《摩托GP 19》公布的神经网络AI骑手安娜有什么特殊点

仔细想来，摩托机车简直是最炫酷的发明。两个轮子加一个发动机，根本就是一台便携式的平地火箭，而且世界上还存在专门的摩托竞速联盟，追求最极致的摩托车工程设计。

对于危险速度的最求也延伸到了电子游戏领域，我们有许多摩托车主题的竞速游戏，而其中Big Ben工作室的《摩托GP》系列作品正向着全新领域进发，他们推出的年货新作并没有追求其他方面的进步，而是在游戏AI方面进行了迭代升级。

今年的《摩托GP 19》将采用学习型神经网络AI作为玩家的对手。

Milestone游戏制作人Michelle Caletti在最新一期PS博客中介绍：

“如大家所见，我们在视频中讨论了许多‘如何实现’，但并没有介绍‘为何要有’。为何要进入一个未经探索的领域？为何要研究一个从未在竞速领域有过实践的技术？虽然原因很简单，但要找到并不容易。

在前几部游戏中，我们的设计师曾花费数月时间，预测AI需要面对的不同情况，为AI提供所有必要的应对指导。虽然下了很大功夫，但我们制作的AI对手从来都无法为玩家群体提供足够强大的挑战。所以我们需要找到一个重新建立平等竞争的解决方案，带给玩家激情和挑战，满足《摩托GP》最核心玩家的需求。

事实上，开发者不能直接坐在电脑前就开始动手制作《摩托GP》这种游戏。开发者必须时刻为玩家群体着想，让游戏保持竞争力和火力。而我们的玩家群体充满热情，技巧高超，而且对我们的要求也一直很高。

唯一能够交出令人满意答卷的，就是不再用旧的方式设计AI，而是让AI自己学习。所以就有了A.N.N.A.（安娜）项目。这是个自我学习的神经网络AI，它通过不断试错，形成类似人脑神经网络的逻辑结构。

A.N.N.A.的全称是ArTIficial Neural Network Agent（人工神经网络代理），这种AI不再依赖程序员预先设置的命令，而是通过自我学习和经验积累做出判断。它做出的每个判断都会得到正面或负面评价，根据评价结果，不断优化判断的合理性。

安娜会通过这个过程不断学习，记住哪些判断是好的，哪些判断是不好的。安娜的早期学习过程非常搞笑，就像婴儿学步。比如在一场比赛跑到一半，它会突然停下然后往反方向跑，尝试这种操作换来的后果。”

可想而知，安娜在大量数据的喂养下最终进化成了摩托竞速领域的天网。开发组不得不把它的难度调低。CaletTI表示，“从一个半途调头的AI，到现在及其复杂而且聪明的AI，如今的安娜已经可以挑战我们最厉害的开发者，临场判断几乎媲美职业赛车手。但不用担心，它的难度是可调的，所以各个水平的玩家都能享受游戏乐趣。”

“事实上，我们最后培养出了一个超高难度的AI，于是新的问题来了：如何让AI挑战变得合理，让普通玩家也能品尝胜利的喜悦，同时保留我们所有工作成果？我们可以确定，首要任务是保存AI的复杂行为，为此我们不得不开发一些有趣的技术。

也就是说我们要让它慢下来，但还不能让它变得太傻太失衡。我们最后达成这一目的是通过控制它在什么地方放慢到什么程度。它依然由神经网络AI控制，不过特意控制不发挥出100%的实力。我们Milestone工作室的每个人都非常期待看到玩家们对这新领域的真实 、速度和公平会有怎样的反应。”

《摩托GP》的前几部作品的确存在AI太傻的问题，有的时候会像是不要命的疯子一样故意撞你很高兴看到《摩托GP 19》能在AI方面实现突破。

《摩托GP 19》预计6月6日正式发售。