Das Gangster-Epos "Grand Theft Auto 5" versetzt den Spieler in eine große US-Metropole, in der er nach Lust und Laune seine Gangster-Ambitionen ausleben kann. Das Game ist auch eine Spielwiese für Modder, die Los Santos munter nach eigenem Gutdünken umgestalten.

Doch auch der Wissenschaft kann die alternative Version von Los Angeles gute Dienste leisten. Laut MIT Technology Review werden die virtuellen Straßen als Teststrecken genutzt, um selbstfahrende Autos lernen zu lassen.

Sehend durch Los Santos

Dem Game kommt dabei seine lebensnah gehaltene Ausführung zugute. Die Straßen werden bevölkert von Anderen Fahrzeugen, Fußgänger sind auf Zebrastreifen und Gehsteigen unterwegs, unterschiedlichste Gebäude prägen das Stadtbild.

Forscher von Intel oder der Universität Darmstadt machen sich dies hauptsächlich zunutze, um die Software, die zur Steuerung autonomer Pkw zum Einsatz kommt, in Sachen Objekterkennung zu schulen. Dazu schaffen sie eine weitere Anwendungsschicht, die zwischen dem Spiel und der Hardware des Autos arbeitet und verschiedene Objekte klassifiziert, die bei den Fahrten durch Los Santos in ihr Visier kommen. Die gewonnenen Daten werden anschließend einem Maschinenlern-Algorithmus übergeben und ihm hilft, Autos, Fußgänger und andere Dinge auf digitalen oder realen Straßen zu erkennen.

Günstiger Datenlieferant

Der Vorteil von "GTA 5" liegt darin, dass nach Ansicht der Forscher synthetisch generierte Daten mittlerweile so brauchbar und manchmal sogar besser sind, als bei realen Fahrten erfasste Informationen. Zudem lassen sich in einem Videospiel schnell verschiedene Licht- und Wettersituationen schaffen, was die Weiterentwicklung beschleunigt und vergünstigt.

Dementsprechend bieten sich auch andere Games an, um künstliche Intelligenzen zu schulen. Videospiele sind mitunter auch eine Herausforderung, um sie zu verbessern. So konnte Googles neuronales Netzwerk "DeepMind" sich etwa erfolgreich beibringen, diverse Arcade-Klassiker wie "Pacman" oder "Breakout" zu spielen. (gpi, 27.09.2016)