Happy Gaming mit KI

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Details

1. Teil: KI Bots in Computerspielen

Unity ist die meistgenutzte Gaming Engine der Welt. Rund die Hälfte aller Computerspiele werden mit ihr entwickelt. Seit einiger Zeit verfügt die Plattform über eine Erweiterung, die es erlaubt, KI getriebene Bots zu trainieren. Dazu nutzt die Plattform den Deep Learning Technologiestack, der in der KI Community gerade hohe Wellen schlägt (AlphaGo schlägt den Go Weltmeister, AlphaStar schlägt den Besten Star Craft II Spieler, …).
Wir wollen in unserem Talk ein komplettes Beispiel vorführen, bei dem Unity lernt, Air Hockey zu spielen. Neben den technischen Details des Reinforced Learnings wird es auch spannend zu sehen, dass nahezu gleich trainierte Bots unterschiedliche Eigenschaften annehmen. Der eine agiert eher etwas ängstlich verhalten und beschützt sein Tor, der andere agiert offensiv und nimmt eigene Tore gerne in Kauf.

2. Teil: KI spielerisch erlernen
Das Spiel “while True: learn()” führt amüsant und spielerisch durch die steile Lernkurve der KI Themen. Dabei ist das Spiel breit unterlegt mit Materialien wie Blogs und Video Tutorials, die es einem ermöglichen, beliebig tief in die Materie einzutauchen.
Fängt man an, sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen, ist man schnell erschlagen von der Komplexität der Materie. Man weiß oft nicht, wo man anfangen soll und was man nicht vergessen darf. Das Spiel hilft, einen strukturierten Einstieg zu finden.
Deshalb wollen wir euch das Spiel vorstellen und gemeinsam während des Talks einige Aufgaben lösen.

3. Teil: Google AutoML Natural Language
Google stellt einen Strauß an Services zur Verfügung, die es ermöglichen, Texte zu analysieren. Dabei geht es um ganz grundlegende Dinge, wie gesprochenes und geschriebenes ineinander zu überführen. Das ist zum Beispiel sehr praktisch, wenn man sich die Energie sparen möchte aufgenommene Interviews abzutippen oder, wenn ein Bot mit einem reden soll.
Viel interessanter sind allerdings die Services, die in der Lage sind, Texte auch inhaltlich zu verstehen. Wir zeigen in unserem Talk, wie gut Google AutoML Natural Language das schon leisten kann, wie es funktioniert, wo die Probleme sind und was es kostet, die Services zu nutzen.