Der Programmierer Greg Cannon hat mit einer KI geschafft, was für Spieler auf der ganzen Welt nicht möglich wäre. Die KI hat in der NES-Version des Spiels das 29. Level überschritten, sogar die Grenze der Entwickler erreicht und das Spiel zum Abstürzen gebracht.

„Tetris“ ist wohl das bekannteste Spiel auf der Erde und jeder kennt es – selbst Nicht-Gamer haben schon einmal von dem Spiel gehört. Beliebt macht das Spiel vor allem seine simple Spielweise, denn man muss eigentlich nur zufallsgenerierte Klötzchen übereinanderstapeln und Reihen vervollständigen, die sich dann wieder auflösen.

Ganz so einfach ist es dann aber doch nicht, denn mit jedem Level steigt auch die Geschwindigkeit, in der die Klötzchen fallen. Für Spieler weltweit ist dann ab dem 29. Level Schluss, denn dann ist die Geschwindigkeit einfach zu hoch.

KI passt sich der Geschwindigkeit an

Gegenüber Gizmodo erklärt der Programmierer, wie seine KI funktioniert und in einem YouTube-Video können wir sehen, wie sie das Spiel spielt.

Die StackRabbit-KI hat das einzige Ziel, das Spiel zu meistern und weit über das hinauszugehen, was für menschliche Spieler möglich ist. Wie im Video erklärt wird, reagiert die KI immer, wenn Blöcke erscheinen und sortiert sie dementsprechend ein. Zwar ist sie immer noch anfällig für die ziemlich grausame Zufallsgenerierung der Blöcke, kann dies aber durch ihre Reaktionszeiten und Eingabetechniken ausgleichen und geht somit weit über das hinaus, was menschliche Spieler vollbringen können.

Die KI ist sogar so gut, dass sie über das beabsichtige „Ende“ der Programmierer hinausgeht. Die Programmierer haben wohl nicht damit gerechnet, dass es jemand schafft, so weit zu kommen und so treten nach etwa einer Stunde und 25 Minuten die ersten Probleme auf: Punktzahlen können nicht mehr dargestellt, andere Teile der Anzeige nicht mehr richtig angezeigt werden. Bei 102 Millionen Punkten, 3.112 Reihen und auf Level 237 stürzt das Spiel dann ab.

Was haltet ihr von dem Projekt? Bis zu welchem Level habt ihr es in „Tetris“ geschafft? Schreibt es uns in die Kommentare!

Bild: Screenshot Greg Cannon

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