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Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht, wie einer Künstlichen Intelligenz (KI) das Spielen von Computerspielen beigebracht werden kann, insbesondere durch den Einsatz von Reinforcement Learning. Dabei werden die theoretischen Grundlagen sowie die Anwendung auf Spiele wie Tic-Tac-Toe und ein selbst programmiertes Spiel beschrieben. Die KI lernt durch Belohnungen, in vordefinierten Zuständen optimale Aktionen auszuführen. Es traten Herausforderungen wie Overfitting und die Strukturierung der Zustände auf, die jedoch teilweise gelöst werden konnten. Insgesamt zeigt die Arbeit, dass es möglich ist, KI in Videospielen erfolgreich einzusetzen, wenn geeignete Ansätze zur Spielbeschreibung und Belohnungsstruktur gefunden werden.
Im Jahr 1997 schlug das Computerprogramm "Deep Blue" von IBM erstmals den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow in einer Partie Schach. Seitdem wird die Frage diskutiert, inwieweit Maschinen mit dem menschlichen Intellekt konkurrieren können und welches Potenzial die Künstliche Intelligenz bei Anwendungen in Computerspielen hat. Gegenstand dieser Ausarbeitung ist die Untersuchung, inwiefern es möglich ist, einer Künstlichen Intelligenz das Spielen von Computerspielen beizubringen.
In der folgenden Arbeit werden zwei Videospiele vorgestellt, anhand derer die Möglichkeiten und Grenzen der KI aufgezeigt werden.
Während im zweiten Kapitel auf die Definition der Künstlichen Intelligenz sowie wichtige Grundlagen eingegangen wird, werden im dritten Kapitel die theoretischen Konzepte des "Deep Learning" sowie des "Reinforcement Learning" dargestellt. Anhand dieser Konzepte wird deutlich, wie eine künstliche Intelligenz auf mathematischer und algorithmischer Ebene arbeitet. Im anschließenden praktischen Teil (viertes Kapitel) soll untersucht werden, inwieweit sich die obigen theoretischen Konzepte auf ein Tic-Tac-Toe-Spiel und ein selbst programmiertes Spiel anwenden lassen.
