Der Herbst hat Einzug gehalten, die Tage werden kürzer, es wird früh dunkel in unseren Breiten. Eine Zeit, in der man leicht ins Grübeln gerät, wie etwa über die Schlagzeile, dass
Lee Sedol, einer der weltbesten Go-Spieler, seine professionelle Karriere beendet. Wer den Namen aktuell nicht einordnen kann: Lee Sedol hat 2016 in einem weltweit vielbeachteten Match 4:1 gegen die KI AlphaGo der Google-Tochter DeepMind verloren, damals eine kleine Sensation der angewandten Forschung im Bereich der KI.
Lee Sedol sagt zu seinem Rücktritt: “With the debut of AI in Go games, I’ve realized that I’m not at the top even if I become the number one through frantic efforts … Even if I become the number one, there is an entity that cannot be defeated.“
Passend zu dieser Nachricht hatte DeepMind zu Beginn des Monats auf seinem Blog publiziert, dass die KI Alphastar den Grandmaster-Status im Computerspiel Starcraft II erreicht hat. DeepMind hatte bereits Anfang 2019 eine erste Version von Alphastar publiziert, aber die neue Version Alphastar Final schlägt 99,8 % aller Spieler in allen Spiel-Variationen, spielt also auf E-Sports-Profi-Niveau. Dazu muss gesagt werden, dass Starcraft II ein äußerst komplexes Echtzeit-Strategie-Spiel ist, bei dem jede:r Spieler:in bis zu 1026 mögliche Aktionen zu jedem Zeitpunkt ausführen kann.
Das klingt erstmal sehr abstrakt – auch für Menschen wie mich, die Starcraft II bereits oft gespielt und geschaut haben. Plastischer wurde es für mich durch die kommentierte YouTube-Playlist von Artosis (professioneller Starcraft-II-Caster), einer Spieleserie von Alphastar gegen Serral (einer der weltbesten Starcraft-II-Spieler). Diese wenig publizierte, inoffizielle Spieleserie fand Anfang November auf der Spiele-Messe Blizzcon statt und wird – aus meiner Sicht – von Artosis auch für Neulinge sehr gut erläutert.
Nach dem Anschauen der Playlist beschlich mich ein ähnliches Gefühl wie Lee Sedol, dass auch bei einem so komplexen Spiel wie Starcraft II die Tage, an denen professionelle, menschliche Spieler:innen die KI schlagen können, gezählt sind.
Das Training solcher KIs ist derzeit noch sehr teuer, aber es lässt die Konzepte der Entwicklung von Alphastar – wie etwa Ligen mit 600 Alphastar-Agenten, die gegeneinander in 14 Tagen 60.000 Jahre Starcraft II spielen, um den besten Alphastar-Agenten zu trainieren – in einem etwas unheimlichen Science-Fiction-Licht à la “Matrix“ erscheinen. Aber vielleicht schlägt mir auch nur die dunkle Jahreszeit auf das Gemüt …
Herzlichst,
Christian Meder