- KI-Werkzeuge sind bereits in der Lage, komplexe Aufgaben wie E-Mail-Verfassen und App-Design zu übernehmen, scheitern aber derzeit bei der Videospielerstellung. Microsofts und Anthropics Versuche, KI-Modelle Spiele generieren oder spielen zu lassen, zeigen begrenzte Ergebnisse und Herausforderungen in der Realitätstreue und Konsistenz. Die Erwartungen an KI sind oft überzogen und stehen im Kontrast zu den derzeitigen technologischen Beschränkungen und der begrenzten Kontextaufnahme der Modelle. Anthropic analysierte mit ihrem KI-Modell Claude das Spielen von Pokémon Rot, wobei die KI trotz ihrer begrenzten Spielfähigkeiten hinter menschlichen Kindern zurückbleibt. Solche Experimente sind faszinierend und verdeutlichen sowohl die Leistungskraft als auch die gegenwärtigen Grenzen der KI-Technologie.
Mit der fortschreitenden Evolution von KI-Werkzeugen fühlen wir uns zunehmend ermutigt, immer komplexere Aufgaben an diese abzugeben. Sie können für uns E-Mails verfassen, Präsentationen erstellen, Apps entwerfen, Videos generieren und vieles mehr leisten. Dennoch scheitern sie derzeit noch an der Erstellung von Videospielen. Im Laufe dieses Jahres haben zwei bedeutende Namen im Bereich der KI, namentlich Microsoft und Anthropic, versucht, ihre Modelle Spiele generieren oder spielen zu lassen. Die Ergebnisse fielen jedoch für viele Menschen weitaus begrenzter aus, als erwartet wurde.
Die Herausforderungen der Spielgenerierung
Die Generierung von Videospielen stößt auf ähnliche Schwierigkeiten wie die Erstellung von Videos – Bewegungen wirken merkwürdig und verzerrt, und die KI verliert nach einer gewissen Zeit den Bezug zur „Realität“. Ein Beispiel dafür ist Microsofts jüngster Versuch, eine KI-generierte Version von Quake II zu präsentieren. Beim Ausprobieren dieses Spiels erlebte ich ein geradezu surrealistisches Abenteuer mit verschwommenen, aus dem Nichts auftauchenden Gegnern und ständig wechselnden Umgebungen. Betritt man einen neuen Raum, kann es vorkommen, dass der Eingang beim Rückschauen verschwunden ist und die Wände sich erneut verändert haben.
Dieses Erlebnis endet jedoch bereits nach wenigen Minuten und fordert zu einem Neustart des Spiels auf – in unglücklichen Fällen sogar schon früher, wenn die Eingaben nicht mehr korrekt erkannt werden. Trotz dieser gegenwärtigen Beschränkungen bleiben solche Experimente faszinierend und demonstrieren deutlich, wozu KI fähig ist und wo ihre gegenwärtigen Grenzen liegen.
Realität und Erwartungen an KI
In einer Welt, in der ständig über KI gesprochen wird, ist es unvermeidlich, auf überzogene Erwartungen zu treffen. Menschen hören ständig die ambitionierten Visionen der CEOs großer Tech-Unternehmen – von der Lösung globaler Probleme wie dem Klimawandel bis hin zur Aussicht, dass KI in wenigen Jahren sogar menschliche Intelligenz übertreffen könnte. Doch die Realität zeigt uns derzeit noch verzerrte, unklare Darstellungen in Spielen wie dem skurrilen Quake II.
Der aktuelle Stand der Technik hält den hohen Erwartungen oft nicht stand: Die Genauigkeit ist bislang unzureichend, das Befolgen von Anweisungen bleibt komplex und die Kontextaufnahme ist begrenzt. Die Modelle sind eher auf die Menge an im Internet verfügbaren Informationen als auf tiefgründiges Weltwissen trainiert. Gerade bei der Generierung von Videospielen, die normalerweise von ganzen Entwicklerteams über Jahre hinweg kreiert werden, offenbaren sich die Herausforderungen besonders deutlich.
Claude und die Herausforderung, Pokémon zu spielen
Erfreulicherweise wird auch das Spielen von Videospielen mit KI-Modellen analysiert. Anthropic hat ein spannendes Experiment gestartet, in dem ihr Held Claude versucht, das Spiel Pokémon Rot zu meistern. Doch selbst nach zweimonatigen Versuchen bleibt er hinter den Fähigkeiten eines durchschnittlichen zehnjährigen Kindes zurück. Besonders knifflig für Claude ist die Geschwindigkeit, mit der Entscheidungen getroffen werden müssen. Hunderte von Aktionen über mehrere Tage hinweg sind nötig, um durch den Viridian-Wald zu navigieren.
Claude ist keineswegs unerfahren im Gewinnen von Pokémon-Kämpfen, doch das Navigieren in der Spielwelt, das Vermeiden von Kollisionen mit Bäumen und Gebäuden sowie das Verstehen der Darstellung auf dem Bildschirm fällt ihm schwer. Sein begrenztes „Gedächtnis“ macht es schwer, sich Ziele, bereits getätigte Aktionen und besuchte Orte zu merken. Es ist eine spannende Zeit für die KI-Entwicklung, und während der Weg zur Perfektion noch weit ist, bieten uns Projekte wie dieses zumindest unterhaltsame Einblicke in die Leistungskraft und Grenzen heutiger Technologie.
