Beim Testen von Computerspielen kommt zunehmend Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Die Arbeitsgruppe Visualisierung des Softwaretechnik-Instituts paluno erforscht, wie sich aus den Testdaten mehr Erkenntnisse gewinnen lassen, um die Spiele zu verbessern.

Die Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz hat in der Games-Branche eine lange Tradition. Mit KI werden Welten immer realistischer: Virtuelle Mit- und Gegenspieler können sich immer besser an Spielverläufe anpassen und reagieren nachvollziehbar auf die Aktionen der Menschen vor ihren PCs oder Konsolen. Aber auch beim Testen von Spielesoftware setzen Entwickler zunehmend auf KI. Während früher immer wieder alle möglichen Situationen von Hand nachgespielt werden mussten, wird heute ein wesentlicher Teil dieser Arbeit durch KI automatisiert.

Doch je leistungsfähiger die Algorithmen werden, desto schwieriger wird es für Spieleentwickler, die Strategien der virtuellen Agenten zu verstehen. Das ist jedoch wichtig, um die Spiele weiterzuentwickeln. Die Arbeitsgruppe von Prof. Fabian Beck forscht an einem neuen Lösungsansatz für dieses Problem. Die Wissenschaftler wollen mithilfe geeigneter Visualisierungen das Verhalten der künstlichen Agenten verständlich darstellen. Dabei konzentrieren sie sich darauf, das zeitliche Verhalten, das sich im Laufe eines Spiels auf dem Bildschirm abspielt, buchstäblich auszurollen und lesbar zu machen. Mit dieser Hilfe könnten Spieleentwickler z.B. Schwierigkeiten in Spielen ausgewogener gestalten oder die künstlichen Agenten selbst verbessern.

Erste Erfolge konnten die Forscher bereits erzielen. So hat Doktorand Shivam Agarwal mit einem Kollegen der TU Eindhoven eine Visualisierung zur Analyse von Pommerman-Spielen entwickelt. Pommerman dient der Machine-Learning-Forschung als Testumgebung, um das kooperative und gegnerische Verhalten von KI-gesteuerten Agenten zu trainieren. In einer Befragung von KI- und Spiele-Experten wurde das Visualisierungstool als nützlich bewertet.

Die Wissenschaftler wollen ihren Ansatz nun auch für weitere Spiele anwendbar machen. Mit geeigneten Visualisierungen könnten Entwickler in Zukunft mehr Wissen aus ihren Testdaten herausholen. Dies könnte auch die KI-Forschung weiterbringen, denn die Games-Branche dient ihr bekanntlich als Entwicklungstreiber und wichtiges Testfeld.

Quelle: UDE