Eine neue Forschung der Stanford University zu künstlicher Intelligenz (KI) zeigt, dass Bots, die einen Körper haben, schneller lernen können. Diese Bots heißen „Unimals“ und können sich durch Mutation an ihre Umgebung und ihre Aufgaben anpassen. Wie das Ganze funktioniert und was das für die Zukunft von KI bedeutet, erfahrt ihr hier!

Was sind Unimals?

Das Wort „Unimals“ setzt sich aus den zwei englischen Begriffen „Universal“ und „Animals“ zusammen. Auf Deutsch übersetzt also „universelle Tiere“. Die kleinen Roboter-Tierchen bestehen aus einem Kopf und mehreren (meist maximal zehn) Gliedmaßen.
Unimal: Kleines Tier mit großer Aufgabe

Das Team um KI-Forscher Agrim Gupta findet mit diesen Unimals heraus, ob und inwiefern der Körper und die Intelligenz von Robotern zusammenhängen.
Die zweite Frage, die sich die Stanford University Forscher stellen, ist, ob KI durch darwinsche Evolution an Intelligenz dazugewinnen können.
Darwinsche Evolution bedeutet in diesem Kontext Weiterentwicklung und „Survival of the fittest“, aber keine Sorge; das Konzept erklären wir gleich!
Das Ziel dieses Unterfangens ist eine „General Purpose Intelligence“ in den Unimals, also eine intelligente Anpassungsfähigkeit an ihre Umgebung und situative Umstände.

Wie funktioniert die Forschung?

Die Unimals werden in eine virtuelle Umgebung gesetzt und bekommen eine Aufgabe, z.B. das Verschieben eines Objekts oder das Überwinden eines Hindernisses. Die Tierchen, die ihre Aufgabe am besten bewältigen, werden ausgewählt und „mutieren“ dann. Das bedeutet, dass sie „Nachkommen“ erzeugen, die z.B. eine leicht veränderte Länge oder Anzahl an Beinchen haben. Der ganze Prozess wiederholt sich dann mehrere hundertmal und am Ende kommen dabei die am besten angepassten Unimals heraus, zum Beispiel eines, das eine Zange entwickelt hat, um ein Objekt aufzuheben. Darüber hinaus wird an diesen weiterentwickelten Unimals auch getestet, wie gut sie mit einer Aufgabe klarkommen, die sie vorher nicht kannten. Die Tierchen, die zuvor komplexere Aufgaben hatten, passten sich schneller an die neuen Aufgaben an und lernten schneller dazu.

Um all dies herauszufinden, hat das Team die DERL-Technik erfunden. DERL steht für Deep Evolutionary Reinforcement Learning, zu Deutsch „Tief-evolutionäres, bestärkendes Lernen“. Beim bestärkenden Lernen erlernt eine Maschine, also das Unimal, selbstständig Strategien, um belohnt zu werden. Die Belohnung ist in diesem Fall die Mutation und Weiterentwicklung. So wird das Lernverhalten von natürlichen Lebewesen möglichst getreu nachgestellt.

Was bringen uns diese Unimals?

Bisher wurden Roboter und KI auf eine bestimmte Aufgabe trainiert. Da sie selbst nichts entdecken und erfahren durften, können sie meist auch wenig anderes.
Durch die Unimals und DERL lernen wir, dass bestimmte Körperformen zum Lernen besser geeignet sind und KI diese Körperformen finden kann. Das bedeutet auch, dass KI in Zukunft mehrere verschiedene Aufgaben selbstständig verstehen und erlernen könnten, anstatt nur die eine Aufgabe zu machen, die ihnen beigebracht wurde.

Das könnte nicht nur für die Forschung und Industrie wichtig werden, sondern auch für uns Gamer! Die KI, mit denen wir in Spielen trainieren, könnten wesentlich intelligenter und anpassungsfähiger werden und viel besser auf individuelles Spielverhalten reagieren. Das heißt, sie würden sich mehr wie echte Spieler verhalten und könnten uns beim Erlernen von wirklich einsetzbaren Spielstrategien unterstützen. Wir könnten im Metaverse mit extrem menschenähnlichen KI interagieren.
Und vielleicht kommen dabei am Ende so intelligente Roboter heraus, dass sie lernen können, unseren Haushalt zu führen oder auf individuellste Bedürfnisse von Menschen einzugehen.

Wünscht ihr euch superintelligente KI in euren Spielen? Oder vielleicht sogar in eurem echten Leben?