技术：人工智能可以超越冠军 Gran Turismo 车手
一篇论文报道了一位人工智能 (AI) 特工在与对手汽车展开激烈对决的赛车游戏“Gran Turismo”中战胜了世界冠军级别的玩家，自然 将发表于。特工在保持比赛礼仪的同时，表现出出色的速度、车辆控制和战术。这一发现可能对自主导航和人工智能的基础研究有用。
许多适用的 AI 示例都需要在与人类交互时在物理系统中进行实时决策。赛车就是这种情况的一个例子。驾驶员必须执行复杂的战术操作以超车或阻挡对手车辆，同时在静摩擦极限下操纵车辆。诸如 PlayStation 游戏之一“Gran Turismo”之类的比赛模拟再现了控制真实赛车的挑战，使其成为机器学习的困难应用。
现在，Peter Wurman 及其同事已经教了一个名为 Gran Turismo Sophy (GT Sophy) 的 AI 代理如何使用深度强化学习来玩“Gran Turismo”。 GT Sophy 接受了培训，掌握了赛道上使用的高效加速和制动技术，并学会了如何在各种情况下或被对手阻挡时寻找替代路径。训练高性能 AI 最困难的方面之一是确保您避免因违反比赛礼仪而受到处罚，这是由外部人类裁判制定的一套宽松规则。 GT Sophy 在根据三种车辆（包括时速超过 1 公里/小时的车辆）和赛车场的组合呈现不同的比赛挑战的情况下，与四位世界上最优秀的电竞车手进行了激烈的角逐，我赢了。
计算机在竞争性挑战（国际象棋、扑克等）中继续击败最强大的人类，这一结果是接管这一趋势的新一步。 Wurman 等人表示，这一发现不仅可以提高赛车游戏的乐趣，还可以为培养专业车手和发现新的赛车技术创造一个逼真的高水平竞争环境。这种技术也可能适用于现实世界的系统（机器人、空中无人机、自动驾驶汽车等）。
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“Highlights of Nature Magazines”是对 Nature 公共关系部门为新闻界发布的新闻稿的翻译。如果您需要更准确和详细的信息，请务必阅读原始论文。
*本文转载自“Nature Japan Featured Highlights”。
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