Da sich KI-Tools ständig weiterentwickeln, werden wir zunehmend dazu angehalten, ihnen immer komplexere Aufgaben zu übertragen. Große Sprachmodelle ( LLMs ) können unsere E-Mails schreiben, Präsentationen erstellen, Apps designen, Videos produzieren, im Internet recherchieren und Ergebnisse zusammenfassen und vieles mehr. Ein Bereich, in dem sie jedoch noch Schwierigkeiten haben, sind Videospiele.
In diesem Jahr haben bisher zwei der größten KI-Unternehmen (Microsoft und Anthropic) versucht, mit ihren Modellen Spiele zu erstellen oder zu spielen. Die Ergebnisse sind wahrscheinlich viel begrenzter als viele Leute erwarten. Dies unterstreicht die aktuellen Herausforderungen im Bereich der generativen KI, insbesondere bei Aufgaben, die eine langfristige strategische Planung und komplexe Entscheidungsfindung erfordern.
Damit sind sie perfekte Beispiele dafür, was generative KI heute wirklich kann – kurz gesagt: Sie kann viel mehr als früher, aber sie kann nicht alles. Dies spiegelt wider, dass sich die generative KI noch in der Entwicklungsphase befindet und dass sie trotz ihrer zunehmenden Fähigkeiten in einigen Bereichen noch immer mit Einschränkungen konfrontiert ist.
Microsoft produziert Quake II mit künstlicher Intelligenz
Die Videospielproduktion steht vor ähnlichen Herausforderungen wie die Videoproduktion: Bewegungen wirken oft grell und verzerrt, und künstliche Intelligenz verliert nach einer gewissen Zeit den Bezug zur Realität. Microsofts jüngster Versuch, den jeder ausprobieren kann , ist eine KI-generierte Version von Quake II.
Ich habe das Spiel mehrere Male gespielt und es ist eine wirklich seltsame Erfahrung, mit verwirrenden Feinden, die aus dem Nichts auftauchen, und der Umgebung, die sich um Sie herum verändert, während Sie sich bewegen. Wenn ich einen neuen Raum betrat, verschwand oft der Türrahmen, sobald ich mich umdrehte, und wenn ich wieder nach vorne blickte, hatten sich die Wände bewegt.
Das Erlebnis dauert nur ein paar Minuten, bevor es stoppt und Sie auffordert, ein neues Spiel zu starten. Wenn Sie Pech haben, kann es jedoch sein, dass es schon vorher nicht mehr richtig auf Ihre Eingaben reagiert.
Es ist jedoch eine großartige Erfahrung und ich denke, es wäre von Vorteil, wenn mehr Leute es sehen würden. Sie können selbst erfahren, was generative KI kann und wo die aktuellen Grenzen liegen. Obwohl es beeindruckend ist, dass wir überhaupt in der Lage waren, ein interaktives Videospielerlebnis zu schaffen, ist es schwer vorstellbar, dass irgendjemand diese Technologiedemo spielen und gleichzeitig glauben könnte, dass das nächste Assassin's Creed von KI produziert wird.
Dennoch gibt es derartige Vorstellungen und Annahmen vor allem deshalb, weil die Menschen derzeit ständig von KI hören. Auch wenn Sie sich überhaupt nicht für KI interessieren, wird sie Ihnen dennoch überall aufgezwungen. Das Problem besteht darin, dass die Informationen, die der Durchschnittsbürger erhält, fast ausschließlich aus Marketingkommentaren großer Technologieunternehmen und von Nachrichtenpublikationen aufgegriffenen Kommentaren von Führungskräften bestehen.
Das bedeutet, dass sie übertriebene und widersprüchliche Behauptungen wie diese hören:
Er hat das Potenzial, einige der größten Probleme der Welt zu lösen, wie etwa Klimawandel, Armut und Krankheiten. ( Bill Gates )
Es ist wahrscheinlich, dass wir bei Meta, zusammen mit anderen Unternehmen, die sich hauptsächlich mit diesem Thema beschäftigen, bis 2025 über künstliche Intelligenz verfügen werden, die als Ihr Entwickler auf mittlerer Ebene fungieren und effizient Code schreiben kann. ( Mark Zuckerberg )
Der effektive Einsatz von künstlicher Intelligenz ist bei Shopify mittlerweile eine Grundvoraussetzung für alle Mitarbeitenden. Sie ist heute in jedem Beruf unverzichtbar, und ihre Bedeutung wird in Zukunft noch zunehmen. Ehrlich gesagt, ich glaube nicht, dass man heutzutage noch umhinkommt, zu lernen, wie man KI im eigenen Fachgebiet anwendet. ( Toby Lütke , CEO von Shopify)
Wir sind mittlerweile überzeugt, dass wir wissen, wie man künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) im herkömmlichen Sinne entwickelt. Wir glauben, dass wir im Jahr 2025 die ersten KI-Agenten im Arbeitsalltag erleben werden, die die Produktivität von Unternehmen grundlegend verändern könnten. ( Sam Altman , CEO von OpenAI)
Künstliche Intelligenz ist gefährlicher als beispielsweise mangelhafte Flugzeugkonstruktion, Produktionswartung oder die Herstellung fehlerhafter Autos, da sie das Potenzial besitzt – auch wenn die Wahrscheinlichkeit gering, aber nicht zu vernachlässigen ist –, die Zivilisation zu zerstören. ( Elon Musk )
Das klingt alles ein bisschen viel, nicht wahr? Es soll uns gleichzeitig retten und zerstören, es soll sowohl ein Werkzeug für Profis als auch ein Werkzeug sein, das sie ersetzt – und es sieht so aus, als ob wir schon dieses Jahr eine künstliche Intelligenz auf Science-Fiction-Niveau bekommen könnten. Wenn die Leute das alles hören, erwarten sie erstaunliche Dinge von diesen Geräten und glauben, dass alle Büroangestellten ihre Tage damit verbringen, wie Star Trek-Figuren mit ihren Computern zu reden.
Die Realität sieht jedoch anders aus. Die Realität sieht aus wie Quake II, verwackelt und verschwommen mit unverständlichen Feindumrissen. LLM-Modelle auf ChatGPT-Ebene waren bereits im Jahr 2022 ein aufregender Durchbruch und machten allen viel Spaß, damit herumzuspielen – aber für die Mehrzahl der Anwendungen, die uns die großen Technologieunternehmen jetzt aufdrängen, ist KI einfach nicht leistungsfähig genug. Die Genauigkeit ist sehr gering, die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, sehr gering, die Kontextbereiche sind sehr klein und sie werden nur mit Internet-Kauderwelsch und nicht mit Wissen aus der realen Welt geschult.
Doch die Entwicklung eines Videospiels ist ein äußerst komplexes Unterfangen – schließlich brauchen ganze Teams Jahre, um diese Dinge zu entwickeln. Wie wäre es stattdessen mit Videospielen?
Claude „spielt“ Pokémon Rote
Nun, es stellt sich heraus, dass auch in diesem Bereich experimentiert wird. Anthropics neuestes Modell, Claude 3.7 Sonnet , spielt seit etwa zwei Monaten Pokémon Rot auf Twitch und erzielt dabei die bisher beste Leistung eines großen Sprachmodells (LLM) beim Spielen von Pokémon. Allerdings gibt es einen kleinen Haken: Es ist immer noch weit hinter dem durchschnittlichen zehnjährigen Kind zurück.
Ein Problem ist die Geschwindigkeit – Claude führt über mehrere Tage hinweg Tausende von Aktionen aus, um beispielsweise den Vertania-Wald zu durchqueren. Dies spiegelt die Herausforderungen der KI bei der Bewältigung komplexer Aufgaben wider.
Warum dauert es so lange? Es ist nicht so, dass er nicht wüsste, wie man Pokémon-Kämpfe strategisch gewinnt – das ist tatsächlich der Teil, in dem er gut ist. Das Navigieren durch die Umgebung und das Vermeiden von Bäumen und Gebäuden hingegen ist nicht so gut. Claude hat nie gelernt, Pokémon zu spielen, und es fällt ihm nicht leicht, Pixelkunst und ihre Darstellung zu verstehen. Diese Schwierigkeiten verdeutlichen die Kluft zwischen der Fähigkeit zur Datenverarbeitung und der Fähigkeit zur Interaktion mit komplexen Umgebungen.
Besonders schwierig ist es für ihn, labyrinthartige Gebiete wie den Mondberg zu durchqueren, da er Schwierigkeiten hat, eine Karte der Gegend zu erstellen und zu vermeiden, dass er zurückverfolgt wird. Einmal blieb er so in einer Ecke stecken, dass er zu dem Schluss kam, das Spiel sei kaputt, und eine offizielle Anfrage zum Zurücksetzen des Spiels stellte. Dies verdeutlicht, dass der KI trotz ihrer fortgeschrittenen Fähigkeiten immer noch das intuitive Verständnis fehlt, das der Mensch besitzt.
Auch diese frühen Versuche waren nicht ohne lustige Momente.
Einmal geriet Claude in eine Sackgasse und, überzeugt davon, dass etwas nicht stimmte, verfasste er einen offiziellen Antrag auf einen Neustart des Spiels. pic.twitter.com/5RIiCJdxCM — Anthropic (@AnthropicAI) 25. Februar 2025
Außerdem kann er sich nicht gut an seine Ziele, Dinge, die er bereits ausprobiert hat, oder Orte, die er zuvor besucht hat, erinnern.
Dafür gibt es einen ganz einfachen Grund: Große Sprachmodelle (LLMs) haben ein begrenztes „Kontextfenster“, das als ihr Gedächtnis fungiert. Sie können nur eine bestimmte Menge an Informationen speichern, und sobald Claude dieses Limit erreicht, komprimiert er die vorhandenen Daten, um Platz für mehr zu schaffen. So kann eine Information wie „Viridian City besucht, jedes Gebäude betreten und mit jedem NPC gesprochen“ auf „Viridian City besucht“ komprimiert werden – was Claude dazu veranlasst, zurückzugehen und zu prüfen, ob es in der Stadt etwas Plus zu tun gibt.
Kurz gesagt: Claude weiß nicht, wohin er geht, läuft gegen Wände, wird durch zufällige Objekte und NPCs verwirrt, vergisst, wo er war und was er zu tun versucht, und jede Entscheidung, die er trifft, erfordert unzählige Absätze des Nachdenkens. Dies ist keine Kritik – es handelt sich um spannende Experimente, die große Sprachmodelle (LLMs) an die Grenzen des Möglichen bringen.
Doch bei all dem Hype um KI ist es wichtig, dass die Leute Demos wie diese sehen und sich ihre eigene Meinung über KI bilden. Manche Leute versuchen, uns die Vorstellung zu verkaufen, dass wir kurz vor dem Erreichen des Gipfels der Intelligenz stünden – dass künstliche Intelligenz (KI) innerhalb weniger Jahre sogar die intelligentesten Menschen übertreffen werde –, aber ich glaube nicht, dass sie die Wahrheit sagen, sondern nur Verkäufer. Wir sind noch lange nicht am Höhepunkt, das Ganze fängt gerade erst an.
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