Gepostet heute um 15:13 Uhr Spannendes Rennen um Platz zwei: Der Mann versucht, die Maschine nicht passieren zu lassen. Weit voraus ist ein zweites Auto, das von künstlicher Intelligenz gesteuert wird. Bildschirmfoto Die beiden Rennwagen überqueren nacheinander die Strecke. Immer wieder versucht Blau, Weiß zu überholen. Aber das blockiert. Auf der schwierigen Strecke am Lago Maggiore geht es nicht voran. Bis kurz vor Schluss: Der Rücken schneidet. Die beiden Autos sind fast gleich … Rennwagen führen nicht im wirklichen Leben, sondern im Spiel „Gran Turismo“ auf der Playstation. Den Rundkurs am Lago Maggiore gibt es eigentlich nicht. Plus: Die Hälfte der Spieler ist gar nicht echt: Bei diesem Autorennen bei einem Presseevent tritt künstliche Intelligenz gegen die besten Spieler der Welt an. Mensch und Maschine stehen im Nahkampf.

Autorennen sind anspruchsvoll

Sophy ist der Name einer künstlichen Intelligenz (KI), die virtuelle Fahrzeuge steuern kann. Entwickelt von einem Sony-Team, teilweise in der Schweiz. 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 im Autorennsport geben. “Wir waren sehr nervös”, sagte Capobianco über den Kampf Anfang Februar. Nach dem zweiten Versuch konnte das Entwicklungsteam endlich feiern: Sophie überquerte als Erste die Ziellinie. Und auch in der Gruppenwertung ließ die Maschine die Welt hinter sich. Ein Autorennen zu fahren ist sehr anspruchsvoll: Entscheidungen müssen in Sekundenbruchteilen getroffen werden. Und es gibt immer wieder neue, oft unvorhergesehene Herausforderungen. Das Auto muss anhalten. Auch ein kleiner Fehler kann zum Ende führen. Sophy habe als Mensch gelernt, Rennen zu simulieren, erklärt Roberto Capobianco: „Er hat versucht, geübt und geübt.“ Er ist Hunderttausende Male gefahren. Am Anfang hatte er viele Unfälle. Er verließ die Strecke. Wählen Sie die falsche Zeile. Immer wenn er einen Fehler machte, bekam er einen Strafpunkt und wenn das Spiel gut lief, bekam er einen Bonus. Verbesserte nach und nach ihre Fahrkünste. “Bald wird Sophie die Menschen komplett hinter sich gelassen haben.” Roberto Capobianco, KI-Wissenschaftler und Programmierer Sophy reizt derweil die Straße bis auf den letzten Millimeter aus. Er weiß, wo die Ideallinie verläuft. Und es ist auch taktisch schlau: Wenn es sinnvoll ist, bleibt es im Windschatten. Νει blockiert den Weg, damit ein Gegner nicht überholen kann. Wie Sophy das alles genau gelernt hat, beschreiben Sony-Mitarbeiter in einem Sonderartikel im renommierten Magazin „Nature“. “Im Moment ist es ein Kopf-an-Kopf-Kampf”, sagt Roberto Capobianco. “Aber bald wird Sophie die Menschen komplett hinter sich gelassen haben.”

Von Schach bis Autorennen

Autorennen sind eine weitere Episode im langjährigen spielerischen Mensch-Maschine-Wettbewerb. 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 treffen sollte. Viele andere Mensch-Maschine-Kämpfe folgten, zum Beispiel im japanischen schachähnlichen Shogi. 2016 gewann ein von Google entwickelter Algorithmus „Go“ – ein komplexes Spiel, das neben analytischem Denken auch Intuition erfordert. Technologiegiganten konkurrieren derzeit in weniger regulierten Spielewelten: zum Beispiel in Kämpfe in einem Ego-Shooter Erdbeben oder im beschriebenen Autorennen.
Zwischen Schachturnier und Autorennen liegt ein Vierteljahrhundert rasanten Wachstums. Schon früh legten die Entwickler fest, wie ein Computer in welcher Situation reagieren soll. Spätere Systeme trafen diese Entscheidungen anhand einer großen Datenmenge aus früheren Spielen. 2017 stellte die Google-Tochter Deep Mind Alpha Zero vor, den ersten Algorithmus zum Erlernen unabhängiger Strategiespiele wie Schach, Shogi und Go. Extrem komplexe und wenig regulierte Spiele kommen ohne solche maschinellen Lerntechniken nicht aus. In dieser Phase des Trainings wird viel Rechenleistung benötigt. Das System lernt von Runde zu Runde. Irgendwann ist das System besser als die meisten integrierten Menschen.

Wird künstliche Intelligenz übernehmen?

Die rasanten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz sind erstaunlich. Aber sie haben auch Angst: Wird künstliche Intelligenz eines Tages überhaupt 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 werden durch eine Software durchsuchbar gemacht, die die darin vorkommenden Objekte automatisch erkennt und indiziert. Ähnliche Techniken kommen in der Medizin zum Einsatz: Programme suchen zum Beispiel in Bildern eines Computertomographen nach Krebszellen. Ή im Straßenverkehr: Erste Autos, die – sofern erlaubt – weitgehend autonom fahren könnten, sind bereits unterwegs.
“Künstliche Intelligenz kann unser Leben sicherer, besser und komfortabler machen.” Roberto Capobianco, KI-Wissenschaftler und Programmierer Aber bedeuten neue Technologien, dass bisher von Menschen geleistete Arbeit überflüssig wird? Stimmt, sagt Roberto Cabobianco – zunächst in Bereichen, die keine menschliche Intuition und komplexe Kommunikation erfordern. „Weitere Arbeitsplätze werden geschaffen“, ist sich der Forscher sicher.

Wenn der Computer Böses lernt

Doch künstliche Intelligenz muss beim Lernen auf der Hut sein. Diese Lektion hat zum Beispiel Microsoft bereits gelernt: Der im März 2016 mit großem Tamtam veröffentlichte Chatbot Tay verschickte bereits kurz nach seiner Veröffentlichung abfällige und beleidigende Tweets. Denn so habe er es in einigen Gesprächen mit echten Usern gelernt. Der Bot wurde für Microsoft zum Desaster. Das Unternehmen musste es in weniger als einem Tag ausstecken. Autorennen sind auch ein Beispiel dafür, was schiefgehen kann, wenn man Algorithmen beim Lernen freie Hand gibt: Sophy hat in ihren Workouts entdeckt, dass sie Konkurrenten vertreiben oder ausbremsen kann – alles Manöver, die im Spiel zwar nicht verboten sind, aber bei zumindest sind sie nicht wünschenswert. „Wir haben ein ausgeklügeltes Strafpunktesystem entwickelt, damit Sophy lernen kann, fair zu fahren“, sagt Roberto Capobianco. Und lassen Sie es wissen: Die Übertragung des gesunden Menschenverstandes auf die künstliche Intelligenz bleibt eine große Herausforderung. Kann künstliche Intelligenz helfen, die großen Probleme der Menschheit zu lösen? Diese findet am Donnerstag um SDS 2022-Konferenz in Luzern besprochen. Und auch darüber, wie Maschinen lernen können. Als einer der Hauptredner der Konferenz wird Roberto Capobianco einen Überblick über die Entwicklung von Autorennsteuerungen geben. Die Konferenz richtet sich nach Angaben der Veranstalter an Experten und Interessierte gleichermaßen an aktuellem Weltgeschehen, Digitalisierung, Daten und künstlicher Intelligenz. Tageskarten sind vor Ort erhältlich. (mbb) Mathias Born ist Datenschreiber und Wirtschaftsreporter. Seit 2000 ist er als Journalist tätig. Mathias Born hat einen Abschluss in Medien und einen Abschluss in Datenjournalismus. Mehr Infos @ thissHeute um 15:13 Uhr gepostet Haben Sie einen Fehler gefunden? Jetzt melden. 0 Kommentare