten und agieren auch im Team fehlerfrei, indem sie zum Beispiel den Gegner umzingeln. In Race Driver: GRID besitzt sogar jeder computergesteuerte Fahrer seinen eigenen Charakter und richtet sein Fahrverhalten nach dem Erfolg des Spielers aus.

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Schlechte KI: Die Sammler aus C&C finden immer noch nicht den richrigen Weg.
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Besonders in Spielen, in denen es der Spieler in hohem Maße mit einem vom Computer gesteuerten Gegner zu tun bekommt, ist eine gute KI unabdingbar, da sie dafür sorgen muss, dass Szenarien den Menschen vor dem Monitor stundenlang fesseln, ohne dabei langweilig zu wirken. Vor allem bei taktisch geprägten Spielen fallen dem Spieler Fehler der KI sofort auf.

Bestes und altbekanntes Beispiel für diesen Fall: Die Erntemaschine in Command & Conquer. Während vor allem die Grafik seit dem ersten Teil aus dem Jahr 1996 enorm weiterentwickelt wurde, rollt der Ernter selbst im dritten Teil, der im März 2007 veröffentlicht worden ist, immer noch in die Basis des Feindes, um dort den kostbaren Rohstoff Tiberium abzubauen. Da wäre es beinahe ein Segen, wenn sich die KI auch in diesem Fall nicht besonders geschickt anstellen und den Ernter gewähren lassen würde – stattdessen wird er in seine Einzelteile zerlegt.

Man nehme einen Algorithmus…

Ob die KI gut oder schlecht ist, merkt jeder Spieler schnell selbst. Was aber genau unter künstlicher Intelligenz zu verstehen ist, ist ein ganz anderes Thema. „Vereinfacht gesprochen umfasst KI alle Mechanismen/Algorithmen, die notwendig sind, damit sich Nichtspielercharaktere (NPC) in Spielen sinnvoll verhalten“, erläutert Dr. Andreas Gerber, Geschäftsführer der Firma xaitment, das KI-Software für Spiele entwickelt.

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Eine KI funktioniert wie ein Kochrezept.
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Ein Algorithmus ist eine mehr oder weniger genau definierte Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer bestimmten Art von Problemen. Auch im Alltag treffen wir zum Beispiel beim Kochen auf solche Algorithmen, nämlich genau dann, wenn wir nach einem Rezept verfahren. Dort sind alle Bezeichnungen und Handlungen genau genug vorgegeben und auch für Teilaufgaben wie Braten, Rühren oder Backen gibt es feste Angaben. Wir arbeiten uns dann anhand der Angaben durch den Prozess, bis am Ende das Gericht fertig ist.

Ähnlich verhält es sich im Prinzip auch mit der KI: „Je komplexer die eingesetzten Verfahren sind, desto realistischer, natürlicher und intelligenter agieren die Charaktere“, führt Gerber aus. Die Programmierer müssen also für alle nicht vom Spieler gesteuerten Einheiten wie etwa Charaktere, Gebäude oder Feinde festlegen, wie sie sich in bestimmten Situationen verhalten sollen und ihnen Vorgaben machen, an die sie sich halten müssen – wie beim Kochen.

Voraussetzungen für gute KI

Dennoch darf der Computer nicht einfach ein Programm herunterspulen. Gerber erläutert: „Eine gute KI handelt strategisch, im Voraus planend, passt sich dem Spielgeschehen an, koordiniert sich selbst, bietet dem Spieler Abwechslung und ist nicht nur reaktiv, sondern fordert den Spieler ihrerseits heraus“ Prinzipiell müssen vier Grundvoraussetzungen erfüllt sein, damit der Computer die beschriebenen Aktionen durchführen kann.

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Eine gute KI muss strategisch denken können.
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Zunächst muss sich der NPC reaktiv verhalten können. Hört er zum Beispiel ein Geräusch, muss er kurzfristig entscheiden, was zu tun ist - etwa ein Versteck suchen oder angreifen. Als zweite Voraussetzung muss die künstliche Intelligenz für sich selbst planen. Sie muss sich den menschlichen Spielern anpassen, um individuelle Ziele erreichen zu können, die während des Spiels entstehen oder sich sogar verändern können.

Drittens muss die der Computer kommunizieren und im Team planen können. Bei einem Rennspiel bedeutet das zum Beispiel, dass zwei KI-gesteuerte Fahrer abwechselnd hintereinander im Windschatten fahren, um Benzin zu sparen. Als letzte Grundvoraussetzung für ein glaubwürdiges und individuelles Verhalten muss jeder NPC sein eigenes Wissen besitzen. Er macht seine eigenen Erfahrungen und muss manchmal auch mit vagem und falschem Wissen umgehen können.

Der schummelnde Gegenspieler

Diesen Aufwand kann natürlich nicht jeder Entwickler betreiben. Bei schwachen Verfahren muss der Computer zwangsweise „schummeln“. Gerber beschreibt dies folgendermaßen: „Aus Mangel an komplexen KI-Verfahren hat die Künstliche Intelligenz in vielen Spielen den vollen Zugriff auf alle Information der Spielwelt. Ein Spieler hingegen nicht; die Folge: Frustration und nachlassender Spielspaß. Erst wenn für die KI-Entwicklung ausreichend viele Ressourcen aufgewendet werden, ist sie in der Lage, mit unvollständigem Wissen umzugehen und sich dynamisch auf wechselnde Situationen einzustellen.“

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Eine schwache KI schummelt und ignoriert den Fog of War.
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Das Problem dabei: Generell wird der KI fünf Prozent bis höchstens zehn Prozent der Rechenleistung zur Verfügung gestellt, was für einen sehr hohen Optimierungsbedarf sorgt. Während mittlerweile jedes Jahr eine neue Grafikkarten-Serie auf den Markt geworfen wird und Entwickler über komfortable Leveleditoren verfügen, müssen die Skripte für die künstliche Intelligenz immer noch mühsam direkt in den Programmcode eingegeben werden – in der heutigen Zeit eigentlich kaum vorstellbar.

Gerade dieser Aufwand wird häufig von den Entwicklern unterschätzt. Die Folge: eine schlechte KI, die offensichtliche Fehler macht und sogar beim Schummeln erwischt wird. Letzteres kann zum Beispiel passieren, wenn der Spieler sieht, dass die eigenen Einheiten langsamer produziert werden als die des Computergegners. Dann ist eine „dumme KI“ im Einsatz. Eine künstliche Intelligenz fällt dementsprechend auch nur dann auf, wenn sie nicht richtig funktioniert.

Schachmatt

Warum ist dann trotzdem ein Computer dazu in der Lage, einen Schachweltmeister zu besiegen, während in Spielen die KI lange noch nicht so weit ist, wie sie sein sollte? Die Antwort liegt darin, dass es beim Schach lediglich 64 verschiedene Felder und sechs unterschiedliche Figuren gibt. In Spielen dagegen existieren nicht nur weitaus mehr Felder, sondern auch Hunderte verschiedener Einheiten, Gebäude und Technologiestufen.

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"Schach ist ein sehr einfaches Problem."
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Dr. Andreas Gerber erklärt: „Schach ist von der Algorithmik ein sehr ‚einfaches’ Problem im Vergleich zu komplexen Computerspielen. Die Verfahren für ein Schachprogramm sind seit vielen Jahren bekannt und die Stärke eines Schachcomputers hängt nur noch von der schieren Rechengewalt der Hardware ab. Aus Sicht der KI ist dies relativ unspektakulär. Spannend wird es bei Computerspielen, die viel Interaktion mit dem Spieler erlauben. Der Aufwand, eine herausfordernde KI zu entwickeln, wird immer noch stark unterschätzt. Die Programmierung einer cleveren künstlichen Intelligenz ist mindestens genauso aufwändig und teuer wie die einer opulenten Grafik.“

Dieser enorme Umfang ist auch der Grund dafür, dass sich viele Entwickler bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz auf das Spielprinzip beschränken und es zum Beispiel NPCs nicht interessiert, wenn der Spieler sich in ihrem Haus umschaut und Gegenstände mitnimmt. Oft wird die Entwicklungszeit der KI und der damit zusammenhängende Aufwand auch ganz einfach unterschätzt.

Intelligenz muss warten...

Und es gibt noch einen Grund für die Vernachlässigung der künstlichen Intelligenz: Mit guter KI lassen sich noch keine Spiele verkaufen. Ist das Spiel noch nicht veröffentlicht, achten die Leute vor allem auf zeitgemäße Grafik, coole Charaktere und schicke Trailer. Deshalb werden auch Grafik und technische Aspekte konstant weiterentwickelt, während die künstliche Intelligenz nach wie vor stiefmütterlich behandelt wird.

„Um eine fähige KI zu erschaffen, müssen Game-Developer mehrere Personenjahre Entwicklung investieren. Viel zu oft wird das Gesamtbudget jedoch für Grafik und Physik aufgebraucht. KI gilt häufig als ‚lästiger’ Part, der quasi nebenbei und mit geringem Ressourceneinsatz entwickelt wird. Zudem erfordert insbesondere das Feld der KI-Programmierung ein sehr spezielles Know-how. Leider gibt es weltweit jedoch wenige, wirklich gut ausgebildete KI-Experten“, führt Gerber aus.

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Der Tipp des Experten: KI sollte wie eine Grafik-Engine als Middleware entwickelt werden.
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Schlechte Aussichten also für die KI? Nicht ganz. „Durch die Lizenzierung erprobter KI-Engines würden sich derartige Probleme vermeiden lassen. Oft ist es für die Unternehmen im Endeffekt teurer, eigene Technologien zu entwickeln, statt auf fremde Middleware zurück zu greifen. Im Grafik-Sektor hat sich diese Erkenntnis längst durchgesetzt. Im Bereich der künstlichen Intelligenz kommen Unternehmen erst langsam an diesen Punkt“, erläutert Gerber.

Es bleibt also Hoffnung. Immer mehr Studios erkennen, dass in den KI-Bereich deutlich mehr Budget und Manpower investiert werden muss. Während Spiele im Grafik- und Physik-Sektor qualitativ heutzutage nur noch sehr schwer voneinander abzuheben sind, bildet gerade die künstliche Intelligenz diesbezüglich eine erfreuliche Ausnahme. Gerade in diesem Gebiet lassen sich noch echte Quantensprünge erzielen, die auch für Spieler sofort ersichtlich sind. Bis dies soweit ist, werden aber wohl sicherlich noch einige Erntemaschinen ins gegnerische Lager rollen…