KI-Spieler besser verstehen

Beim Testen von Computerspielen kommt zunehmend K眉nstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Die Arbeitsgruppe Visualisierung des Softwaretechnik-Instituts paluno erforscht, wie sich aus den Testdaten mehr Erkenntnisse gewinnen lassen, um die Spiele zu verbessern.

Die Entwicklung und Anwendung von K眉nstlicher Intelligenz hat in der Games-Branche eine lange Tradition. Mit KI werden Welten immer realistischer: Virtuelle Mit- und Gegenspieler k枚nnen sich immer besser an Spielverl盲ufe anpassen und reagieren nachvollziehbar auf die Aktionen der Menschen vor ihren PCs oder Konsolen. Aber auch beim Testen von Spielesoftware setzen Entwickler zunehmend auf KI. W盲hrend fr眉her immer wieder alle m枚glichen Situationen von Hand nachgespielt werden mussten, wird heute ein wesentlicher Teil dieser Arbeit durch KI automatisiert.

Doch je leistungsf盲higer die Algorithmen werden, desto schwieriger wird es f眉r Spieleentwickler, die Strategien der virtuellen Agenten zu verstehen. Das ist jedoch wichtig, um die Spiele weiterzuentwickeln. Die Arbeitsgruppe von Prof. Fabian Beck forscht an einem neuen L枚sungsansatz f眉r dieses Problem. Die Wissenschaftler wollen mithilfe geeigneter Visualisierungen das Verhalten der k眉nstlichen Agenten verst盲ndlich darstellen. Dabei konzentrieren sie sich darauf, das zeitliche Verhalten, das sich im Laufe eines Spiels auf dem Bildschirm abspielt, buchst盲blich auszurollen und lesbar zu machen. Mit dieser Hilfe k枚nnten Spieleentwickler z.B. Schwierigkeiten in Spielen ausgewogener gestalten oder die k眉nstlichen Agenten selbst verbessern.

Erste Erfolge konnten die Forscher bereits erzielen. So hat Doktorand Shivam Agarwal mit einem Kollegen der TU Eindhoven eine Visualisierung zur Analyse von Pommerman-Spielen entwickelt. Pommerman dient der Machine-Learning-Forschung als Testumgebung, um das kooperative und gegnerische Verhalten von KI-gesteuerten Agenten zu trainieren. In einer Befragung von KI- und Spiele-Experten wurde das Visualisierungstool als n眉tzlich bewertet.

Die Wissenschaftler wollen ihren Ansatz nun auch f眉r weitere Spiele anwendbar machen. Mit geeigneten Visualisierungen k枚nnten Entwickler in Zukunft mehr Wissen aus ihren Testdaten herausholen. Dies k枚nnte auch die KI-Forschung weiterbringen, denn die Games-Branche dient ihr bekanntlich als Entwicklungstreiber und wichtiges Testfeld.

Weitere Informationen und Redaktion:
Birgit Kremer, paluno, Tel. 0201/18 3-4655,聽birgit.remer@paluno.uni-due.de

Zum Originalbeitrag vom 13.08.2020

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