Eine neue KI von Google DeepMind zeigt beeindruckende Fähigkeiten im Spiel Minecraft.
In Kürze
- DreamerV3 nutzt Reinforcement Learning für autonomes Spielen
- Weniger Eingaben als menschliche Spieler erforderlich
- Potenzial für Anwendungen in Robotik und mehr
Forscher von Google DeepMind entwickeln DreamerV3
Forscher von Google DeepMind haben mit DreamerV3 eine KI entwickelt, die im beliebten Spiel „Minecraft“ erfolgreich Diamanten abbaut – und das ganz ohne spezielle Trainingsdaten oder menschliche Anleitung. Stattdessen nutzt die KI eine Lernmethode namens „Reinforcement Learning“, die auf dem Prinzip von Versuch und Irrtum basiert. Das klingt fast so, als würde sie beim Spielen einfach ausprobieren, bis sie den Dreh raus hat.
Studie in der Fachzeitschrift Nature
In einer aktuellen Studie, die in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurde, erklären die Wissenschaftler, dass DreamerV3 in der Lage ist, Szenarien innerhalb der Spielwelt zu simulieren. Dadurch kann die KI jederzeit aus den besten Entscheidungen lernen, die sie trifft. Im Vergleich zu menschlichen Spielern benötigt sie dabei deutlich weniger Eingaben und kommt ohne vorher festgelegte Strategien aus. Das eröffnet spannende Perspektiven, nicht nur für die Gaming-Welt, sondern auch für die Steuerung von Robotern und anderen Anwendungen.
Fortschritte und Kontroversen um DreamerV3
Die Fortschritte, die mit DreamerV3 erzielt wurden, haben bereits für Aufsehen gesorgt. Einige Experten sehen darin einen bedeutenden Schritt, da die Algorithmen universell einsetzbar sind. Doch nicht alle sind überzeugt: Jan Peters von der TU Darmstadt äußert Bedenken, dass die Methoden in der realen Welt außerhalb von Simulationen möglicherweise weniger effektiv sein könnten.
Die Diskussion um die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen solcher KI-Systeme bleibt also spannend. Wer weiß, vielleicht wird DreamerV3 bald nicht nur im Spiel, sondern auch im echten Leben für Überraschungen sorgen!
Quellen
- Quelle: Google DeepMind
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
