Wollen Sie sie alle fangen? Dafür gibt es eine KI. Wir stellen POKE’LLMON vor, einen neuen LLM-basierten KI-Agenten, der Pokémon-Kämpfe mit menschenähnlichen Fähigkeiten bestreiten kann.
POKE’LLMON wurde von Forschern des Georgia Institute of Technology entwickelt und nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und wissenserweiterte Generierung, um aus seinen Spielerfahrungen zu lernen und Entscheidungen mit bemerkenswerter Genauigkeit zu treffen.
Das Modell ist sogar so gut, dass es in Pokemon-Kämpfen gegen echte menschliche Spieler beachtliche Siegquoten erzielt hat.
Pokemon AI?
Die KI-Forscher der Universität wollten einen hochmodernen KI-Agenten entwickeln – eine Persona, die von einem KI-Modell angetrieben wird, das sowohl das Spiel spielt als auch daraus lernt und so die menschlichen Lern- und Entscheidungsprozesse widerspiegelt. Im Gegensatz zum herkömmlichen Ansatz, bei dem ein maschinengesteuerter Spieler vorprogrammierten Regeln folgt, entwickeln die Entwickler ihr KI-Modell weiter, probieren neue Dinge aus und verhalten sich eher wie ein menschlicher Spieler als ein Algorithmus.
Es soll auch auf anderen virtuellen Schlachtfeldern funktionieren.
„Es ist der erste verkörperte LLM-Agent, der in taktischen Kampfspielen die Leistung eines menschlichen Spielers erreicht, wie in Pokemon-Kämpfen gezeigt wurde“, schreibt das Forschungsteam. „Die Architektur von POKE’LLMON ist allgemein und kann für das Design von LLM-verkörperten Agenten in vielen anderen Spielen angepasst werden.“
Bild: Georgia Institute of Technology
Der Kern von POKE’LLMONs Fähigkeiten liegt in seinem fortschrittlichen kontextabhängigen Verstärkungslernmechanismus, der sich durch gewonnene und verlorene Kämpfe effektiv weiterentwickelt, indem er die Züge seiner Gegner immer besser vorhersagt und kontert.
Ergänzend zu seiner Lernfähigkeit wendet POKE’LLMON auch eine Technik an, die von seinen Schöpfern als wissenserweiterte Generierung bezeichnet wird. Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, externes, verifiziertes Wissen in ihren Entscheidungsprozess zu integrieren, um eine hohe Genauigkeit und kontextbezogene Entscheidungen während der Kämpfe zu gewährleisten.
Diese Strategie ist besonders hilfreich, um möglichen Halluzinationen entgegenzuwirken – eine häufige Herausforderung für KI-Systeme. So wie es umgesetzt wurde, ist das POKE’LLMON-Gameplay sowohl kreativ als auch auf der Grundlage solider, spielspezifischer Informationen aufgebaut.
Die Entwickler haben auch darauf geachtet, dass POKE’LLMON kein schrumpfendes Veilchen ist. Das Modell wendet eine konsistente Technik zur Aktionsgenerierung an, um sicherzustellen, dass es gelassen und strategisch konsistent bleibt, selbst wenn es sich gewaltigen Gegnern gegenübersieht. Dieser Aspekt der KI-Implementierung verhindert die panischen Entscheidungen, die menschliche Gegner plagen.
„Aktionsgenerierung, die durch Panikgedanken bedingt ist, führt dazu, dass der Agent ständig Pokemon wechselt, anstatt anzugreifen“, so die Forscher. „Im Vergleich dazu senkt die konsistente Aktionsgenerierung mit SC (self-consistency) die Quote der ständigen Wechsel, indem sie unabhängig voneinander mehrfach Aktionen generiert und die konsistenteste Aktion auswählt. „
Die Leistung der KI in der Arena ist schlichtweg beeindruckend. Mit einer Siegesrate von 49 % in „Ranglistenwettbewerben“ und einer noch bemerkenswerteren Siegesrate von 56 % in eingeladenen Kämpfen hat sie ihr Können gegen ein breites Spektrum von Herausforderern, ob menschlich oder nicht, unter Beweis gestellt.
Lassen Sie sich von der spielerischen Ausstrahlung von Pokémon nicht täuschen – unter der bunten Oberfläche verbirgt sich eine Welt der Wettkampfstrategie. Forschung wie POKE’LLMON könnte als Sprungbrett für neue Modelle dienen, die neue Spiele ermöglichen.
Das am ehesten vergleichbare Spiel ist wahrscheinlich Schach, und Online-Schach-Websites erkennen Betrüger auf der Grundlage ihrer Züge und der Wahrscheinlichkeit der Ausführung eines Angriffs im Vergleich zu dem, was ein Mensch tun kann oder tun würde. Computeralgorithmen sind so konfiguriert, dass sie jedes Mal den besten Zug ausführen, was ihnen – oder den Menschen, die sie benutzen – einen deutlichen Vorteil verschafft.
Mit einer anpassungsfähigen, menschenähnlichen künstlichen Intelligenz könnten diese Schummeltools jedoch bald überflüssig sein, so dass Kämpfe zwischen Mensch und Maschine mehr Spaß machen und eine größere Herausforderung darstellen.
