Deep Learning ist eine Möglichkeit, einer KI ein Behavior beizubringen ohne ihr zu sagen, was sie zu tun hat. Dies ist ein Themengebiet, welches bei Spielen noch keinen Einzug gehalten hat. Es gibt zwar verschiedene KIs, die dies nutzen (AlphaStar 2017, OpenAI 2016), das aber nur aus wissenschaftlichen Gründen. Außerdem hat man sie in ihren Fähigkeiten beschränkt. Doch warum wurde dies getan und war es wirklich nötig? Hätten gute Spieler:innen nicht auch eine Chance, wenn sie nicht beschränkt wäre? Die Frage, ob man eine Deep Learning KI in ihren Fähigkeiten für Spieler:innen beschränken muss und wie diese auszusehen hätten, wird in dieser Arbeit genauer untersucht und beantwortet. Dabei werden verschiedene Deep-Learning-Systeme angeschaut, deren Beschränkungen untersucht und weiterhin geprüft, inwieweit diese Sinn für die Spieler:innen machen.
Mit mittlerweile 32 Jahren gehöre ich wohl zu den älteren Studierenden. Dabei bin ich kein Langzeit-Student, sondern jemand, der spät zur seiner Berufung gefunden hat. Durch meine 15 Jahre Berufserfahrung als Industriemechaniker bin ich auch extrem praktisch veranlagt.
In einer Spieleschmiede.
Gutes Design ist für mich, wenn Spieler:innen das UI verstehen, ohne dass man ihnen erklären muss, was es bedeutet.
Die Untersuchung einer neuen Game Engine.
Inspirierend finde ich das Hubble-Teleskop und die Bilder, die uns die Schönheit des Alls zeigen.
Nach kurzer Absprache mit meinen Team-Kolleg:innen entsteht innerhalb weniger Tage ein Prototyp, der dem Team gezeigt und dann weiter verbessert wird.
Nutzt die Erfahrung der Professor:innen und stellt ohne Ende Fragen.
Ich wollte etwas lernen, das ich auch für den Rest meines Lebens machen wollen würde.
Die Corona-Zeit.
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Cool! Pogchamp!