Nvidia Project G-Assist: Die künstliche Intelligenz, die euch beim Zocken helfen soll
Special
KI-Tools wie ChatGPT werden immer leistungsfähiger - und immer häufiger auch zu Helfern im Alltag. Nvidia arbeitet an einem KI-Projekt, das euch bei kniffligen Games und bei der Spielkonfiguration unterstützen soll.
Auch das bereits erwähnte Cheating-Problem in PvP-Matches ließe sich dadurch entschärfen, dass der KI-Coach nicht jeden beliebigen Tipp geben kann - sondern nur das, was vorab per Regelwerk festgelegt wurde. Kurz gesagt: Das klar definierte Nichthelfen ist bei fast genauso wichtig wie das eigentliche Helfen - denn nur so bleibt der Spielspaß erhalten.
Wird "Project G-Assist" also wirklich den Mehrwert bieten, den Nvidia verspricht? Wird es die User präzise informieren, ohne zu nerven und zu spoilern? In unserer Münchner Test-Session war der KI-Assistent teilweise ein bisschen arg gesprächig und textete uns mit Infos zu, die wir eigentlich gar nicht brauchten. Wer ChatGPT und Co. benutzt, kennt das exzessive Mitteilungsbedürfnis aber auch von diesen Tools.
"Man kann festlegen, wie umfangreich die Informationen - im Sinn der Textmenge - sein sollen, die G-Assist zur Verfügung stellt", betont Lars Weinand. Das wird also den Entwicklern der kooperierenden Spielestudios überlassen sein - und auch den Spielern, die dem Assistenten sagen können, ob sie eher ausführliche oder kompakte Infos brauchen.
Wie bei anderen KI-Chatbots ist es auch möglich, direkte Anschlussfragen zu stellen - bei ARK: Survival Ascended wäre das zu Beispiel die Frage, wie man einen Triceratops zähmt oder einen bestimmten Sattel craftet. Auch dass "Project G-Assist" Fakten erfindet, Fachbegriff: "halluziniert", kann Weinand zufolge durchaus vorkommen:
"Sobald zu einem Thema keine Daten vorliegen, fängt das LLM an, das Nächstwahrscheinliche zu nehmen." Die Parallelen zu ChatGPT kommen nicht von ungefähr: Die Studios können für die Einbindung von "Project G-Assist" ganz unterschiedliche LLMs verwenden - zum Beispiel das der ChatGPT-Firma OpenAI.
Quelle: Nvidia
Volle Aufmerksamkeit: Lars Weinand zeigt Medienvertretern den KI-Assistenten.
Zusammenarbeit mit Spielestudios
Die Münchner Test-Session dauerte nur rund 15 Minuten - und Nvidia zeigte das Tool auch ausschließlich im Zusammenspiel mit ARK: Survival Ascended. Die Firma hat aber bestätigt, dass sie bei "Project G-Assist" auch mit anderen Entwicklerstudios zusammenarbeitet. "Wir haben ja das Developer Relations Team, das als Ansprechpartner dient", erzählt Lars Weinand.
"Auch auf Events wie der Gamescom haben wir viele Meetings mit Spieleentwicklern, mit denen wir die Möglichkeiten diskutieren." Bei der Umsetzung ergeben sich laut Weinand auch immer wieder neue Herausforderungen: "Das entwickelt sich alles on the fly." Nvidia stelle in erster Linie die technische Grundlage bereit. Die Studios seien dann für den Einbau des Assistenten zuständig.
Bei der Münchner Nvidia-Session lief die KI-Demo übrigens in der Cloud. Das merkte man vor allem an der Verzögerung zwischen Frage und Antwort. Mit dem Cloud-Setting dauerte es meist etwa zwei bis drei Sekunden, bis "Project G-Assist" seine Infos präsentierte - das klingt kurz, kann aber anstrengend sein, wenn man sich länger mit der KI unterhält.
Lars Weinand betont, dass die Verzögerung daher kommt, dass der Test-Server in Kalifornien steht. "Project G-Assist" könne aber grundsätzlich auch auf der GPU des lokalen Rechners laufen kann - also im Prinzip sogar ohne Internetverbindung. Welche Optionen die einzelnen Studios hier anbieten werden, sei auch eine Frage des jeweiligen Business-Modells, so Weinand. "Wenn das LLM in der Cloud läuft, braucht man Server und eine bestimmte Datenübertragungsrate." Die Studios müssen also entscheiden, ob sie auf Cloud-KI oder lokale KI setzen.
Experte ist kritisch
Wird "Project G-Assist" sein Potenzial also wirklich ausreizen können? Ich habe einen der führenden Experten für Gaming-KI gefragt, wie er die Erfolgschancen des Projekts beurteilt - und welche möglichen Hindernisse er sieht. Dr. Tommy Thompson berichtet in seinem Youtube-Kanal "AI and Games" und in seinem Substack-Newsletter regelmäßig über die neuesten Entwicklungen in der Branche.
Außerdem ist er Mitgründer des Start-ups modl.ai und berät Spielefirmen zu KI-Technologien; davor war er zehn Jahre an verschiedenen Unis als Dozent für Computerwissenschaft und Spieleentwicklung tätig. Die größte Herausforderung für "Project G-Assist" sieht Thompson darin, dass neue Games für das KI-Training eine breite Wissensbasis brauchen.
"Viele User, die ein neues Spiel beginnen, suchen gleich im Netz nach einer Anleitung, zum Beispiel nach einem guten Start-Build für Elden Ring", erläutert er. "Wenn du das Spiel jetzt - also mehrere Jahre nach dem Release - in die Hand nimmst, dann hast du Glück: Es gibt Hunderte von Artikeln, die dir weiterhelfen werden. Aber wenn du das Spiel direkt beim Release gekauft hast, gab es diese Infos noch nicht."
Quelle: Tommy Thompson
Tommy Thompson, Experte für Gaming-KI
Es dauere oft eine ganze Weile, eine solche Wissensbasis aufzubauen - ob nun mit Anleitungen auf Gaming-Websites oder mit spielspezifischen Wikis und Subreddits. Thompson glaubt nicht, dass die Spielestudios schon vor dem Release alle möglichen Infos zusammentragen und aufbereiten werden, weil das schlichtweg sehr aufwendig sei.
"Ich bezweifle ernsthaft, dass Entwickler so viel Zeit in den Wissensaufbau stecken werden, wenn ihr Publikum das für sie übernimmt - und das auch noch gratis", sagt Thompson. Die detaillierten Infos, die von den Fans und Medien zusammengetragen werden, stehen also erst Monate oder Jahre nach dem Release zur Verfügung. Vorher müsste "Project G-Assist" mit einer vergleichsweise schmalen Datenbasis trainiert werden.
