Black Box: Tech #12: Genetic Algorithms – Coden nach dem Vorbild menschlicher DNA

23. November 2017 Podcasts 0
Black Box: Tech #12: Genetic Algorithms – Coden nach dem Vorbild menschlicher DNA

Bei ihrem Tech-Podcast Black Box: Tech sprechen Johannes Schaback und Joel Kaczmarek regelmäßig über IT- und Techthemen. In dieser Ausgabe diskutieren sie mit Torsten Reil über Genetische Algorithmen sowie über die Frage, wie sich Erkenntnisse der Evolutionsforschung und Biologie auf Algorithmen und die KI-Forschung applizieren lassen.

Was sind Genetic Algorithms?

Die naturgetreue Animation von Bewegungen in Games oder Filmen stellt die VFXer regelmäßig vor große Herausforderungen. Die älteren Semester unter uns werden sich noch mit einem lachenden und einem weinenden Auge an Bewegungsanimationen in Spielen wie FIFA 98, Tekken oder GTA 3 erinnern. Vergleicht man diese mit den komplexen Bewegungsabläufen und Körperreaktionen von Bots, wie man sie in aktuellen Spielen vorfindet, ähneln diese frühen Versionen eher den Bewegungsmustern eines betrunkenen Lamas, das an einer schweren Arthrose leidet. Der technologische Quantensprung zu den heutigen AAA-Titeln ist unter anderem der Forschungs- und Entwicklungsarbeit von Torsten Reil (NaturalMotion, Website) zu verdanken. Bereits im Jahr 2003 entwickelte der Hightech-Gründer zusammen mit seinem Team virtuelle Wesen mit einem simulierten Nervensystem, welche es erstmals möglich machten, interaktive Charaktere innerhalb einer virtuell visualisierten Umgebung zu generieren. Bekannt wurde Torsten Reil vor allem durch die von seiner Firma NaturalMotion entwickelten Spiele-Apps „Clumsy Ninja“ sowie „CSR Racing“, die mehrere hundert Millionen mal heruntergeladen wurden sowie durch den Verkauf von NaturalMotion an Zynga für stolze 527 Millionen Dollar.

Dabei setzt das Team um Torsten Reil auf so genannte Genetic Algorithms. Genetische Algorithmen sind Verfahren, die zur Lösung komplexer Optimierungsaufgaben eingesetzt werden und auf Erkenntnissen der biologischen Genetik basieren. Frei nach Darwins „Survival of the Fittest“ werden dabei viele verschiedenartig und zufällig mutierte virtuelle Charaktere erzeugt, welche eine bestimmte Aufgabe lösen sollen (beispielsweise „gehen“). Dabei wird auch untersucht, welche der Charaktere am optimalsten mit einer Problemsituation (z.B. ein Hindernis oder ein seitlicher Stoß) umgehen. Die „fittesten“, also die am besten angepassten Charaktere, werden daraufhin weitergezüchtet, indem manuell kleinere Mutationen und Rekombinationen in ihrem Code vorgenommen werden, um wiederum die Auswirkungen auf das simulierte Verhalten zu untersuchen.

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Wie man Künstliche Intelligenz züchtet

Was heute allerdings noch fehlt, ist eine Programmiersprache, die gegenüber Mutationen und Rekombinationen – verursacht durch die dem genetischen Algorithmus inhärenten Lern- und Selbstoptimierungsprozess – flexibel bleibt. Es bedarf also einer Programmiersprache, die einerseits einfach (beispielsweise binär) funktioniert und andererseits aber auch hochkomplexe Funktionalitäten abbilden kann – ähnlich dem menschlichen Körper, der in der Lage ist, das Erbgut (ähnlich binären Zahlen) in vier Nukleinsäuren zu codieren. Wegen dieser Eigenschaft sind Genetische Algorithmen dem biologischen Vorbild von allen evolutionären Algorithmen auch am nächsten. Um der ebenso spannenden wie auch komplexen Entwicklung in diesem Bereich Rechnung zu tragen, interessiert uns deshalb vor allem eine Frage: Was haben Algorithmen mit Pfannkuchen zu tun?

Wir wollen im Podcast aber auch mehr wissen: Sind Genetic Algorithms der nächste logische Schritt im Bereich Künstliche Intelligenz (KI)? Erleben genetische Algorithmen ein neues Revival? Was ist der Unterschied zwischen Genetic Programming und Genetic Algorithms? Wie funktioniert Evolution bei virtuellen Charakteren? Wie lassen sich Ergebnisse evaluieren und Charaktere modifizieren? Was sind die Vorteile von Genetic Algorithms gegenüber Reinforcement Learning und Supervised Learning? Was ist die Grundidee von Artificial Life?

Im Black Box: Tech Podcast werden diese Themen rund um Genetic Algorithms behandelt (Links führen direkt zum Track):

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Dauer: 49 Minuten

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Über Johannes Schaback: Johannes Schaback ist Gründer und CTO der Plattform LadenZeile.de (Webseite), die er 2009 zusammen mit Robert Maier aus Rocket Internet heraus gründete und 2011 an Axel Springer verkaufte. Johannes studierte Informatik an der TU Berlin und Shanghai Jiao Tong University. Nebenbei arbeitete er am Fraunhofer Institut für Softwaretechnik, wo er sich insbesondere mit maschinellem Lernen beschäftigte. Seit 2013 ist Johannes als Business Angel aktiv im Verbund der Saarbruecker21-Gruppe.

Über Joel Kaczmarek: Joel Kaczmarek ist Gründer und Chefredakteur von digital kompakt, einem Online-Magazin zur Digitalwirtschaft. Zuvor leitete er vier Jahre die Fachpublikation Gründerszene und verfasste die erste Biografie über die drei Internetunternehmer Alexander, Marc und Oliver Samwer.

Bildmaterial: Lana Petersen


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