Was passiert, wenn moderne KI-Modelle versuchen, Super Mario Bros. zu spielen? Die Ergebnisse sind überraschender, als du denkst!
Gute Nachrichten: In Zukunft nimmt dir die KI nicht nur den Job weg – sie macht jetzt sogar die Gaming-Welt unsicher. Forscher haben mit Super Mario experimentiert, um herauszufinden, wie gut KI-Modelle mit rasanten Jump-and-Run-Herausforderungen umgehen. Dabei ist es wohl weniger dramatisch, dass niemand behaupten kann, „Bei diesem Experiment kamen keine Tiere zu Schaden“ – denn das Mitgefühl für Goombas hält sich generell stark in Grenzen. Die Ergebnisse zeigen überraschende Unterschiede darin, wie KI in Echtzeit Entscheidungen trifft. Hier erfährst du alles, was du über die neuesten KI-News wissen musst.
KI vs. Mario
Forscher haben moderne KI-Modelle in Super Mario Bros. auf die Probe gestellt und sie springen, ausweichen und den klassischen Plattform-Wahnsinn überleben lassen. Die Idee dahinter? Herausfinden, ob diese digitalen Gehirne in Echtzeit reagieren können oder sich mit übermäßigem Denken ins pixelige Grab manövrieren. Überraschenderweise dominierte Claude 3.7 mit präzisen Sprüngen und cleveren Ausweichmanövern, während GPT-4o und Gemini 1.5 Pro über ihre eigene Logik stolperten.
Claude-3.7 was tested on Pokemon Red, but what about more real-time games like Super Mario ? We threw AI gaming agents into LIVE Super Mario games and found Claude-3.7 outperformed other models with simple heuristics. Claude-3.5 is also strong, but less capable of... pic.twitter.com/bqZVblwqX3
— Hao AI Lab (@haoailab) February 28, 2025
Warum taten sich einige KIs so schwer? Alles dreht sich um Geschwindigkeit vs. Strategie. Während Claude blitzschnell reagierte und sich anpasste, versuchte GPT-4o, jeden Zug zu „durchdenken“ – und vergeudete damit wertvolle Millisekunden.
Dieses Überdenken sah dann etwa so aus, als hätte Mario eine existenzielle Krise, bevor er direkt in einen Goomba läuft. In Mario-Spielen bedeutet Zögern eben den sicheren Tod – und da hilft auch die stärkste Rechenleistung nicht weiter. Sind ältere KIs also besser? Nun ja, Henry Ford sagte einst: „Wenn ich die Menschen gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt: Schnellere Pferde.“
Schnelle Reflexe schlagen kluges Denken
Man könnte meinen, eine KI, die Essays schreiben und Matheaufgaben lösen kann, hätte keine Probleme damit, ein paar Koopas auszuweichen. Falsch gedacht. Während Modelle wie GPT-4o und Gemini großartig in Logikfragen abschneiden, wurden sie von Marios rasanten Herausforderungen regelrecht überrollt.
Wenn du also in Zukunft auf die Idee kommst, einen Supermarkt namens Super Mario zu eröffnen, wird ein blitzschneller Claude-3.7-Roboter dich wild durch die Straßen jagen – während ein intelligenter und vernünftiger GPT-4o-Roboter dir in aller Ruhe vor Gericht die Hölle heißmacht. Was für eine schöne Zukunft.
Heißt das also, weil KI nicht mal das einfachste Spiel beherrscht, sind wir sicher? Genau – falsch gedacht. Das eigentliche Problem ist, dass KI durch maschinelles Lernen rasend schnell besser wird. Einfach gesagt: Wir füttern sie ständig mit neuen Informationen, wodurch sie immer schneller und intelligenter wird als wir. Tatsächlich zeigen Spitzen-Benchmarks bereits seit 2018, dass KI die menschliche Leistung in Leseverständnis, Sprachverarbeitung und Spracherkennung längst übertroffen hat.
Denk mal drüber nach: Als die Menschen vor Tausenden von Jahren Afrika verließen, wurden unsere Kiefer kleiner, weil die Nahrung weicher wurde. Unsere Weisheitszähne blieben jedoch erhalten, obwohl kein Platz mehr für sie war – weshalb du heute diese schmerzhafte Weisheitszahn-OP hattest.
Glaubst du ernsthaft, ein KI-gesteuerter Roboter würde nach einer Sekunde Analyse nicht einfach die nutzlosen Weisheitszähne fallen lassen? Was das alles mit Mario zu tun hat? Keine Ahnung, fiel mir einfach gerade ein. Jetzt weißt du’s jedenfalls auch.
Sollte KI eher auf schnelle Reflexe statt auf tiefgründiges Denken setzen – oder gewinnt am Ende doch immer die Strategie? Schreib uns deine Meinung in die Kommentare!