Schach, Go, Starcraft, Dota und viele mehr: KI hat längst bewiesen, dass sie komplexe Strategie- und Videospiele besser als menschliche Profis beherrschen kann. Weshalb will Facebook die Spielfähigkeiten von Künstlicher Intelligenz jetzt mit einem altertümlichen Dungeon Crawler erneut auf die Probe stellen?
Das 1987 als Rollenspiel veröffentlichte "NetHack" gilt als besonders schwierig: Spieler müssen sich mit Schwertern, Zaubersprüchen und Heiltränken 50 zufällig generierte Dungeons vorkämpfen, um ein magisches Amulett zu finden. Die Besonderheit ist das abstrakte Aussehen, das eine komplexe Spielwelt ermöglicht: In NetHack bewegen Spieler kleine mit ASCII-Art erstellte Textblöcke durch Textzeichenwelten.
Jeder Spielertod führt zu einem Neustart und jeder Spielverlauf ist neu. Das soll laut Facebooks KI-Forschern die Generalisierungsfähigkeit Künstlicher Intelligenz auf die Probe stellen: "Eine Partie NetHack zu gewinnen, erfordert langfristige Planung in einer unglaublich unnachgiebigen Umgebung." Da immer nur ein Teil des Spielfelds zufällig generiert und zu sehen ist, müsse die KI laufend unerforschte Gebiete erschließen
Herausforderungen auf dem Weg zum magischen Amulett gibt es viele: Die KI muss Monster bekämpfen, Rätsel lösen, giftige Wasserstellen überqueren und vieles mehr. Menschliche Profispieler bräuchten bis zum finalen Triumph durchschnittlich 25 bis 50 Mal so viele Schritte wie bei einem Starcraft II Spiel.
Die Interaktion zwischen Spielern und der abstrakten Text-Welt beschreiben Facebooks Forscher als "enorm komplex": Lösungen erforderten viel Einfallsreichtum und Kreativität. Menschliche NetHack-Spieler schließen sich daher zusammen und greifen häufig auf Anleitungen im Internet zurück oder tauschen sich im NetHack-Wiki aus.
Video: Spielszenen aus NetHack
Methoden schneller testen: Schlankes KI-Training
NetHack hat gegenüber modernen Computerspielen wie Starcraft oder DOTA 2 aus Perspektive von KI-Entwicklern einen wesentlichen Vorteil: Das KI-Training ist beim einfach gehaltenen NetHack vergleichsweise schnell und schlank innerhalb weniger Stunden oder Tage und mit handelsüblichen Highend-Grafikkarten möglich.
Im Vergleich zu Benchmarks mit vergleichbarem Schwierigkeitsgrad sollen Forscher die neusten Lernmethoden mit NetHack um den Faktor 50 bis 100 schneller testen können - bei einer höheren Komplexität der Lernumgebung.
Die KI-Systeme von Deepmind oder OpenAI für die zuvor erwähnten neueren Spiele Starcraft II oder Dota 2 wurden teils monatelang auf spezialisierten Serverfarmen trainiert. Dennoch hätten diese Systeme nicht zu neuen KI-Methoden geführt, die sich leicht auf Probleme in der echten Welt anwendenden ließen, so die Forscher.
"Wir brauchen Umgebungen, die komplex sind und die Unzulänglichkeiten von RL (bestärkendes Lernen) aufzeigen, aber auch extrem schnelle Simulationen bei geringen Rechenkosten ermöglichen", schreiben Facebooks KI-Forscher.
NetHack-Challenge läuft ab sofort bis Oktober
Aus diesem Grund rufen sie den "NetHack Challenge" ins Leben: Seit dem 9. Juni bis zum 15. Oktober haben Interessierte die Chance, KI-Agenten zu entwickeln, die NetHack bezwingen können. Die Gewinner werden auf der KI-Fachkonferenz NeurIPS 2021 im Dezember bekannt gegeben.
KI-Agenten können nach beliebigen Verfahren konzipiert und trainiert werden, bestärkendes Lernen ist keine Voraussetzung, und externe Informationen dürfen zurate gezogen werden.
Die Gewinner werden in drei Kategorien benannt: der beste KI-Agent insgesamt, der beste Agent, der kein neuronales Netz verwendet und der beste KI-Agent aus der Wissenschaft oder von einem unabhängigen Team.
Alle Informationen zum Wettbewerb gibt es auf der offiziellen NetHack Challenge Webseite.
Quellen: NetHack Challenge, Facebook AI
