互联网资讯 / 人工智能 · 2024年1月2日 0

AI赛车手凭借1000台PS4训练,在Nature杂志上统治了赛道,实现了极限超车

高能力的AI在各种游戏中打败人类,这些消息近年来频频出现。

不管是早年的国际象棋、问答比赛,还是近年的围棋、星际争霸、刀塔2。

在AI选手面前,人类的专业选手简直被打到要哭。

AI赛车手凭借1000台PS4训练,在Nature杂志上统治了赛道,实现了极限超车

今日,AI赛车手再次战胜人类玩家,登上NatuRe封面!

AI赛车手凭借1000台PS4训练,在Nature杂志上统治了赛道,实现了极限超车

索尼公司亲自下场开发的AI「GT Sophy」,让电子赛车游戏加入了上述名单:不管是日本的还是其他国家的头挑电竞选手,在GT赛车中都比不过索尼拿1000台PS4主机训练出的AI。

GT Sophy,或者可以亲切地称为「苏菲」,是索尼内部的AI事业部、PDI工作室、互动娱乐子公司联合研发的项目,耗时逾5年。

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作为一种神经网络驱动程序,GT Sophy在遵守赛车规则的同时,展现出了超凡的行驶速度、操控能力和驾驶战术。

斯坦福大学教授ChRistian GeRdes在NatuRe的一篇文章写道: 「在这场面对面的竞争中,AI车手如此娴熟地超越人类玩家,代表着人工智能的一项里程碑式的成就。」

龙之径上演「速度与激情」

这有什么厉害的???

说来,赛车比赛的目的很简单,就是用更短时间超越竞争对手,你就赢了。

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索尼PDI工作室在东京提供场地,请GT赛车游戏世界范围内的一流电竞选手来与「GT Sophy」及其变体比赛。

比赛节选

在GT Sophy与人类选手的第一场比赛中,选址DRagon TRAIl龙之径展开精彩对决。

整条跑道全长5209米,划分出S1,S2,S3三个区间,以及17处弯道。

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比赛的始发位置是以AI、真人交错的顺序排列,共8名车手。

不过,比赛一开始,名叫薇奥拉(Violette)的GT Sophy人工智能变体就完成了对人类车手的超越,排到第二位。

AI队友波尔多(BoRdeaux)则一直保持着第一的位置。

到T2/3转弯处,AI选手维特(VeRte)嗖地一下冲到了人类选手山中智瑛前面。

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比赛中途,排在第一,第二的Sophy AI在没有阻挡情况下,选择了最优路线。

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比赛进行到最后一区S3,赛车手们需要绕过T17大弯道后就能迅速冲向终点。

比赛结果显示,排在前三的赛车选手,GT Sophy占据两席,只有人类选手国分凉太冲进了前三。

国分凉太一直是一个冷静沉着的赛车手,在2019年摘得国际汽车联合会跑车锦标赛第五轮东京国家杯冠军,2020年FIA GT ChaMpionshIP国家杯第三名。

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这个结果的产生,其实从资格赛中就可以看出一些端倪。

画面右边的AI选手在过弯时不仅更稳定,而且选择的路线要明显优于人类玩家。

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在游戏中的马焦雷湖赛道上另一场比赛中,四款AI击败了四个人类对手。

该次比赛中AI军团中的最杰出者「GT罗格」在比赛的三个计分圈中都处于第一位置,领先最快的人类选手超过5秒。不过马焦雷湖赛道上,也有AI车手失误,过弯时转向不足,一头撞墙。

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GT Sophy在2021年7月的实验中,还只能在没有其他车的虚拟空赛道上,跑出超过人类选手的单纯竞速成绩。训练到2021年10月,就可以在真正的游戏赛车环节击败一群人类对手了。

2020年GT赛车世界杯上的明星选手宫园拓真说:「AI的驾驶方式,我们想都想不出。」但他也承认「GT Sophy」的战术决策很有用。

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被AI击败的宫园拓真一脸不服

可以看到,赛车不仅仅是速度和反应时间的问题,驾驶赛车极其考验一个人的极限战略,因此让机器掌握并非易事。

正如NatuRe一文所指出的那样,若想实现这一目标需要战胜极其复杂的物理挑战,因为在赛道上驰骋需谨慎利用轮胎与地面之间「有限的摩擦力」。

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比如,用摩擦力来制动,就会减少绕过拐弯的力量。

更具体地说,每个接地轮胎可以产生一个与垂直力成比例的摩擦力,或荷载。当汽车加速时,荷载转移到后胎,前胎的摩擦力减小。

这可能会导致转向不足,在这种情况下,方向盘不能产生更多的过弯力,会在冲出弯道时保持事实上的手刹状态。

相反的,当汽车刹车时,负载转移到汽车的前部。这可能会导致转向过度,也就是说后胎会失去牵引力,汽车会激烈打转。

再加上复杂的赛道地形,以及调整负荷转移的复杂性与悬挂车辆,以及赛车的挑战变得明显。

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为了赢得比赛,车手必须选择让赛车尽可能保持在摩擦限制范围内的轨迹。

如果转弯时刹车太早,你的车就会慢下来,浪费时间。刹车太晚,就不会有足够的转弯力来保持你想要的赛车线。再加上,刹车太用力可能会引起车体旋转。

尽管赛车的操纵极限非常复杂,但物理学已经很好地解释了这些极限。因此,它们可以被计算或学习也是理所当然的。

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在一场面对面的比赛中,GT Sophy非但没有利用单圈时间优势战胜对手,反而在最后轻而易举超过竞争对手。

就比如,在第一比赛最后冲刺节点上,2个人类赛车手试图阻断2个AI赛车手的路径。

但GT Sophy成功地找到了两条不同的路线,最后一举超越人类玩家冲向终点。

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通过神经网络模型训练后,GT Sophy学会了在不同的情况下通过角落走不同的路线。

那么,这个AI超人赛车手究竟是如何炼成的呢?

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与其它规则、玩法较固定的游戏不同,GT赛车游戏的玩家战术选项是很开放的。而且GT赛车游戏的特色在于较好地模拟了真实世界的物理定律。

所以兼具虚拟与真实世界双重难度的GT赛车游戏,要让AI玩好还真不容易。

首先,我们需要一个超真实的模拟器作为训练环境。

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