Wir haben Nvidias Europazentrale in München besucht, um Nvidias neueste KI-Innovationen zu testen. Es war insbesondere sein Project G-Assist, der uns auffiel, ein Assistent mit atemberaubendem Potenzial für Spieler, aber nicht nur das.

Für seinen Aprilscherz 2017 Nvidia stellte das fiktive Projekt „G-Assist“ vorein USB-Stick in Form einer GeForce GTX-Grafikkarte, der „ nutzt die hochmoderne künstliche Intelligenz von NVIDIA, um Ihnen die nächste Revolution im Gaming zu ermöglichen „. Kurz gesagt, eine Technologie, die Sie spielen können.

Acht Jahre später hat sich Nvidia zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt entwickelt, dem unangefochtenen Marktführer in Sachen KI für Unternehmen, aber auch für Gamer seit der Einführung von DLSS im Jahr 2022. Wenn der Traum von G-Assist n (noch) nicht wahr ist Als Realität wurde das Projekt auf der Computex 2024 im Rahmen einer vielversprechenden Technologiedemo erneut besprochen: ein echter KI-Assistent, der Sie bei Ihren Spielen und Anwendungen unterstützt.

Im Rahmen einer Reise nach Berlin in die Europazentrale von Nvidia konnten wir diesen „Proof of Concept“, der immer noch so viele Fragen aufwirft, noch einmal erleben.

Ein universelles Tutorial für Ihre Spiele

Wenn uns dieses „G-Assist-Projekt“ als einfache technologische Demonstration präsentiert wird, ist seine Funktionsweise sehr real und basiert teilweise auf der Architektur von GeForce RTX-Grafikkarten. Die Software berücksichtigt somit die per Text- oder Sprachnachricht gesendeten Anfragen des Spielers, um diese in diesem Fall an einen Remote-Server in den USA zu senden. Das Modell berücksichtigt somit die Anfrage des Spielers und den Spielkontext, nämlich das aktuell angezeigte Spielfenster.

Also im Spiel ARK: Überleben aufgestiegen das für diese Demonstration mit Nvidia zusammengearbeitet hat, kann der Spieler dann um Hilfe bitten, um mit dem Spiel zu beginnen, insbesondere wie man einen Dinosaurier zähmt und welche Waffe man verwendet. Der Assistent erkennt dann die im Schnellinventar vorhandenen Objekte, aber auch die auf dem Bildschirm vorhandenen Dinosaurierarten, um dem Spieler Anweisungen zu geben, was zu tun ist.

Ebenso könnten wir durch die Anzeige seines kompletten Charakterblatts sowie des restlichen Inventars fragen, welcher Charakterindikator zuerst voranschreiten soll. G-Assist forderte uns dann auf, zuerst die Gesundheit und Ausdauer zu verbessern, ein Rat, der auch für viele RPGs in den ersten Spielstunden gilt. Wir können uns das gleiche Szenario in einem Spiel wie diesem gut vorstellen Feuerringin dem G-Assist abhängig von der vom Spieler bevorzugten Waffe einen Stufenaufstieg in den Kategorien „Stärke“ oder „Geschicklichkeit“ empfehlen kann.

Wenn die Antworten nur verbal und textlich bleiben, bietet uns Nvidia eine recht breite Palette an Möglichkeiten: In Zusammenarbeit mit den Entwicklern wird es möglich sein, visuelle Hinweise, Bilder des Spiels oder Diagramme anzuzeigen, um die von G-Assist bereitgestellte Hilfe zu bereichern . Je nach Wunsch wäre es sogar möglich, ganze Spielsequenzen anzuzeigen, insbesondere basierend auf den Kapiteln der YouTube-Videos, mit denen das LLM trainiert wurde.

Diese Zusammenarbeit mit Entwicklern und Herausgebern wird entscheidend für die Verwirklichung des Projekts sein, da sie das Bindeglied zwischen G-Assist und der Community sein werden. Die meisten Wikis und Wissensdatenbanken, auf denen der Assistent basieren wird, sind überwiegend die Arbeit der Spieler selbst, daher sind es ihre Lösungen, die die Grundlage für das Training des KI-Modells hinter G-Assist bilden werden. Dieselben Inhalte werden auch als Quellen für komplexere Antworten für Spieler zitiert, die weiter gehen möchten.

Identifizieren Sie Leistungsprobleme

Dies ist jedoch nicht der einzige Anwendungsfall für G-Assist, der Ihnen Ratschläge zur Optimierung der Leistung Ihrer Spiele entsprechend Ihren Grafikeinstellungen und Ihrer Konfiguration geben kann. Hier fungiert das Tool als tiefe Integration von GeForce Experience und neuerdings auch der Nvidia App, basierend auf den Game Ready-Profilen, die mit jedem Update in den Nvidia-Treiber integriert werden.

Die Integration geht aber noch weiter: Sie zeigt Ihnen insbesondere eine detaillierte Analyse Ihrer Leistungshistorie und Ihres Energieverbrauchs an und bietet Ihnen Optimierungsmaßnahmen an. Wenn Sie es gewohnt sind, ein Tool wie Rivatuner zu verwenden, um zu Ihrem eigenen Ergebnis zu gelangen, möchte G-Assist Ihnen hier die Arbeit abnehmen.

G-Assist fungiert als Assistent, der an die Nvidia App oder Geforce Experience angeschlossen ist und das gewünschte Grafikprofil entsprechend Ihren Anforderungen definiert. Es ist nicht nötig, in die Systemsteuerung zu den Nvidia-Einstellungen zu gehen, sondern auch die Spieleinstellungen können in Echtzeit geändert werden. Es kann Ihnen sogar Übertaktungs- oder sogar Undervolting-Einstellungen anbieten, um den Verbrauch Ihrer Hardware besser zu verwalten.

Wir bedauern jedoch, dass Sie mit dem Tool bestimmte Windows-Parameter nicht überprüfen können, beispielsweise die verschiedenen im Hintergrund gestarteten Programme oder den Energiemodus. Nvidia-Vertreter vor Ort haben uns jedoch nahegelegt, dass es möglich sein könnte, LLMs von Drittanbietern an G-Assist anzubinden, sodass wir uns eine Kompatibilität mit dem Windows Copilot-Assistenten in einer Fantasy-Version des Assistenten vorstellen können.

Ein Assistent für Ihre Spiele … und Ihre Anwendungen?

Denken Sie daran, dass G-Assist in dieser Form nur der Embryo einer Lösung ist, die noch bei Nvidia entwickelt wird. Die Funktionalitäten stehen noch nicht fest, das Unternehmen setzt auf die Zusammenarbeit der Entwickler, damit seine Software ihr volles Potenzial entfalten kann.

Erinnern Sie sich an Clippy in Microsoft Office? G-Assist könnte für jede Anwendung der würdige Nachfolger sein. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten in Photoshop oder Blender und ein Assistent hilft Ihnen Schritt für Schritt dabei, die Grundlagen der 3D-Erstellung oder Fotoretusche zu erlernen.

Derzeit können Sie chatgpt, Copilot oder Gemini um Hilfe bei der Beherrschung Ihrer Software bitten. Die verschiedenen Modelle suchen ihre Antworten in offiziellen Handbüchern und Wikis. Die Integration von G-Assist wäre ein echtes Plus beim Lernen oder einfach nur bei der gelegentlichen Unterstützung, die den Benutzern geboten wird.

Auch hier verschließt Nvidia keine Türen bezüglich der Möglichkeiten, die G-Assist bietet. Sein hybrider Betrieb zwischen Cloud und lokal eröffnet ihm eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Auch hier müssen wir auf das Engagement der Entwickler zählen. In der Zwischenzeit bleibt Nvidias Geheimwaffe eine Idee, deren Verwirklichung noch ein wenig Arbeit erfordert.