这个AI击败了世界上最好的GranTurismo玩家
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或者 ， 正如作者所说 ， “[a]utomobile赛车是一个提出这些挑战的领域；它需要实时控制具有复杂非线性动力学的车辆 ， 同时在对手几英寸的范围内运行 。 ”一些车手可能通过侵略和抓住他们看到的每一个超车机会而取得有限的成功 。 但是知道在哪里传球以及何时等待更好的机会——例如 ， 这样你就不会在下一个直道结束时被重新传球——至少和知道何时让给对手一样重要 。 你不会最终陷入墙壁或砾石陷阱 。
为赛车游戏创建逼真的AI对手并不是特别容易 ， 这一类型的粉丝可以告诉你 。 到目前为止 ， 我们所看到的最先进的方法可能是ForzaMotorsport特许经营权 ， 它实际上是作为微软研究院的一个神经网络项目开始的 。 自2005年以来 ， Forza游戏使用人类游戏玩家的数据来训练NPC ， 尽管在此过程中发生了很多第一圈事件 。
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人工智能代理在GranTurismo中的三种汽车和赛道组合上接受了多种场景的训练：运动（高性能公路车中的DragonTrailSeaside、Gr3车中的LagoMaggioreGP和RedbullX2019中的CircuitdelaSarthe竞赛车） 。 一些种族只有AI代理在赛道上 ， 而另一些种族则增加了七个正常游戏的NPC对手 。 每次跑步时 ， 赛道位置、起始速度、汽车之间的间距以及对手的技能水平都是随机的 。 人工智能代理控制转向 ， 以及制动和加速（尽管不是同时进行） ， 并且没有手动换档或调整牵引力控制或制动偏差 。 它以10Hz的频率与游戏互动 ， 作者说这不应该让它比职业游戏玩家或运动员更有优势 。 AI根据自上次观察以来在赛道上的进展情况获得奖励 ， 并在超过另一辆车时获得奖励 。 偷工减料、撞墙或打滑轮胎都会受到处罚 。 它还必须避免追尾NPC或任何其他碰撞 ， 所有这些标准的权重都不同 ， 以选择最佳的赛车AI 。
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但正如已经提到的 ， 其他人工智能已经学会了自己设置非常快的单圈时间 ， 在游戏中 ， 甚至在真实赛道上的真实汽车中 。 为了证明GTSophy的技能 ， 它与一些世界上最好的GT：体育运动员进行了对抗 。 第一次人类与AI测试发生在2021年7月 ， 当时EmilyJones、ValerioGallo和IgorFraga被要求在计时赛中击败GTSophy的单圈时间 。 尽管能够看到人工智能腿上的幽灵 ， 但没有人能够击败它 。 有趣的是 ， GTSophy发现了一些甚至连世界上最优秀的人类选手都无法企及的赛车路线 。 琼斯在DragonTrail的单圈时间被AI击败 ， 分别为107.964秒和106.417秒 。 她说：“在某些角落里 ， 我先往外走 ， 然后再切入 ， 而AI一直在往里走 ， 所以我学到了很多关于边线的知识 。 ”“而且还知道要优先考虑什么 。 例如 ， 进入1号弯时 ， 我的刹车比AI晚 ， 但AI会比我更好地退出并击败我到下一个弯道 。 直到我没有注意到这一点看到了人工智能 ， 我就说 ， ‘好吧 ， 我应该这样做 。 ’”
【这个AI击败了世界上最好的GranTurismo玩家】索尼和GranTurismo开发商PolyphonyDigital还在开发商总部举行了GTSophy的四个实例和四个顶级日本GT：运动赛车手（TakumaMiyazono、TomoakiYamanaka、RyotaKokubun和ShotaroRyu）之间的正面交锋 。 去年7月的同一天 ， 东京 。 三个赛道中的每一个都举行了比赛 ， 并且为完成位置（从第一个到最后一个 ， 分别为10、8、6、5、4、3、2和1）授予积分 。 这一次 ， 人类以86比70获胜 。
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