如果你正在读这篇文章，并且恰好是一名电子竞技玩家，我只能说……你玩得很好。
不过，现在这个节目已经结束了，由于技能已经发展到人工智能可以在某个传奇驾驶仿照系列中将自己的命运拱手让给职业玩家的地步。

GT Sophy 出身了。
它由纽约的索尼AI 开拓，利用深度强化学习进行演习，这是一种机器学习的形式，通过褒奖和训斥来教导 AI 系统的神经网络（感谢《新科学家》）。

胡萝卜加大棒的政策显然很有效，由于仅仅几天之后，GT Sophy 就成功击败了 Gran Turismo Sport 在线排行榜上 95% 的玩家。

当然，人工智能经由演习后，拥有人类玩家无法依赖的某些上风。
GT Sophy 知道比赛期间PS4驾驶仿照器中每辆对手汽车的位置，同时它还拥有赛道上任何特定时刻接下来 6 秒的数据。
不过，索尼只教 GT Sophy 自动换挡驾驶，而最好的 Gran Turismo 玩家可以手动换挡。

只管 GT Sophy 具有先天上风，但要让其以比地球上任何人类都快的速率完成某些赛道，须要 45,000 个小时的虚拟驾驶。
从逻辑上讲，硬件方面也发挥着重要浸染，GT Sophy 一次可以在 20 台不同的 PS4 上玩游戏。

人工智能碰着的另一个发展烦恼是学习如何超越对手赛车手。
索尼团队办理这个问题，当 GT Sophy 超越汽车时给予褒奖，当它被超越时则受随处分。

索尼人工智能的研究职员还与一名具有竞争力的 Gran Turismo 玩家互助，然后开始专注于教 GT Sophy 如何节制游戏所选赛道中最棘手的圈数部分。

此时，人工智能已准备好与天下上一些最精良的选手较劲，因此研究职员让四个 Sophy 副本与四位顶级 GT 赛车手进行一系列比赛。
终极结果如何？GT Sophy 以 104 比 54 轻松击败最精良的人类赛车手，积分根据汽车的终极位置打算。

值得光彩的是，这个故事的寓意并没有完备结束于“天网万岁”。
据旧金山 OpenAI 的 Igor Babuskin 称，未来开拓者可以利用 GT Sophy 所采取的深度强化学习方法，为游戏中的队友或 NPC 供应更智能的 AI，供玩家互动。
“结果表明，游戏开拓者可以利用深度强化学习来设计和测试他们的游戏，并为人类玩家创造有趣的对手和队友。
”

与此同时，如果我是Gran Turismo 7玩家，我每天都会在 Deep Forest Raceway 上练习至少几个小时，直到 GT Sophy 站出来羞辱全体 PS5 赛车社区。