赛车游戏|登上《自然》封面的索尼赛车AI，是如何击败人类顶级车手的？谷爱凌|深度学习|电视转播|冬

“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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Nautre第7896期封面
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。
索尼为这个AI起名为GT Sophy。“索菲”是个常见的人名，源自希腊语σοφ?α，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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2019年，OpenAI曾经在仅开放部分英雄选用的限制条件下击败过OG
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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这难免再次让人联想到重新改写了人类对围棋理解的AlphaGo。
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。