Künstliche Intelligenz : Stand der Bibliotheken und Programmierung einer künstlichen Intelligenz für Super Mario

Abstract

Künstliche Intelligenzen nutzen wir heutzutage in den verschiedensten Anwendungsgebieten, zum Beispiel bei der Gesichtserkennung in unseren Smartphones. Meine Arbeit befasst sich mit künstlichen Intelligenzen in Videospielen und dem Stand der Open Source Bibliotheken in diesem Bereich. Dabei betrachte ich, wie einfach es ist, eine künstliche Intelligenz für Nutzer zu erzeugen, die keine Erfahrung in der Arbeit mit künstlichen Intelligenzen besitzen. Um diese Forschungsfrage zu beantworten, programmiere ich in Python mit Hilfe der OpenAI - Gym Retro Bibliothek eine einfache künstliche Intelligenz für das Videospiel Super Mario Bros. Den Algorithmus, den ich hierfür verwende, ist der genetische “Neuroevolution of Augmenting Topologies” Algorithmus (NEAT-Algorithmus). Der derzeitige Stand von Open Source Bibliotheken bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten für Anfänger und erfahrene Nutzer künstliche Intelligenzen zu entwickeln. Über die Bibliotheken und Frameworks lassen sich bereits trainierte Modelle oder eingebaute Emulatoren für alte Videospielkonsolen nutzen. Außerdem lassen sich neuronale Netze grafisch darstellen und es ist möglich, ohne eine Zeile Quelltext zu schreiben, eine einfache künstliche Intelligenz zu erzeugen.