Wir leben wahrlich in einer Zeit der technischen Revolution, wobei viele der Prozesse für uns „Normalos“ gar nicht direkt ersichtlich sind. Algorithmen, künstliche Intelligenzen, neurale Netzwerke – viel wird an Hintergrundprozessen und autarker Maschinen-Intelligenz gearbeitet. Dass der Weg zum selbstgebauten „Skynet“-Verderben nicht mehr weit ist, zeigen Beispiele wie dieses hier. Programmierer Johan Eliasson aka Gigante hat ein neurales Netzwerk mit Daten einer kleinen Videospiel-Rennstrecke gefüttert und es dann mal selbst ausprobieren lassen. Über mehrere „Generationen“ bekommen wir von ihm gezeigt und vor allem erklärt, wie das maschinelle Lernen funktionert und beeindruckt durch die Ergebnisse. Was früher Wallcheats bei „Counter Strike“ waren, dürften irgendwann neurale Netzwerke bei „Need For Speed“-Rennspielen sein. Aber vielleicht wird es ja auch einfach nur für Gutes verwendet – zum Beispiel endlich mal richtig vernünftige KI-Bot-Spieler, gegen die man zocken kann!
„Teaching a neural network to drive a car. It’s a simple network with a fixed number of hidden nodes (no NEAT), and no bias. Yet it manages to drive the cars fast and safe after just a few generations. Population is 650. The network evolves through random mutation (no cross-breeding). Fitness evaluation is currently done manually as explained in the video.“
Hier noch ein paar weitere Videos, die in eine ähnliche Richtung gehen und zeigen, wie neurale Netzwerk das „optimale Fahren“ eines Autos um eine Rennstrecke erlernen können. Mal mehr, mal weniger optimal und unterhaltsam gestaltet, aber stets interessant und irgendwo erschreckend, wozu digitale Technologie heutzutage bereits fähig ist.
„Cars controlled by Neural Networks complete a racing track nearly as fast as possible after a training with a Genetic Algorithm. Then they are relocated to a different racing track to check if they learned generically.“
„A small 2D simulation in which cars learn to maneuver through a course by themselves, using a neural network and evolutionary algorithms.“
„Just a simple implementation of neural net for evolution of a car to finish the track. The neural network itself doesn’t evolve in shape, but in the neuron connection weights.“
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