Computerspiele haben ohne jeden Zweifel die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz angetrieben und der Einsatz von Grafikkarten hat Deep-Learning-Algorithmen enorm beschleunigt. Deshalb waren Spiele von Anfang an ein Forschungsgebiet der KI. Eines der ersten Beispiele ist das Computerspiel Nim, welches bereits 1952 veröffentlicht wurde. Bei Nim geht es darum, pro Zug einen oder zwei Steine von einem Spielfeld zu entfernen. Das Ziel ist es, der Spieler zu sein, der den letzten der zehn Steine entfernt. Nim war das erste Spiel, in dem eine wissensbasierte KI einen menschlichen Spieler besiegen konnte. Ein weiterer, sehr bekannter Meilenstein in der Entwicklung der wissensbasierten KI-Verfahren ist die Niederlage von Garry Kasparov, der im Jahr 1997 erstmals ein Schachspiel gegen den Computer Deep Blue verlor.
Die datengetriebenen Deep-Learning-KI-Methoden starteten dann ihren Siegeszug 2013 mit alten Atari Arcade Games wie Break Out oder Defender und gipfelten 2017 im Sieg im Spiel GO gegen den Weltmeister Lee Sedol. Mittlerweile ist die Liste der Computerspiele, bei denen die Künstliche Intelligenz inzwischen unbesiegbar ist, sehr lang. Sie umfasst dabei auch sehr populäre Spiele wie das Echtzeit-Strategiespiel StarCraft. Die aktuellen Grenzen der KI zeigt, für viele überraschend, die „NetHack-Challenge 2021“ aus dem vergangenen Jahr auf. Das bereits 1987 veröffentlichte und immer noch weiterentwickelte NetHack gilt als eines der schwersten Videospiele aller Zeiten. Spieler müssen sich durch 50 zufällig generierte Labyrinthe schlagen, um am Ende ein magisches Amulett zu finden. Das Überleben in der komplexen Spielwelt erfordert Planung, Einfallsreichtum und manchmal auch eine gewisse Kreativität. Dabei führen Spielfaktoren wie Hunger, Erschöpfung, Götter, Monster, Rätsel, Gift oder sogar Halluzinationen fast immer zum sehr schnellen Tod der Spielfigur. Bei der NetHack-Challenge 2021 im Oktober traten nun weltweite Forschungsgruppen mit ihren KI-Bots in den Klassen „wissensbasierte“ und „datenbasierte“ KI gegeneinander an. Im Wettbewerb versagten die neuronalen, datenbasierten Bots gegenüber den wissensbasierten Systemen. Der Vorsprung des Siegers war dabei beträchtlich: Der beste wissensbasierte Bot schlug den besten neuronalen Bot um einen Faktor von fast 3 im Median der Punktzahl. Die drei besten Teams verwendeten alle wissensbasierte Systeme. Im Median erreichen wissensbasierte Bots die zwei- bis dreifache, in Einzelfällen sogar die bis zu zehnfache Punktzahl. In den besten Durchgängen überlebten wissensbasierte Bots dreimal länger als die Deep-Learning-Bots und kamen dabei maximal bis zu Level 22. Die häufigste Todesursache aller Bots war Hunger.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die wissensbasierten, symbolischen Bots in schwierigem und komplexem Umfeld vorerst ganz klar Vorteile gegenüber Deep Learning-Verfahren haben. Dennoch liegen alle KI-Bots immer noch weit hinter der Leistung menschlicher Spieler. Kein KI-System hat es in den insgesamt knapp 500.000 Runden der NetHack-Challenge 2021 geschafft, das Spiel zu beenden und das Amulett von Yendor zu erbeuten. „Klassische, wissensbasierte Systeme werden heute gerne unterschätzt. Die Zukunft der KI gehört sicher den hybriden, also den integrierten daten- und wissensbasierten Ansätzen“, kommentiert der KI-Forscher Gary Marcus den Ausgang der KI-Challenge.
