摘要：SethBling 训练了一个神经网络来玩《马里奥赛车》（初代），在观看 15 个小时的游戏视频后，这套系统在游戏的奖杯赛中获得了金牌。
技术人员好像对马里奥系列游戏十分偏爱，之前就有团队研究出一套 AI 系统，能够通过观看视频来重建《超级马里奥兄弟》的游戏引擎，而最近，程序员 SethBling 训练了一个神经网络来玩《马里奥赛车》（初代），在观看 15 个小时的游戏视频并改进一些行为后，这套系统在游戏的奖杯赛中获得了金牌。
SethBling 称这套系统为 MariFlow，通过学习人类玩家的操作来进行训练，它会经过 5 层的计算来预测玩家会在哪个点按下按钮。MariFlow 最大的特点就是使用了循环神经网络，这意味着它可以对前面的信息进行记录，当然，这需要人为进行加权，让 MariFlow 知道哪些信息才是重要的。
不同于普通的横版 2D 游戏，赛车游戏中会遇到的突发状况要复杂得多，有时 MariFlow 会陷入死循环中，在原地打转。为了克服这种情况，SethBling 记录了 15 个小时的游戏玩法，通过在各种极端的条件下进行训练，MariFlow 才能应对各种状况，知道该怎么做。
在《马里奥赛车》的大奖赛模式里，玩家要与电脑 AI 进行比赛，而 SethBling 自己训练的 MariFlow 已经在蘑菇杯和花杯中获得了金牌，在星星杯中还是银牌。
头图来源：Den of Geek（http://t.cn/RlSwL8W）
编辑：双筒猎枪
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