Mal ein paar kleine naive Fragen: Die KI vom obigen Twitch-Stream, die gerade versucht in GTA zu fahren, hat aber nichts mit der KI von Google zu tun, oder? Ich hab das leider auch nicht im Detail verfolgt, aber es gab doch vor nicht so vielen Wochen / Monaten mal die Meldung, dass Google Probleme mit der selbst programmierten (oder sagt man entwickelten?) KI hat und diese nur noch abschalten konnte, indem sie ihr den Saft geklaut haben oder so. Oder? Oder hab ich da irgendwelche Troll-News gelesen?
Klingt für mich sehr nach Satire.
Und mir ist da grad noch eine andere Frage eingefallen: Die KI Charles soll ja so schnell wie möglich fahren, ohne andere Dinge zu berühren.
What are the goals of this AI in GTA? - For the car: Drive as fast as possible, on roads, while avoiding obstacles.
In Verbindung mit dem MarI/O-Video oben frage ich mich nun, ob Charles denn weiß bzw. gerade dabei ist, zu lernen, dass es in manchen Situationen taktisch klüger ist, zu bremsen, um das Ziel zu erreichen? Weiß Charles, dass ein Auto bremsen oder rückwärts fahren kann? Hat die KI das schon einmal “probiert”? Weiß das jemand von euch?
Und kann man der KI überhaupt beim lernen “helfen”? Oder würde man dadurch das ganze neutrale Netzwerk mehr oder weniger zerstören bzw. stoppen, da dann ein ganz neues angelegt werden würde, sobald man mit einer Änderung in der Programmierung eingreift?
Edit: Okay. Rückwärts fahren hab ich gerade selbst beobachtet, zweimal nach einem Crash mit einem anderen Fahrzeug, um wieder auf die Straße zu kommen / von dem Hindernis weg zu kommen.
Also es gibt einmal supervised und unsupervised Learning. Bei der supervised-Variante kriegt die KI “Hilfe” vom Developer, in diesem Fall die Angabe des Ziels möglichst schnell zu fahren ohne irgendetwas zu berühren. Würde man dort jetzt weiter eingreifen wäre es ja kein richtiges Machine Learning mehr, da es sich die KI selbst beibringen soll.
Bei der unsupervised-Variante hingegen muss die KI von selbst ein Muster/Ziel erkennen.
Edit: Ohne diese “Hilfe” wüsste die KI in unserem Fall beispielsweise gar nicht, dass gegen die Wand fahren schlecht ist.
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Das ist glaube ich ein wenig missverständlich. Supervised Learning heißt erstmal nur, dass der Algorithmus Feedback bekommt, wie gut oder schlecht er performt. Das Feedback muss ja nicht vom Entwickler persönlich kommen, der vor dem Bildschirm sitzt, sondern kann zum Beispiel im Fall von MARI/O einfach die Punktzahl auf dem Bildschirm sein, die ausgelesen wird.
Wenn das Feedback für die KI jetzt beispielsweise ist, dass ihr Abstand zu Wänden und anderen Objekten möglichst nie zu gering werden sollte, wird sie mit der Zeit lernen, auszuweichen (indem sie hunderte Male gegen Wände fährt, weil sie nicht lenkt und dann hunderte Male nicht dagegen fährt, weil sie lenkt). Und sie wird auch lernen, dass sie den Abstand wieder vergrößern kann, wenn sie rückwärts fährt, also wird sie das auch tun.
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Da hast du wohl Recht, entschuldige da habe ich mich ein wenig missverständlich ausgedrückt.
Erklären ist glaube ich nicht so mein Ding 
Mit „vom Developer“ meinte ich viel mehr, dass das grundlegende Ziel vom Entwickler kommt und nicht das Feedback zur Annäherung an dieses Ziel.
Kein Ding. Ich tue mich auch ziemlich schwer, es verständlich zu erklären, woran ich wieder merke, dass ich selber noch nicht alles zu 100% verstanden habe. 
Habe an der Uni ein bisschen was mit ML gemacht, aber auf nem sehr niedrigen Niveau.
ich weiß, etwas von grundauf zu lernen ist schwer und dauert lange… aber meine fresse, charles wirkt unglaublich dumm…
Da das nur ein kleiner Entwickler ist und kein IT Megakonzern ala Google oder Microsoft, kannst du davon ausgehen, dass es sich nicht hier um die am weitest entwickelte K.I. handelt. Bei weitem nicht.
verstehe ich das eigentlich richtig, dass solche KIs also auch nicht in der lage sind, sich ein “bild” von dem zu machen, was es im grunde mit dem ganzen geschehen auf dem bildschirm auf sich hat? also ich meine, sie bilden ja - soweit ich das ganze verstanden habe - mit zunehmender generation ausgefeiltere/bessere kopplungen von input und output. das wirkt auf mich so wie ein zunehmendes muskelgedächtnis. aber diese vernetzungen werden ja denke ich niemals so komplex, dass sie beinhalten, dass man die inputdaten im rahmen einer dreidimensionalen welt versteht, in der man sich bewegt, oder? dazu müsste die ki ja enorm viel können, und ewig lange am laufen bleiben, bis sie auf derartige verknüpfungen ihrer neuronen kommt, ist ja sogar fraglich, ob ein derartiger komplexitätsgrad überhaupt im programm angelegt ist.
versteht man überhaupt, was ich meine?
ich kam nur darauf, weil es ja offensichtlich helfen würde, wenn die ki statt jeweiligen 2d-bildern als input auch dazu noch innerhalb seiner evaluation dieses inputs besagte bilder deuten (also in hilfreicheren input umwandeln) könnte als dreidimensionales geschehen, in dem das auto eingebettet ist, welches die ki steuert.
das scheint mir aber wohl kaum im rahmen von charles programmierung (oder überhaupt im rahmen irgendeiner bislang vorhandener programmierung irgendeiner bislang existierender ki) möglich zu sein.
was meint ihr dazu?
Hier ist die Erklärung wie Charles programmiert wurde, hab mir aber nur das erste Video angesehen.
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Wenn man den Lernprozess - rein hypothetisch - unendlich lange fortführt, wird die KI wohl irgendwann in der Lage sein, sich so zu verhalten, wie sich jemand verhält, der ein dreidimensionales Vorstellungsvermögen hat. Aber natürlich nur auf Grundlage der 2D-Bilder, also die KI entwickelt kein “Bewusstsein”, dass es sich um einen dreidimensionalen Raum handelt. Aber das erlernte Modell bildet ja einen 3D-Raum ab, also so what?
Ein Mensch, der auf einem Auge blind geboren ist, wird ja auch irgendwann in der Lage sein, sich in der Welt zu bewegen wie jeder normale Mensch, obwohl er quasi “nur 2D sieht”. Die Extrapolation von 2D auf 3D erfolgt da ja auch nur unterbewusst, durch die Erfahrungen die man in den ersten Lebensjahren macht.
Natürlich ist es extrem zeit- und rechenaufwändig, so einen Komplexitätsgrad zu erreichen. Die KI wird auch mit einem wesentlich einfacheren Modell in der Lage sein, sich halbwegs unfallfrei zu bewegen.
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Kann man diese KI dann auf ein echtes Auto loslassen? Meiner Erfahrung nach schafft man in GTA keine 100m Unfallfrei, selbst wenn man es darauf anlegt.
Soweit ich weiß gibts ähnliche Experimente bei den großen IT Konzernen Google, MS, Apple, Tesla…
Auch eine K.I. brauch ein Fahrtraining, dass kann unmöglich in der echten Welt stattfinden.
Auch hier wird es geprüft, eine K.I. in Spielen, das Auto fahren lernen zu lassen.
- Bis eine K.I. auf die echte Straße losgelassen wird, bedarf es Millionen oder Millarden Stunden Training für die K.i.
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Selbstfahrende Autos haben ja sicherlich nicht nur ein einzelnes Kamerabild als Input, sondern eine Vielzahl von Sensoren. Damit kann man natürlich auch wesentlich schneller gute Ergebnisse erzielen.
Schon klar. Ich wollte auch eher darauf hinaus, dass GTA V vielleicht eher ungeeignet ist um einer KI Auto fahren beizubringen. Die Typen wechseln da blind die Spur und wenn du dann gerade dort bist und versuchst “normales Auto fahren” zu simulieren hast du eben Pech gehabt. Ich habe es so oft probiert. Da bringen dir tausend Sensoren nichts.
Mafia 1 fand ich deutlich realistischer was das Auto fahren betrifft.
Aber an und für sich finde ich solche Experimente faszinierend. Ich hatte mal eine Idee für eine Europa-Sonde, die an einem Ballon über die Oberfläche gleitet und eine Quadrokopter Drohne zur Erkundung nutzt. Diese sollte dann zum aufladen immer wieder zur Muttersonde zurückkehren. Wahrscheinlich nicht umsetzbar.
Weiß eigentlich jemand, was der aktuelle Stand bei Charles ist? Ich hab das leide aus den Augen verloren. 
Er fährt bereits besser als der durchschnittliche Berliner.
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er fährt beschissener als vor 2 wochen
Das nehme ich mal nicht persönlich und zähle mich zu denen über dem Durchschnitt. 
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