Der Bot, den drei Forscher der Uni Freiburg entwickelt haben, spielt das alte Atari-Spiel auf eine durchaus merkwürdige Weise: Er lässt Q*Bert scheinbar zufällig hin- und her hüpfen und schafft es so, ein Level unendlich lange weiterzuspielen. So lassen sich theoretisch unbegrenzt hohe Punktestände erspielen. Diese Herangehensweise zeigt, dass der Algorithmus einen bislang nicht entdeckten Bug gefunden hat, berichtet unter anderem The Register.
Wie genau dieser Bug funktioniert, ist unklar. Die Schöpfer seiner Entdecker-KI können nicht sagen, unter welchen Voraussetzungen er überhaupt auftritt. Einige Experten haben angemerkt, dass der Softwarefehler möglicherweise mit der Emulation von Q*Bert zu tun hat und im Originalprodukt von Atari eventuell gar nicht existiert.
Für den KI-Highscore in Q*Bert haben die Forscher sogenannte Evolution Strategies eingesetzt, um deren Leistungsfähigkeit mit der von Reinforced Learning zu vergleichen. Diese Verwendung eines genetischen Algorithmus hat sich so als effektive Alternative zum Reinforced Learning herausgestellt: Die KI erzielt bei den zufälligen Hopsern zwar wenig Belohnung in Form von Punkten, bekommt dafür später aber deutlich mehr. Das ist laut der Entwickler mit der Methode Reinforced Learning so nicht möglich, da die Fortschritte in kleineren Abschnitten gemessen werden, während der Algorithmus lernt und ausprobiert. Als Ergebnis ihrer Arbeit schlagen die Forscher vor, künftig beide Herangehensweisen zu kombinieren, wenn man will, dass eine KI eine Tätigkeit besonders gut erlernt.
