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普林斯顿大学团队就通过研究自动驾驶来助力AI游戏。其将人工智能投放到游戏《GTA5》中，使得AI可以在游戏环境中不断得到训练，从而在面对不同的灯光、气候、路况等条件时，能够做出最优的反应。最终，研究人员成功开发出一项名叫DeepDrive的自动驾驶模拟器。

以游戏AI映照现实发展

AI应用在游戏领域，与其他的落地场景有一定的差异性。

游戏作为虚拟的存在，更是现实的一种写照，因此其游戏中对象在虚拟场景中遇到的各种感知和决策类问题，同样在生活中也会遇到，游戏中对这类问题的处理和解决方案，也可以反向应用于实际生活中。

腾讯AI lab 机器学习中心负责人刘晗认为，游戏AI涉及到三个核心能力：对外界环境的感知、根据状态做出的决策、人与智能体之间的对话。

游戏AI研究当中对这些研究所累积的经验、方法与结论，有三个方向的用途：

首先是打通虚拟与现实世界的藩篱，从而赋能物理世界，比如无人车和机器人的发展；

其次，游戏中对话智能的研究，或能成为通向强人工智能的重要路径；

第三，研究游戏中人、智能体和环境的交互，能让智慧城市这样复杂而意义深远的项目受益。

比如对无人驾驶的训练，便是在虚拟环境下AI驾驶的一个应用事例。而这样的事例，将会越来越多。又如城市交通问题，AI与大数据可以帮助建立城市流通模式，并构建虚拟城市，游戏设计的同时更是裨益真实的城市交通。

总之，将AI在游戏中的应用简单的看成人机对抗是狭隘的，AI所连接的虚拟与现实，在游戏场景中大有可为。