據英國《自然》雜志9日發表的一項研究，一種人工智能(AI)在著名對戰賽車游戲《GT賽車》中戰勝了世界冠軍級玩家。這個AI在遵守賽車規則的同時展現出了超凡的行駛速度、操控能力和駕駛策略。研究結果將對自主導航以及基礎AI研究具有應用價值。
AI的許多潛在應用都需要一邊與人類交互，一邊在物理系統中做出實時決策，而賽車正是這類情況的典型代表。賽車手必須進行復雜的戰術性操控去超越或阻擋對手，同時還要以極限牽引力來駕駛賽車。以PlayStation的游戲《GT賽車》為代表的擬真類賽車游戲不僅能再現操控真實賽車的挑戰，也對機器學習的應用提出了挑戰。
索尼AI科學家彼得·烏爾曼及其同事此次讓一個名為“GT Sophy”的AI智能體學會利用深度強化學習來玩《GT賽車》。他們訓練這個智能體掌握在賽車比賽中高效加速和剎車的藝術，并學習如何在不同情況下或在對手擋路時替換行駛路線。想要訓練出一個成功的AI，最大的挑戰之一是要確保它不會因為觸犯賽車規則而受罰，這里的賽車規則是一組由外部人類裁判判決的寬松規則。
最后，“GT Sophy”利用代表不同賽車挑戰的三組賽車與路線組合——包括時速超過300公里的賽車——在對戰比賽中成功擊敗了4位全球頂級電子競技賽車手。
以上結果是計算機戰勝最強人類對手的一項最新競技任務，其他競技任務還包括國際象棋和撲克。研究人員認為，這一結果不但讓賽車游戲變得更有意思，還能提供用來訓練職業賽車手和發現新賽車技巧的高水平比賽。這種方法還有望應用在真實世界的系統中，比如機器人、無人機和自動駕駛汽車。(記者 張夢然)