Stadia: Wird laut Google in Zukunft weniger Latenz haben als lokale Hardware

[Doc Angelo]

Ich denke nicht, das es um die Voraussage eine ganzen Levels geht. Es sind keine Minuten oder Sekunden, sondern bestenfalls 1/10 einer Sekunde, was immerhin noch 6 Frames wären.

[greenelve]

Ich würde noch weniger als vermuten. ich vermute aber auch in den Argumenten steckt eine Ablehnung von Streaming allgemein.

[Piyo]

mehrere frames für mehrere prognosen halte ich auch für unsinnig, eher eine wahrscheinlichkeitsberechnung für die nächste eingabe, liegt die bei, wat weiß ich, über 95%, wird diese ausgeführt.

greetingz

Das funktioniert nicht, weil sobald die Vorabberechnung von der tatsächlichen Eingabe abweicht, hättest du einen Lag.

Mit ausreichend Rechenpower kann ein Spiel einfach die nächsten Bilder für alle möglichen Eingaben vorberechnen und gleichzeitig streamen. Das heißt, Stadia könnte 50 Bilder gleichzeitig übertragen, und der Client entscheidet abhängig von den Controllereingaben, welches er davon anzeigt. Da sich die Bilder alle sehr stark ähneln, ließe sich das sogar mit einem angepassten Codec so sehr komprimieren, dass die Datenrate nicht nennenswert ansteigt.

Genau solche Vorberechnungen gibt es z.B. auch schon experimentell im Emulatorenbereich, wo der Lag dann in der Tat kleiner ist als bei einer Originalkonsole. Denn das Bild wäre fertig, sobald eine Tasteneingabe passiert. Eine echte Konsole braucht dann noch mindestens eine sechzigstel Sekunde, um das Bild zu berechnen.

[Doc Angelo]

Da sich die Bilder alle sehr stark ähneln, ließe sich das sogar mit einem angepassten Codec so sehr komprimieren, dass die Datenrate nicht nennenswert ansteigt.

Der Stream besteht bereits aus Referenzen zum vorigen Bild. Das macht Bewegtbildkompression aus. Würde man das ganze 50 mal machen, dann müsste man 50 mal den Rechenaufwand für die Komprimierung aufbringen, und die 50-fache Bandbreite für den komprimierten Stream.

[CritsJumper]

Wenn jede Person gleich spielt und die selben Bewegungen machen würde in spielen dann würde Googles Vorhaben funktionieren. Da aber genau das Gegenteil der Fall ist braucht man gar nicht darüber zu diskutieren ob das funktionieren wird.

Nun es geht nicht um "gleich spelen", sondern um ausgetretene Wege. Weil die kennt das Spiel.

Ich formuliere es mal anders: Wenn du eine Aktion machst die noch niemals ein anderer Spieler vor dir im Laufe der Zeit seit dem das Spiel raus ist... eine Eingabe haben möchte, nur dann und nur dann. Wird es native berechnet.

Wenn du auch nur einen Attributspunkt, beispielsweise die selbe Farbe in einem Need for Speed für ein Auto wählst.. oder gar das selbe Auto nutzt, ja dann hat Stadia diese Info schon im Zwischenspeicher.

[TheoFleury]

Hab jeden morgen ne negative Latenz. Gut das Google das abschafft! Bin dabei!

[johndoe1238056]

Wenn jede Person gleich spielt und die selben Bewegungen machen würde in spielen dann würde Googles Vorhaben funktionieren. Da aber genau das Gegenteil der Fall ist braucht man gar nicht darüber zu diskutieren ob das funktionieren wird.

Nun es geht nicht um "gleich spelen", sondern um ausgetretene Wege. Weil die kennt das Spiel.

Ich formuliere es mal anders: Wenn du eine Aktion machst die noch niemals ein anderer Spieler vor dir im Laufe der Zeit seit dem das Spiel raus ist... eine Eingabe haben möchte, nur dann und nur dann. Wird es native berechnet.

Wenn du auch nur einen Attributspunkt, beispielsweise die selbe Farbe in einem Need for Speed für ein Auto wählst.. oder gar das selbe Auto nutzt, ja dann hat Stadia diese Info schon im Zwischenspeicher.

Na dann bleiben wir doch mal bei Rennspielen. Ich bin mir ziemlich sicher, dass, wenn ich 200 Leute zusammentrommele, die Dirt Rally spielen, nach spätestens 5 Sekunden niemand mehr zum gleichen Zeitpunkt an der gleichen Stelle der Strecke sein wird und allesamt sind mit einem unterschiedlichen Lenkeinschlag und einer unterschiedlichen Gas- und Bremspedalstellung unterwegs.

Ein strikt digitales Spiel in einem ebenso strikten Rahmen wie Pacman ließe sich mit so einem System vielleicht realisieren, aber selbst mit den Vorhersagen der analogen Eingabe bei Centipede wäre es doch schon völlig überfordert, wenn man keine völlig absurde Anzahl an Instanzen im Hintergrund laufen lassen will.

[Doc Angelo]

Na dann bleiben wir doch mal bei Rennspielen. Ich bin mir ziemlich sicher, dass, wenn ich 200 Leute zusammentrommele, die Dirt Rally spielen, nach spätestens 5 Sekunden niemand mehr zum gleichen Zeitpunkt an der gleichen Stelle der Strecke sein wird und allesamt sind mit einem unterschiedlichen Lenkeinschlag und einer unterschiedlichen Gas- und Bremspedalstellung unterwegs.

Es geht nicht darum, schon beim Losfahren genau zu wissen, welche Spur der Spieler in den nächsten Minuten fahren wird. Es geht darum die unmittelbare Zukunft zu schätzen und sich dabei Eingabemuster zu Nutze zu machen. Wenn eine Strecke zum Beispiel eine lange Gerade hat, und direkt danach eine S-Kurve, dann kann ein System problemlos anhand des Eingabemusters erkennen, was gleich passieren wird. Der Button für Gas wird lange gedrückt und die Richtung nur ganz leicht angepasst, dann wird die Bremse für eine gewisse Zeit betätigt, gefolgt von leichtem Gas und erst links gelenkt und dann rechts.

Google wird in der nächsten Zeit sämtliche Eingaben von Spielern aufzeichnen. Daran sind sie ja so oder so interessiert, das sind die Daten die sie haben wollen um sie zu vermarkten. Wenn also 1.000.000 Runden Dirt Rally gefahren wurden, dann wird Google Machine Learning drauf ansetzen, aus dem Datensatz einen Vorhersage-Algorithmus zu generieren, der möglichst oft richtig liegt. So was ähnliches macht NVidia ja mit seinem DLSS. Es wird anhand von vorhandenen Bildern ein System trainiert, das möglichst nah an das rankommen soll, was tatsächlich gerendert werden würde.

Big Data ist wirklich nicht zu unterschätzen.

[SethSteiner]

Die eine Million Runden musst du a) erst mal haben und b) hast du dann immer noch Abweichungen und dann hast du am Ende ein Spielgefühl wie die Fahrhilfe von Mario Kario, die mit zunehmender Spieldauer umso mehr stört, weil sie eben nicht erlaubt, dass man so spielt, wie man es eigentlich tun will. Google hat es nicht mal gepackt bei der aller ersten Stadia Präsentation ein latenzfreies Spielen zu ermöglichen. Das allein muss man sich vor Augen fühlen. Wir haben schon VIELE Jahre vom Spielstreaming, das ist wirklich kein Neuland mehr und trotzdem verkackt es Google im eigenen, kontrollierten Rahmen, in der eigenen Präsentation, im kleinsten Raum, dieses Kernelement und Hauptkriterium nicht zum Problem werden zu lassen und dann soll aber diese Riesenherausforderung bis zu "negativer Latent" aber ganz sicher funktionieren? Man soll niemals nie sagen aber ich halte es für seriöser das alles zu unterschätzen als umgekehrt.

[johndoe1238056]

Wenn 1.000.000 mal jeder einzelne Kurvenabschnitt ausgewertet wurde und man trotzdem noch auf 750.000 verschiedene Ergebnisse kommt, macht das die Vorhersage nicht wirklich einfacher.

Nicht ganz umsonst habe ich übrigens hier auch so ein einfaches Spiel wie Centipede ins Spiel gebracht. Kennst du das? Schon da ist eine Vorhersage schlichtweg unmöglich. Vor der allerersten Bewegung stehen zigtausend Möglichkeiten zur Wahl und keine ist besser oder schlechter. Wie soll das Spiel vorhersagen, ob ich den Trackball mit Geschwindigkeit 42 von 256 in Richtung 421 von 720 Grad bewege oder etwas komplett anderes mache und mit der nächsten Aktion steht das System wieder vor dem selben Problem.

[Doc Angelo]

Die eine Million Runden musst du a) erst mal haben und b) hast du dann immer noch Abweichungen

Wenn 1.000.000 mal jeder einzelne Kurvenabschnitt ausgewertet wurde und man trotzdem noch auf 750.000 verschiedene Ergebnisse kommt, macht das die Vorhersage nicht wirklich einfacher.

Um diese Abweichungen und unterschiedlichen Ergebnisse geht es ja gerade. Ohne die könnte man ja nicht das machen, was ich oben beschrieben habe. Das sind die Daten, aus denen Google mit Machine Learning ein Erkennungsystem erzeugen kann.

Das System ist nicht darauf angewiesen, das sich die Daten auf eine Art ähneln, die vom Menschen einfach verstanden wird. Ein Vergleichsversuch: Ein "unleserliches" Passwort mit vielen Sonderzeichen ist nur für Menschen "komplex", nicht für Computer. Es geht rein um die Entropie des Passwortes, nicht ob es für den Menschen oder das menschliche Gehirn "kompliziert und schwierig" aussieht.

Es geht hier nicht darum, das Google schon im Vorfeld weiß, welche Rundenzeiten ein Spieler haben wird. Google kann aber mit dem System aufgrund des Eingabemusters der vorigen Frames auf das Eingabemuster der folgenden Frames schließen.

Diese Art von Datenverarbeitung gehört zum Kerngeschäft von Google. Das ist nichts Neues für sie, das ist deren täglich Brot.

[johndoe1238056]

Aber das ist doch in einem wirtschaftlichen Rahmen nur realisierbar, wenn die Anzahl der möglichen Folgeframes sehr überschaubar ist.

Ich nehme mal ein ganz einfaches Beispiel. Wie soll Google vorhersagen, ob und wie ich im nächsten Frame hier den Mauszeiger bewege? Die höchste Wahrscheinlichkeit liegt wohl bei 'gar nicht', aber das ist ja offensichtlich keine Lösung des Problems. Bei jeder Änderung des Ist-Zustands, die sich außerhalb des Rahmens der vorberechneten Bilder bewegt, würde sich das System zwangsläufig verschlucken und das würde meiner Meinung nach bei analogen Eingaben sehr häufig passieren.

[Doc Angelo]

Wie soll Google vorhersagen, ob und wie ich im nächsten Frame hier den Mauszeiger bewege?

Google rät nicht aus dem Blauen heraus. Es kommt drauf an was Du kurz davor gemacht hast. Beispiel: Spielst Du ein Strategiespiel und hast gerade eben die rechte Maustaste gedrückt (wodurch im Spiel ein Kontextmenü aufgerufen wird)? Wenn ja, wird sich dann deine Maus danach nach rechts unten bewegen? Mit großer Sicherheit ja. Dabei muss das System nicht mal Kenntnis der GUI oder "Verständnis" vom Spiel haben. Es sind einfach Dinge, die sich als Eingabemuster ergeben.

Ich weiß wann dein Bein nach oben schnellen wird: Kurz nach dem der Hammer dein Knie traf. Das weiß ich schon vorher, weil die meisten Menschen so reagieren. Es ist ein simples Muster. Der Computer kann das auch, nur halt im Gegensatz zu uns auch mit komplexen und zahlreichen Mustern.

(Nebenbei: Google sollte den Mauszeiger genau wie Shadow Gaming lokal rendern. Das funktioniert prima.)

[SethSteiner]

Größe Sicherheit sagst du aber wir wir jetzt schon an mehreren Beispielen gezeigt haben, ist das nicht wahr.

[Doc Angelo]

Ich weiß genau was ihr meint, aber diese Problematik die ihr aufzeigt ergibt sich nicht für das System. Ihr geht auf menschliche Weise an die Sache heran. Ich habs auf ein paar Weisen versucht zu erklären, ne andere Erklärung fällt mir jetzt erstmal nicht ein. Eines ist für mich sicher: Was Facebook und Google so alles können, das ist definitiv kein unglaublicher Hokus-Pokus, sondern Realität.