近年来，高能力的AI在各种游戏中屡次击败人类选手的消息频频传出。
无论是早期的国际象棋、问答比赛，还是近年来的围棋、星际争霸和刀塔2，AI的表现都让人类专业选手感到无奈。
今日，AI赛车手再次战胜人类玩家，成功登上《Nature》杂志封面！
索尼公司开发的AI「GT Sophy」，使电子赛车游戏加入了这一胜利的行列。不论是日本还是其他国家的顶尖电竞选手，在GT赛车中都无法与经过1000台PS4训练出的AI抗衡。
GT Sophy，亲切地称为「苏菲」，是索尼内部AI事业部、PDI工作室和互动娱乐子公司联合研发的项目，历时超过5年。
作为一种神经网络驱动的程序，GT Sophy在遵循赛车规则的同时，展现出超凡的行驶速度、操控能力和驾驶战术。
斯坦福大学教授Christian Gerdes在《Nature》上提到：“在这场面对面的竞争中，AI车手如此熟练地超越人类选手，标志着人工智能的一项里程碑式成就。”
在龙之径上演的比赛中，赛车的目的很简单，就是用更短的时间超越对手。
索尼PDI工作室在东京提供了场地，邀请GT赛车游戏全球顶尖电竞选手与「GT Sophy」及其变体进行比赛。
比赛节选
GT Sophy与人类选手的首场比赛在Dragon Trail龙之径展开，赛道全长5209米，划分为S1、S2、S3三个区间，并设有17个弯道。
比赛的起始位置由AI与人类选手交错排列，共8名车手参赛。比赛一开始，名为薇奥拉（Violette）的GT Sophy变体便超越了人类选手，迅速升至第二位。
AI队友波尔多（Bordeaux）则牢牢占据第一位置。在T2/3转弯处，AI选手维特（Verte）迅速超越了人类选手山中智瑛。
在比赛中，排在前两名的Sophy AI选择了最佳路线，毫无阻碍地行驶。
比赛进行到最后一区S3，赛车手们需要绕过T17大弯道后迅速冲向终点。最终结果显示，GT Sophy占据了前三名中的两个席位，只有人类选手国分凉太跻身前三。
国分凉太是一名冷静沉着的赛车手，曾于2019年获得国际汽车联合会跑车锦标赛东京国家杯冠军，并在2020年FIA GT Championship国家杯中获得第三名。
资格赛中，AI选手在过弯时展现出更稳定的表现，选择的路线明显优于人类玩家。
在马焦雷湖赛道的另一场比赛中，四款AI成功击败了四名人类对手。AI军团中的佼佼者“GT罗格”在三个计分圈中均位列第一，领先最快的人类选手超过5秒。然而，在马焦雷湖赛道上，也有AI选手因转向不足而失误，撞上了墙壁。
GT Sophy在2021年7月的实验中，仅能在没有其他车的虚拟空赛道上跑出超过人类选手的成绩。经过训练到2021年10月，GT Sophy能够在实际游戏中击败多名人类对手。
2020年GT赛车世界杯明星选手宫园拓真曾表示：“AI的驾驶方式令我们难以想象。”他同时承认“GT Sophy”的战术决策非常有效。
尽管赛车不仅仅是速度和反应时间的问题，驾驶赛车也极其考验选手的战略能力，使得机器掌握变得复杂。正如《Nature》所指出的，要实现这一目标需要克服复杂的物理挑战，赛车道上的谨慎驾驶则需充分利用轮胎与地面之间的有限摩擦力。
例如，使用摩擦力进行刹车会降低过弯的力量。当汽车加速时，重心会转移到后轮，使前轮的摩擦力减小，从而可能导致转向不足。反之，当汽车刹车时，重心转移至前部，可能引发转向过度，导致后轮失去牵引力，汽车失控。
再加上复杂的赛道地形及负荷转移的调整，各种挑战显而易见。
为了赢得比赛，车手必须选择使赛车在摩擦限制范围内保持最佳轨迹。如果转弯时刹车过早，赛车速度会下降，浪费时间；若刹车过晚，则无法保持所需的赛车线。过于用力的刹车可能导致赛车失控。
尽管赛车的操控极限复杂，物理学对此已有很好的解释，因此这些极限可以被计算或学习。
在对抗赛中，GT Sophy不仅没有利用单圈时间的优势击败对手，反而在最后轻松超过竞争者。在比赛的最后冲刺阶段，两名人类赛车手试图阻挡两名AI赛车手的路径，但GT Sophy成功找到了两条不同的路线，最终超越人类选手冲向终点。
通过神经网络模型训练，GT Sophy学会了在不同情况下选择不同的过弯路线。
那么，这位AI赛车手究竟是如何炼成的呢？
与其他规则相对固定的游戏不同，GT赛车游戏的战术选项非常开放。此外，该游戏较好地模拟了真实世界的物理定律。因此，兼具虚拟与现实双重挑战的GT赛车游戏，让AI的表现更为复杂。
首先，需要一个超真实的模拟器作为训练环境。
