Fachgebiet: Mathematik / Informatik

Vergleich der Leistung von lernfähiger und nicht lernfähiger KI am Beispiel von Spielen

Teilnehmer Rothammel

Demian Rothammel

Schule: Graf-Münster-Gymnasium Bayreuth
Regionalwettbewerb: Oberfranken

Projektbeschreibung

Diese Arbeit vergleicht die Leistung sich entwickelnder neuronaler Netze, die den NEAT-Algorithmus verwenden, mit der Leistung nicht lernfähiger KI. Dafür wurden für die drei Spiele Flappy-Bird, Tic-Tac-Toe und Hangman jeweils eine Gewinnstrategie mit nicht lernfähiger sowie mit lernfähiger KI programmiert und anschließend die erzielten Ergebnisse verglichen.
Die Arbeit kam zum Ergebnis, dass der NEAT-Algorithmus gute Ergebnisse liefert, wenn es für den Output des neuronalen Netzes stetig ansteigende Bewertungsparameter gibt, wie zum Beispiel den Punktescore beim Spiel Flappy Bird. Für weniger variable Fragestellungen ist allerdings weiterhin der Einsatz bewährter Programmiertechniken, die auf nicht lernfähiger KI basieren, zu empfehlen: Sie benötigen keinen Trainingsaufwand und folgen einer klaren nachvollziehbaren Logik. Bei lernfähiger KI ist genau diese fehlende Transparenz ein Kritikpunkt, da die Gründe für getroffene oft Entscheidungen nicht genau nachvollziehbar sind.


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