Mennesker slår fortsatt kunstig intelligens i videospill

Likevel viser ny forskning at mennesker fortsatt har en klar fordel på ett viktig område: å lære helt nye spill raskt.

Selv om AI kan trenes opp til å bli ekstremt god i spesifikke spill, sliter den fortsatt med å tilpasse seg ukjente spill og forstå nye situasjoner på samme måte som mennesker.

Fra sjakk til avanserte strategispill

Historien om AI og spill strekker seg flere tiår tilbake. Allerede i 1997 slo IBMs Deep Blue verdensmesteren i sjakk. Senere tok Googles AlphaGo seieren i det langt mer komplekse spillet Go.

Les også: Så langt kan en elbil kjøre med tomt batteri

De siste årene har AI også mestret avanserte videospill som Dota 2 og Starcraft II, blant annet ved hjelp av en treningsmetode kalt forsterkningslæring. Her lærer systemene gjennom enorme mengder prøving og feiling.

Sliter med nye og åpne spill

Problemet oppstår når AI møter noe den ikke er trent på. Ifølge forskere fra New York University vil en språkmodell nesten alltid mislykkes dersom den settes til å spille et helt nytt spill uten forberedelse.

Mennesker derimot har en langt bedre evne til å forstå nye spill raskt. Vi kan tolke regler, mål og sammenhenger basert på erfaring fra virkeligheten og tidligere spill.

Erfaring gir mennesker et fortrinn

En viktig forskjell er at mennesker bygger forståelse gjennom erfaring fra den virkelige verden. Allerede som små barn lærer vi å gjenkjenne objekter og forstå hvordan ting fungerer.

Denne kunnskapen tar vi med oss inn i spill. Dermed kan vi raskt skjønne hva det betyr å hoppe, bevege seg eller løse oppgaver i et nytt miljø.

AI mangler denne intuitive forståelsen og trenger ofte enorme mengder trening for å oppnå det samme.

Tar langt lengre tid for maskiner

Forskning viser at en AI kan trenge millioner av tastetrykk og titalls timer med kontinuerlig spilling for å fullføre et spill.

Et menneske vil ofte forstå de grunnleggende mekanikkene på under ti timer, selv i et helt nytt spill.

Utviklingen går likevel fremover

Selv om AI fortsatt har svakheter, skjer det raske fremskritt. Nye modeller forsøker å kombinere spilltrening med mer avansert resonnering for å håndtere ukjente situasjoner bedre. Det skriver popular science.

Et eksempel er nyere systemer som kan spille 3D-spill de ikke er spesialtrent på, og som i større grad etterligner menneskelig læring.

En viktig test for ekte intelligens

Forskere peker på at evnen til å lære og mestre mange ulike spill uten spesifikk trening kan bli en avgjørende test for ekte, menneskelignende intelligens.

For å nå dette nivået må AI ikke bare bli bedre på én oppgave, men utvikle egenskaper som kreativitet, planlegging og abstrakt tenkning.

Foreløpig er det et stykke igjen før maskiner kan måle seg med mennesker på dette området.

Les også: Du sparer deg for mye penger på verksted: Derfor bør du aldri la bilen stå parkert med hjulene på skrå