格德斯|为游戏而生的AI车手，可能将改写人类驾驶技术的未来( 二 )

“如果我们希望这种人工智能系统在现实生活中得到应用，安全保障是最重要的。缺乏安全保障也是目前基于机械学习的机器人尚未在工厂和仓库中广泛采用的主要原因之一。”
领导该算法开发的索尼人工智能公司首席执行官北野宏明（Hiroaki Kitano）表示，为GT Sophy开发的人工智能算法类型也可能被证明对其他类型的机器有用，包括无人机和与人类一起工作或协助人类的机器人。北野说：“这一算法有可能应用于未来任何与人类互动的环境。”

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展露头角的神经网络算法
GT Sophy通过数小时的练习掌握了GT赛车的运行。与其他最近的人工智能游戏一样，这涉及到训练一种被称为神经网络的算法，通过提供积极和消极的反馈来改善其对游戏控制的操作。这种方法被称为强化学习，其灵感来自现实世界中动物对成功和失败的反应方式。
虽然这种方法已经有几十年的历史，但近年来得益于更复杂的算法、更强大的计算机和更多的训练数据，它正在逐渐展露头角。
GT Sophy是第一个能够在这种现实的高速游戏中击败专业电竞车手的AI。在2021年7月和10月举行的一系列比赛中，它击败了包括宫园在内的最优秀的车手。
索尼美国人工智能总监彼得·沃曼（Peter Wurman）认为：“GT Sophy为机器人指出了一条道路，即如何在更复杂的环境中与人类互动。对于棋盘游戏，你有很长的时间来决定要如何走下一步棋。但GT赛车中的高速实时反应则与人类生活互动更相近。”

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GT Sophy项目还指出了游戏设计的潜在变化。自主学习的AI车手可以更加栩栩如生，与之对战或并肩作战都变得更有吸引力。
山内一典（Kazunori Yamauchi）是GT赛车的创造者，也是现实生活中的赛车手。他说GT Sophy的驾驶能力可能是最令人印象深刻的部分，它能够避免违规驾驶。他说，这项技术将成为未来游戏版本的一部分，并预测它将有助于教导新手和专家车手提高他们的驾驶技能。
“Sophy能够采取一些人类车手永远不会想到的赛车线路。伴随着研发的继续进行，我相信，很多关于驾驶技能的教科书将被改写。”