– Sophy: die künstliche Intelligenz, die alle Spieler übertrifft
Bisher sind die Menschen schneller gefahren. Sie werden jetzt von der Software überholt. Sein Erfinder vermittelt dieser Tage Wissen über die Kunst des digitalen Autorennens in der Schweiz.
Gepostet heute um 15:13 Uhr
Spannendes Rennen um Platz zwei: Der Mann versucht, die Maschine nicht passieren zu lassen. Direkt davor steht ein zweites Auto, das von künstlicher Intelligenz gesteuert wird.
Bildschirmfoto
Die beiden Rennwagen rasen in schneller Folge die Strecke hinunter. Immer wieder versucht das Blau zum Weiß vorzudringen. Aber das blockiert. Sie können die schwierige Runde des Lago Maggiore nicht durchfahren. Bis kurz vor Schluss: Der Rücken ist durchgeschnitten. Die beiden Autos sind fast gleich …
Rennwagen führen nicht ins echte Leben, sondern zum „Big Touring“-Spiel auf der Playstation. Die Lago-Maggiore-Runde gibt es nicht wirklich. Auch die Hälfte der Spieler ist nicht echt: Bei diesem Autorennen auf einer Pressekonferenz tritt künstliche Intelligenz gegen die besten Spieler der Welt an. Der Mensch und die Maschine liefern sich ein Duell von Angesicht zu Angesicht.
Autorennen sind anspruchsvoll
Sophy ist der Name einer künstlichen Intelligenz (KI), die virtuelle Fahrzeuge steuern kann. Es wurde von einem Sony-Team teilweise in der Schweiz entwickelt. Auch Roberto Capobianco hat mit uns zusammengearbeitet. Neben seiner Tätigkeit für das japanische Unternehmen lehrt er an der Universität La Sapienza in Rom. Am Donnerstag wird er an der SDS Data Science Conference in Luzern einen Überblick über seine Arbeit zum Autorennen geben.
“Wir waren sehr nervös”, sagte Capobianco über das Rennen, das Anfang Februar stattfand. Nach dem zweiten Versuch konnte das Entwicklungsteam endlich feiern: Sophy überquerte als Erste die Ziellinie. Und auch in der Teamwertung ließ die Maschine Menschen hinter sich.
Ein Autorennen zu fahren ist sehr anspruchsvoll: Entscheidungen müssen in Sekundenbruchteilen getroffen werden. Und es gibt immer wieder neue, oft unvorhersehbare Herausforderungen. Sie müssen das Auto bis zum Anschlag schieben. Auch ein kleiner Fehler kann zum Ende führen.
Rennsimulation hat Sophy als Mensch gelernt, erklärt Roberto Capobianco: „Er hat probiert, geübt und geübt.“ Er ist Hunderttausende Male gefahren. Anfangs hatte er viele Unfälle. Er ist von der Strecke abgekommen. Sie hat die falsche Linie gewählt. Wenn er sich irrte, bekam er einen Strafpunkt, und wenn das Rennen gut lief, bekam er einen Bonus. Nach und nach verbesserte er seine Fahrkünste.
“Bald wird Sophy die Menschen komplett hinter sich gelassen haben.”
Roberto Capobianco, Wissenschaftler und Entwickler von KI
Währenddessen reizt Sophy den Straßenbelag bis auf den letzten Millimeter aus. Sie weiß, wo die Ideallinie verläuft. Und er ist auch taktisch schlau: Wenn es Sinn macht, bleibt er auf der Hut. Oder den Weg blockieren, damit ein Gegner nicht vorrücken kann.
Wie Sophy das alles gelernt hat, beschreiben Sony-Mitarbeiter in einem Fachartikel im renommierten Magazin „Nature“. „Im Moment ist es ein Kopf-an-Kopf-Rennen“, sagt Roberto Capobianco. “Aber bald wird Sophy die Menschen komplett hinter sich gelassen haben.”
Von Schach bis Autorennen
Das Autorennen ist eine weitere Folge des langen spielerischen Wettstreits zwischen Mensch und Maschine. Es begann mit einem öffentlichen Aufruf vor 25 Jahren: Damals spielte Schachweltmeister Garry Kasparow gegen IBMs Schachcomputer Deep Blue. Im zweiten Anlauf verlor er, eine Niederlage, die ihn hätte treffen müssen.
Zahlreiche weitere Mensch-Maschine-Wettkämpfe folgten, zum Beispiel im schachähnlichen japanischen Shogi. 2016 schlug ein von Google entwickelter Algorithmus „Go“, ein komplexes Spiel, das nicht nur analytisches Denken, sondern auch Intuition erfordert. Heute konkurrieren die Technologiegiganten in weniger regulierten Spielewelten: zum Beispiel a Kämpfe in der Ego-Perspektive Quake oder im beschriebenen Autorennen.
Zwischen dem Schachturnier und dem Autorennen liegt ein Vierteljahrhundert rasanter Entwicklung. Schon früh haben die Entwickler festgelegt, wie ein Computer in welcher Situation reagieren soll. Spätere Systeme trafen diese Entscheidungen anhand einer großen Menge von Daten aus früheren Spielen.
Im Jahr 2017 demonstrierte die Google Deep Mind-Tochter Alpha Zero, den ersten Algorithmus, der selbstständig Strategiespiele wie Schach, Shogi und Go lernt. Sehr komplexe und wenig regulierte Spiele kommen ohne diese maschinellen Lerntechniken nicht aus. In dieser Trainingsphase wird viel Rechenleistung benötigt. Das System lernt von Runde zu Runde. Irgendwann ist das System besser als die erfolgreichsten Menschen.
Wird künstliche Intelligenz übernehmen?
Die rasanten Fortschritte, die in der künstlichen Intelligenz gemacht werden, sind erstaunlich. Aber sie haben auch Angst: Wird eines Tages künstliche Intelligenz die Macht übernehmen?
„Daran glaube ich nicht“, sagt Roberto Cabobianco. „Im Gegenteil: Künstliche Intelligenz kann unser Leben sicherer, besser und komfortabler machen.“ Ein ganz einfaches Beispiel: Fotos können mit einer Software durchsucht werden, die die angezeigten Objekte automatisch erkennt und indiziert. Ähnliche Techniken kommen auch in der Medizin zum Einsatz: Programme suchen zum Beispiel in Bildern eines Computertomographen nach Krebszellen. Oder im Straßenverkehr: Die ersten Autos, die, wenn erlaubt, weitgehend autonom fahren könnten, sind bereits unterwegs.
“Künstliche Intelligenz kann unser Leben sicherer, besser und komfortabler machen.”
Roberto Capobianco, Wissenschaftler und Entwickler von KI
Aber machen neue Technologien die Arbeit des Menschen überflüssig? Das gelte, sagt Roberto Cabobianco, zunächst dort, wo keine menschliche Intuition oder komplizierte Kommunikation erforderlich sei. „Stattdessen werden andere Arbeitsplätze geschaffen“, ist sich der Forscher sicher.
Wenn der Computer Böses lernt
Doch beim Lernen muss künstliche Intelligenz ausgleichen. Microsoft zum Beispiel hat diese Lektion bereits gelernt: Der Chatbot Tay, der im März 2016 mit großem Schub gestartet wurde, gab bereits kurz nach seinem Start anzügliche und beleidigende Tweets ab. Denn so habe er es in manchen Chats mit echten Usern gelernt. Der Bot wurde für Microsoft zum Debakel. Das Unternehmen war gezwungen, den Stecker in weniger als einem Tag zu entfernen.
Auch Autorennen sind ein Beispiel dafür, was schief gehen kann, wenn man Algorithmen beim Lernen freien Lauf lässt: Sophy entdeckte in ihren Workouts, dass sie Konkurrenten fernhalten oder ausbremsen kann, alles Manöver, die im Spiel nicht verboten sind , aber zumindest sind sie nicht wirklich erwünscht.
„Wir haben ein System von Strafpunkten entwickelt, damit der Sophy lernt, fair zu fahren“, sagt Roberto Capobianco. Und lassen Sie es wissen: Die Übertragung des gesunden Menschenverstandes auf künstliche Intelligenz ist immer noch eine große Herausforderung.
Kann künstliche Intelligenz helfen, die großen Probleme der Menschheit zu lösen? Das wird am Donnerstag um SDS-Konferenz 2022 in Luzern kommentiert. Und auch darüber, wie Maschinen lernen können. Als einer der Hauptredner der Konferenz wird Roberto Capobianco einen Überblick über die Entwicklung von Autorennsteuerungen geben. Der Tag richtet sich laut Veranstalter gleichermaßen an Experten und Interessierte an Weltnachrichten, Digitalisierung, Daten und künstlicher Intelligenz. Tageskarten sind vor Ort erhältlich. (mbb)
Mathias Born ist Datenredakteur und Journalist im Ressort Wirtschaft. Seit 2000 ist er als Journalist tätig. Mathias Born hat einen Abschluss in Medienwissenschaft und Datenjournalismus.
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