投稿|Nature封面：人类又输给了AI，这次是玩《GT赛车》游戏( 三 )
1996 年 2 月 10 日，超级电脑 Deep Blue 首次挑战国际象棋世界冠军 Kasparov 以 2：4 落败 。1997 年 5 月再度挑战，最终Deep Blue 以 3.5：2.5 击败了 Kasparov，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统 。
但 Deep Blue 的缺陷是没有直觉，不具备真正的“智能灵魂”，只能靠超强的计算能力弥补分析思考方面的缺陷，赢得比赛的 Deep Blue 很快也退役了 。
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2016 年 3 月，谷歌 AI 的 AlphaGo 在四场比赛中击败了围棋世界冠军李世石，被认为是 AI 真正意义上的里程碑，AlphaGo 当时使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，在这种设计下，电脑可像人类大脑一样自发学习进行分析训练，不断学习提高棋力 。
自此之后，各类 AI 程序新秀层出不穷，2018 年 12 月 10 日，DeepMind 针对即时战略游戏星际争霸开发的人工智能 AlphaStar 能完虐全球 99.8% 的人类职业选手 。
无疑，现在的 GT Sophy 又是一个 AI 胜利的延续 。
来自斯坦福大学机械工程系教授 J.Christian Gerdes 认为，GT Sophy 研究所带来的影响也许能远远超出电子游戏范畴，随着许多公司致力于完善运送货物或乘客的全自动车辆，关于软件中有多少应该使用神经网络，以及有多少应该仅基于物理，值得进一步去探索 。
总的来说，在感知和识别周围环境中的物体时，神经网络是无可争议的冠军 。然而，轨迹规划仍然是物理和优化领域，GT Sophy 在游戏赛道上的成功表明，神经网络有一天可能会在自动化车辆的软件中发挥比今天更大的作用 。
更具挑战性的可能是每圈的变化 。真实情况下，赛车的轮胎状况在每圈之间都会发生变化，人类驾驶员必须在整个比赛过程中适应这种变化 。GT Sophy 能用更多的数据做同样的事情吗？这些数据从何而来？这将使得人工智能有更多进化空间 。
参考资料：
【投稿|Nature封面：人类又输给了AI，这次是玩《GT赛车》游戏】https://www.nature.com/articles/s41586-021-04357-7
https://www.nature.com/articles/d41586-022-00304-2
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