登上《自然》封面的索尼赛车AI，是如何击败人类顶级车手的？
"我们追求人工智能 ， 是为了最终更好地了解人类 。 "
作为这个世代中为数不多的拟真赛车游戏 ， 《GT赛车Sport》的玩家们可能从来没有想过 ， 自己玩的游戏 ， 有天会登上世界顶级科学期刊《自然》（Nature）的封面 。
在昨天 ， 索尼公布了一款由其旗下AI部门开发的人工智能技术 ， 同时它也相应地成为了本周《自然》的"封面人物" ， 而这个人工智能的成就 ， 是在《GT赛车Sport》中击败了全球一流赛车游戏选手们 。
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或者 ， 用"征服"这个词来形容更为合适 。 在索尼演示的四位AI车手与四名职业赛车玩家的对决中 ， 冠军AI的最高圈速比人类中的最优者快了两秒有余 。 对一条3.5英里长度的赛道而言 ， 这个优势一如AlphaGo征服围棋 。
在近五年的研发时间里 ， 这个由索尼AI部门、SIE还有PDI工作室（也就是《GT赛车》开发商）共同研发的AI完成了这个目标 。
【登上《自然》封面的索尼赛车AI，是如何击败人类顶级车手的？】索尼为这个AI起名为GTSophy 。 "索菲"是个常见的人名 ， 源自希腊语σοφα ， 意为"知识与智慧" 。
Sophy和一般的游戏AI有什么区别？
AI在游戏中打败人类 ， 并不是一件稀奇事 。 OpenAI在"冥想训练"了成千上万场DOTA2后击败过当时的Ti8冠军OG ， 谷歌的AlphaStar也曾面对《星际争霸2》的顶级职业选手时表现过碾压态势 ， 而我们每个普通玩家 ， 也都尝过"电脑[疯狂的]"的苦头 。
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但这些"打败"并非一回事 。 要明白GTS中的AI车手Sophy意味着什么 ， 首先要明确Sophy和其一个单纯"你跑不过的AI"有什么区别 。
对过往赛车游戏里的AI而言 ， 尽管呈现形式都是游戏中非玩家控制的"智能体" ， 但传统意义上的AI车手通常只是一套预设的行为脚本 ， 并不具备真正意义上的智能 。
传统AI的难度设计一般也是依赖"非公平"的方式达成的 ， 比如在赛车游戏中 ， 系统会尽可能削弱甚至消除AI车的物理模拟 ， 让AI车需要处理的环境参数远比玩家简单 。
而要塑造更难以击败的AI敌人 ， 也不过是像RTS游戏中的AI通过暗中作弊的方式偷经济暴兵一样 ， 让AI车在不被注意的时刻悄悄加速 。
所以对于具备一定水平的玩家而言 ， 赛车游戏里的传统AI在行为逻辑和策略选择上几乎没有值得参考的点 ， 遑论职业赛车游戏选手 。
而Sophy则是和AlphaGo一样 ， 通过深度学习算法 ， 逐渐在模拟人类的行为过程中达到变强：学会开车 ， 适应规则 ， 战胜对手 。
这种AI带给玩家的 ， 完全是"在公平竞争中被击败"的体验 。 在被Sophy击败后 ， 一位人类车手给出了这样的评价："（Sophy）当然很快 ， 但我更觉得这个AI有点超乎了机器的范畴……它像是具备人性 ， 还做出了一些人类玩家从未见过的行为 。 "
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相对于围棋这种信息透明的高度抽象游戏 ， 玩法维度更多、计算复杂度更高的电子游戏 ， 在加入深度学习AI之后 ， 其实一直很难确保"公平竞技"的概念 。
例如在2019年征战《星际争霸2》的AlphaStar ， 基本没有生产出新的战术创意 ， 只是通过无限学习人类选手的战术 ， 再通过精密的多线操作达成胜利——即便人为限制了AlphaStar的APM ， AI完全没有无效操作的高效率也并非人类可比 。
这也是为什么在AlphaStar与人类职业选手的对抗记录里 ， 当AI用"三线闪追猎"这样的神仙表演击败波兰星灵选手MaNa后 ， 并不服气的MaNa在赛后采访中说出了"这种情况在同水平的人类对局中不可能出现"这样的话 。
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