Die künstliche Intelligenz (KI) AlphaStar spielt das Computerspiel StarCraft 2 besser als 99,8 Prozent aller menschlichen Spieler. Das berichtet ein Team um Oriol Vinyals von der Google-Tochter DeepMind im Fachmagazin »Nature«. Um ihre KI zu trainieren, nutzen die Computerspezialisten eine Kombination aus verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens – »reinforcement learning«, »multi-agent learning« und »imitation learning«. Dabei brachten sie dem neuronalen Netz die Grundzüge des Computerspiels zunächst mit anonymisierten Spieldaten menschlicher Spieler bei. Anschließend ließen sie mehrere Agenten immer wieder gegeneinander antreten, wobei diese im Trial-and-Error-Verfahren neue Strategien entwickelten, um möglichst häufig zu gewinnen.

AlphaStar ist nicht die erste KI, die ein Spiel auf Profiebene beherrscht. Im Frühjahr 2016 schlug das ebenfalls von DeepMind entwickelte Programm AlphaGo den weltbesten Go-Spieler; 2017 besiegte AlphaZero, eine generalisierte Variante des Nachfolgeprogramms AlphaGo Zero, den besten Schachcomputer der Welt.

StarCraft 2, das zu den komplexesten und erfolgreichsten Strategiespielen der Welt zählt, stellt Entwickler auf Grund seiner Spielmechaniken jedoch seit Jahren vor deutlich größere Herausforderungen als Schach oder Go. So läuft es etwa nicht rundenbasiert, sondern in Echtzeit ab, und Spieler haben nie die Möglichkeit, das gesamte Spielfeld zu sehen. Die drei spielbaren Rassen Terraner, Zerg und Protoss verfügen jeweils über unterschiedliche Einheiten, die Ressourcen sammeln müssen, um Gebäude und stärkere Einheiten bauen zu können und den Gegner im Kampf zu besiegen. Je nach Fraktion führen unterschiedliche Taktiken zum Sieg.

Bereits Anfang 2019 stellte DeepMind eine Variante von AlphaStar vor, die es mit zwei der besten StarCraft-Spieler der Welt aufnehmen konnte. Allerdings spielte die KI unfair: Im Gegensatz zu ihren Gegnern konnte sie alle sichtbaren Bereiche des Spielfelds gleichzeitig überblicken und zudem unmenschlich schnell agieren. Außerdem konnte sie nur mit einer Fraktion auf einer einzigen Karte des Spiels spielen.

Daraufhin entwickelte DeepMind eine neue Version von AlphaStar, die mit vergleichbaren Einschränkungen wie menschliche Spieler zurechtkommen muss: So steuert sie nun etwa selbst die Kamera und darf nicht mehr Züge pro Minute machen, als einem menschlichen StarCraft-Profi nach Ansicht der Entwickler ebenfalls zuzutrauen sind. Ab Juli 2019 trat die KI schließlich anonym in Ranglistenspielen gegen echte StarCraft-Spieler an – und erreichte mit allen drei Rassen die höchste Liga der Rangliste, die lediglich die besten 200 Spieler von jeder der fünf Serverregionen umfasst.

»Die Studie zu AlphaStar ist methodisch sehr gut aufgebaut und durchgeführt«, sagt Kristian Kersting, Leiter des Fachgebiets Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Darmstadt. »Sie zeigt, dass hybride KI-Systeme – Systeme, die verschiedene KI-Techniken wie beispielsweise symbolische Suche, verstärkendes Lernen und tiefes Lernen in einem einzelnen System verbinden – komplexe Echtzeitstrategiespiele meistern können. Vielleicht nicht alle, aber zumindest StarCraft 2.« Auch der Computerwissenschaftler Marcus Liwicki von der Technischen Universität Luleå in Schweden findet das Experiment prinzipiell interessant. Er bezweifelt allerdings, dass die Limits, die die DeepMind-Entwickler ihrer KI nun gesetzt haben, wirklich fair sind. »Die Klickrate ist bei rund 270 Klicks pro Minute. Das entspricht zwar einem Wert, den auch Profispieler erreichen, jedoch sind die meisten der Klicks Leerklicks, um aktiv zu bleiben. Es ist schwer vorstellbar, dass Menschen über die ganze Länge mehrerer Spiele ununterbrochen pro Sekunde mindestens vier sinnvolle Aktionen durchführen.«