但研究者们认为,Sophy几乎没有利用在用圈速上的绝对优势来甩开对手(也就是AI身为非人类在“硬实力”上更强的部分),反而在对比赛的理解上也超过了人类玩家,比如预判对手路线的情况下进行相应的对抗。
在《自然》论文所举的案例中,两名人类车手试图通过合法阻挡来干扰两个Sophy的首选路线,然而Sophy成功找到了两条不同的轨迹实现了超越,使得人类的阻挡策略无疾而终,Sophy甚至还能想出有效的方式来扰乱后方车辆的超车意图。
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Sophy还被证明能够在模拟的萨尔特赛道(也就是著名的“勒芒赛道”)上执行一个经典的高水平动作:快速驶出前车的尾部,增加对前车的阻力,进而超越对手。
更令研究者称奇的是,Sophy还捣鼓出了一些非常规的行为逻辑,听上去就像AlphaGo用出新的定势一样。通常,赛车手接受的教育都是在过弯时“慢进快出”,负载只在两个前轮上。但Sophy并不一定会这么做,它会在转弯时选择性制动,让其中一个后轮也承受负载。
而在现实中,只有最顶级的F1车手,比如汉密尔顿和维斯塔潘,正在尝试使用这种三个轮胎快速进出的技术——但Sophy则完全是在游戏世界中自主学会的。
曾经取得三次GT锦标赛世界冠军的车手宫园拓真在与AI的对抗中落败后说,“Sophy采取了一些人类驾驶员永远不会想到的赛车路线……我认为很多关于驾驶技巧的教科书都会被改写。”
“为了更好地了解人类”
区别于以往出现在电子游戏中的先进AI们(比如AlphaStar),Sophy的研究显然具备更广义、更直接的现实意义。
参与《自然》上这篇论文撰写的斯坦福大学教授J.Christian Gerdes就指出,Sophy的成功说明神经网络在自动驾驶软件中的作用可能比现在更大,在未来,这个基于《GT赛车》而生的AI想染会在自动驾驶领域提供更多的帮助。
索尼AI部门的CEO北野宏明也在声明中表示,这项AI研究会给高速运作机器人的研发以及自律型驾驶技术带来更多的新机会。
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Sophy项目官网的介绍
但如果我们将目光挪回作为拟真赛车游戏的《GT赛车》本身,Sophy的出现,对大众玩家和职业车手而言同样具备不菲的意义。
正如文章前面所说,在目前市面上大多数拟真赛车游戏中,“传统AI”已经是一个完全不能带给玩家任何乐趣的事物。这种依赖不公平条件达成的人机对抗,与赛车游戏开发者希望带给玩家的驾驶体验是相悖的,人类玩家也无法从中获得任何教益。
在索尼AI部门发布的纪录片中,“GT赛车之父”山内一典就表示,开发无与伦比的AI可能是一项了不起的技术成就,但这对普通玩家来说可能不是什么直白的乐趣。
因此,山内承诺在未来的某个时候,索尼会将Sophy带入到三月份即将发售的《GT赛车7》中。当Sophy能够更加了解赛场上的环境和条件,判断其他车手的水平,一个这样智能又具备风度的AI,就能够在与人类比赛时,为玩家提供更多真实的快乐。
在拟真赛车游戏逐渐“小圈子化”,众多厂商都做不好面对纯新玩家的入门体验的今天,或许一个AI老师的存在,有机会能给虚拟世界中的拟真驾驶带来更多的乐趣,就像《GT赛车4》的宣传片片头所说,“体验汽车生活”。
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这可能才是一个基于游戏而生的AI能为玩家带来的最重要的东西——如同山内一典对Sophy项目的评论, “我们不是为了打败人类而制造人工智能——我们追求人工智能,是为了最终更好地了解人类。”
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