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Forscher am Computer Science and Artificial Intelligence Lab des MIT und dem University College London haben einen Algorithmus entwickelt, dank dem ein Computer lernt, das Handbuch des Strategiespiel-Klassikers "Civilization II" zu "verstehen".
Zwar begreift die Software den Text nicht so wie ein Mensch - doch immerhin gelingt es dem Programm, ohne jegliches Vorwissen seine Spielstrategie zu verfeinern und somit viel eher zu gewinnen. "Das ist spannende Grundlagenforschung. Einen Text sinnvoll für eigenen Zwecke zu verwenden, ist in gewisser Weise Sprache lernen", meint Harald Trost, Professor am Institut für Artificial Intelligence der Medizinischen Universität Wien. Das amerikanisch-britische Team betont indes, dass der Ansatz prinzipiell auch für Anwendungsgebiete wie die Robotik interessant sei.
Bei dem Civilization-Experiment lernt die Software der Forscher, anhand einzelner Worte im Handbuch nach Passagen zu suchen, die in der jeweiligen Spielsituation hilfreich sein könnten und leitet aus diesen mögliche Aktionen ab - beispielsweise, was ein "Siedler" in der Umgebung einer "Stadt" machen sollte. Bewährt sich eine so gefundene Strategie, kommt sie in Zukunft bevorzugt zum Einsatz. So konnte der Algorithmus 79 Prozent seiner Duelle mit der spieleigenen Künstlichen Intelligenz (KI) gewinnen, während die Erfolgsrate ohne Informationen aus dem Handbuch bei nur 46 Prozent lag.
"Das Schöne daran ist, dass das System verwertbare Informationen wirklich selber findet", urteilt Trost. Daran ändert auch die Tatsache nicht, dass das Textverständnis sich auf einem sehr abstrakten Niveau bewegt. "Das Interessante an unserem Zugang ist, dass er nicht versucht, Wörtern menschenähnliche Semantik zuzuordnen, sondern Wörter und Sätze auf einer Ebene versteht, die bei der Planung helfen", betont UCL-Informatiker David Silver. Eine "Stadt" bleibt dabei ein eher abstraktes Konzept, das nützlich ist, um eine Civilization-Partie zu gewinnen.
"Spiele dienen einfach aufgrund ihrer Komplexität als Testumgebung für solche KI-Technologien", betont MIT-Doktorand S. R. K. Branavan. Denn der Ansatz an sich hat nach Ansicht der Forscher viel breiteres Potenzial. "Bei komplexen Planungsaufgaben, wo es eine Informationsquelle in natürlicher Sprache gibt, kann diese Methode prinzipiell Anwendung finden", sagt Silver. In der Praxis dürften gewisse kontextspezifische Vorbereitungen erforderlich sein. Am MIT machen sich Wissenschaftler jedenfalls schon daran, die Algorithmen zur Abschätzung von Vortbedeutungen bei robotischen System umzusetzen.