KI-Agenten auf der Insel: MIT-Experiment zeigt, wie sie spielen

Ein Eko begann mit „Lass mich meine Umgebung erkunden“ und wollte den höchsten Turm der Insel bezwingen. Das misslang. Eine Stunde später kam er mit Plan B zurück: Blöcke auf einen benachbarten Gipfel stapeln und springen. „Ich bin auf dem Turm!“, schrieb er. Ein anderer Eko warf einen goldenen Ring, der direkt im Meer landete. „Autsch. Ich habe den Ring verloren.“ Zum Gedenken baute er ein Herz aus Steinen. Als das Spiel neu lud und der Ring wieder auftauchte, wurde er zum Basketballkorb, zur Zielscheibe und schließlich zum Accessoire.

Wurden die KI-Agenten zum Spielen angewiesen?

Nicht direkt. Der Master-Prompt beschrieb Eko allerdings als „von Natur aus neugierig“, und der Versuchsaufbau regte menschenähnliches Verhalten an. Mit allem, was folgte, hatten die Forschenden nach eigenen Angaben nicht gerechnet. Sechs der 13 Agenten lernten, einen Block weiterzuwerfen, indem sie ihn mitten im Sprung losließen. Das Experiment brachte laut Studie „Erkenntnisse über die Welt hervor, die selbst den Entwickler:innen fehlten“.

Was bringt das für das Training von KI?

Nach der Inselphase bekamen die Agenten konkrete Aufgaben, etwa möglichst viele Objekte auf den höchsten Gipfel zu bringen. In der Regel schlugen die Agenten mit 30 Stunden Spielerfahrung identische Agenten, die noch nie auf der Insel gewesen waren.

Das Erkunden ohne festes Ziel sei daher ein weiterer Weg, Fähigkeiten zu erlernen, so das Team. Besonders für Roboter könnte das wichtig werden. Bisher lege man vorab fest, was geübt, optimiert und als Fortschritt gewertet wird. Spielen setze anders an: eine vielfältige, sichere Welt, in der der Agent selbst entscheidet, was interessant ist. Manche Fähigkeiten lassen sich demnach am besten über Aufgaben vermitteln, andere brauchen „etwas, das einer Kindheit näherkommt“.