Machine Learning in Games und Gamification

Was ist Machine Learning?

Hinter dem Begriff Machine Learning – also maschinelles Lernen – verbirgt sich das künstliche Generieren von Wissen. Immer mehr verblüffende Projekte und Anwendungsbeispiele aus dem großen Feld der künstlichen Intelligenz gelangen an die Oberfläche.

Die Einleitung des Wikipedia-Artikels beschreibt die Besonderheiten des Machine Learnings gegenüber anderen KI-Modellen knapp und verständlich:

Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt.

Ein Teilbereich des Machine Learning ist das Deep Learning – sozusagen „tiefgehendes Lernen“ – eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. Sie nutzt künstliche neuronale Netze.

Damit kann sie intellektuelle und mentale Prozesse darstellen, von denen lange angenommen wurde, dass sie dem Menschen vorbehalten sind, wie Sprach- und Gesichtserkennung.

Machine Learning in Games

In der Spieleindustrie wurde ML zunächst in einfachen Formen eingesetzt, doch mit der Zeit hat sich sein Einfluss stark erweitert. Frühe Implementierungen von ML in Spielen konzentrierten sich auf einfachere Aufgaben wie die Bewegung von Charakteren oder die Anpassung des Schwierigkeitsgrads.

Beim Player-Experience-Modeling soll z.B. eine KI verschiedene Parameter im Spielsystem ansteuern. Dadurch wird die Spielerfahrung an die persönlichen Bedürfnisse der Spielenden angepasst. Beispielsweise einen fairen Anstieg des Schwierigkeitsgrads, der die Fähigkeiten der Spielenden beachtet.

Durch Machine Learning werden aktuell so sogar KI-Gegner trainiert, die professionelle Spielende problemlos schlagen – sei es im digitalen Schach, im Strategiespiel Starcraft 2 oder in MOBAs wie Dota 2.

• DeepMind’s AlphaGo: Dieses Projekt zeigte das Potenzial von ML in Strategiespielen. AlphaGo lernte, das komplexe Spiel Go auf einem Niveau zu spielen, das menschliche Spieler übertraf.
• OpenAI’s Dota 2 Bots: ML wurde verwendet, um fortschrittliche Spielstrategien zu entwickeln, die selbst erfahrene menschliche Spieler herausforderten.

Auch in der Verbesserung von Algorithmen, die man aus Trend- oder Suchvorschlägen auf Social Media Plattformen kennt, kann Machine Learning unterstützen. Die Anwendungsgebiete sind schier grenzenlos.

Durch KI-Unterstützung sind auch dynamischere Dialoge möglich. Also das nächste Level für Chatbots und Dialogsysteme. Und wie schon DeepMind und Adobe demonstrieren konnten, gibt es auch bei Grafik und Animation großes Potenzial. KI-gestützte und prozedurale Animationen wirken jetzt schon glaubwürdiger als viele handgemachte Animationen.

Machine Learning für Gamification-Projekte

Deep Learning (als Teil des Machine Learning) mit künstlichen neuronalen Netzen blühte im letzten Jahrzehnt besonders auf und ist nun ein Thema mit dem sich viele IT-Engineers und Entwickler beschäftigen.

Natürlich sind Projekte mit Deep Learning noch immer Pionierarbeit und jede Form künstlicher Intelligenz birgt einen nicht zu unterschätzenden Entwicklungsaufwand. Doch das Know-How wächst und Entwickler veröffentlichen neue Algorithmen und Werkzeuge.

Damit wächst auch die Zugänglichkeit und das Potenzial für weitere Ideen und Experimente. Die nötige Expertise bleibt jedoch nach wie vor wertvoll. 

Vorteile

• Verbesserte Spielerfahrung und -bindung: ML ermöglicht es, Spiele dynamisch an die Bedürfnisse der Spielenden anzupassen, was zu einer tieferen Immersion und längerer Bindung führt.
• Effizientere Entwicklungsprozesse: Durch ML können bestimmte Aspekte der Spieleentwicklung automatisiert werden, was Zeit und Ressourcen spart.
• Neue Möglichkeiten für Innovation und Kreativität: ML eröffnet neue Wege, um kreative und innovative Spielerlebnisse zu schaffen.

Herausforderungen

• Komplexität der Implementierung: Die Implementierung von ML erfordert spezialisierte Kenntnisse und Ressourcen.
• Datenethik und Datenschutz: Der Umgang mit großen Mengen an Spielerdaten wirft Fragen zu Datenschutz und Ethik auf.
• Technische und finanzielle Anforderungen: Die Entwicklung und Integration von ML-Systemen können kostspielig und technisch anspruchsvoll sein.

Ob sich die Nutzung von Machine Learning bei Gamification-Projekten also lohnt, hängt natürlich zunächst von den eigentlichen Anforderungen und dem Kundenbedarf ab. Momentan ist es immer noch ein zeit- und testintensives Unterfangen, was sich auf jeden Fall auch im nötigen Budget widerspiegelt.

Fazit

Von verbesserten KI-Systemen bis hin zur dynamischen Anpassung von Spielinhalten bietet ML zahlreiche Vorteile, die das Spielerlebnis verbessern und die Branche voranbringen können. Trotz der Herausforderungen in der Implementierung sind die Möglichkeiten, die ML bietet, immens und versprechen eine spannende Zukunft für die Spieleentwicklung.