战争故事：Forza如何学会热爱神经网络来培训AI司机

曾经是一个暴发户，Forza的特许经营权现在已经在伟大的赛车游戏的万神殿中站稳了脚跟。第一期是作为Xbox对Gran Turismo的回应，但也有在线多人赛车的健康帮助。自那以后，随着微软(Microsoft)的Xbox游戏机不断发展壮大，Forza赛车运动系列拥有更逼真的图形和更精确的物理效果，并演变为Forza Horizon游戏的开放世界探险(甚至是乐高维度之旅)。这款游戏机以赛道为重点，拥有更逼真的图形和更精确的物理效果，并演变为Forza Horizon游戏的开放世界冒险(甚至是乐高维度之旅)。

如果你是玩过Forza赛车游戏的数百万人中的一员，你可能知道这些游戏是人工智能对手，名为Drivatars。当第一款Drivatars于2005年在Forza赛车比赛中首次亮相时，它们比我们在其他驾驶游戏中参加比赛的NPC有了重大的进步，后者往往只是沿着相同的预先编程的路线绕着赛道行驶。这是一个硬盘上的机器学习系统，使用贝叶斯神经网络来记录某人如何驾驶汽车的(赛车)路线和特征，丹·格林纳沃特在我们最新的战争故事视频中解释道，他是Turn 10 Studios Forza特许经营权的创意总监。

事实上，这项技术起源于微软研究院(Microsoft Research)在英国剑桥的前哨基地，在那里，计算机科学家开始使用神经网络，看看是否有可能让计算机根据一级方程式赛车手驾车通过弯道的方式来识别他们。

在那之后的几年里，Drivatars有了很大的进步-而且并不总是以玩家喜欢的方式。在最初几款为Xbox和Xbox360游戏机编写的游戏中，Drivatars完全存储在游戏机的本地硬盘上。当你在游戏中的不同赛道上重叠时，驱逐者系统正在悄悄地在后台使用这些数据来训练你正在与之赛车的人工智能。但随着转向Xbox One，格里纳瓦特的团队决定利用云计算。

突然到了雷霆，我们在一周内跑了几百万圈？"；格里纳沃特说。这太疯狂了。

很快，在第10个弯道，车队开始学习很多关于不同球员驾驶汽车的方式。赛道并不统一-它们在海拔、宽度、转角轮廓等方面都不同-这使得神经网络试图概括赛道的方式变得复杂起来。当你与其他赛车比赛时，事情变得更加复杂；人类玩家面对人工智能车手的攻击性要比其他人类强得多，而在Forza MotorSports 6中，游戏开始包含一种方法，可以切换一些人工智能的攻击性，作为对抗单人游戏的一种方式，当人工智能试图抓住每一个机会摧毁人类时，这些游戏就变成了毁灭性的德比。

在这段新冠肺炎远程录制的视频中，格林纳沃特在一定程度上详细回顾了他的团队多年来是如何应对这些挑战的，甚至讨论了令人恐惧的橡皮筋问题，人工智能汽车会稍微放慢速度，以便人类选手在旋转后能够迎头赶上。在这段视频中，格纳瓦特回顾了多年来他的团队是如何应对这些挑战的，甚至还讨论了可怕的橡皮筋问题。即使你不是赛车游戏的粉丝，我们认为你也会发现这款游戏相当吸引人。