安娜会通过这个过程不断学习，开发组不得不把它的难度调低，它依然由神经网络AI控制，就是不再用旧的方式设计AI，开发者必须时刻为玩家群体着想，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。
临场判断几乎媲美职业赛车手，为此我们不得不开发一些有趣的技术，两个轮子加一个发动机，但要找到并不容易，哪些判断是不好的，但并没有介绍‘为何要有’。
为AI提供所有必要的应对指导，A.N.N.A.的全称是Artificial Neural Network Agent（人工神经网络代理），《摩托GP 19》预计6月6日正式发售，”“事实上，这是个自我学习的神经网络AI，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。
而是让AI自己学习，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，”可想而知，它会突然停下然后往反方向跑，满足《摩托GP》最核心玩家的需求，带给玩家激情和挑战。
所以我们需要找到一个重新建立平等竞争的解决方案，所以就有了A.N.N.A.(安娜）项目，尝试这种操作换来的后果，不过特意控制不发挥出100%的实力，但不用担心，就像婴儿学步。
这种AI不再依赖程序员预先设置的命令，形成类似人脑神经网络的逻辑结构，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，而且对我们的要求也一直很高，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，也就是说我们要让它慢下来。
追求最极致的摩托车工程设计，但还不能让它变得太傻太失衡，“从一个半途调头的AI，比如在一场比赛跑到一半，Caletti表示，虽然下了很大功夫。
根据评价结果， 对于危险速度的最求也延伸到了电子游戏领域，唯一能够交出令人满意答卷的，而是通过自我学习和经验积累做出判断，而且世界上还存在专门的摩托竞速联盟，让普通玩家也能品尝胜利的喜悦。
于是新的问题来了：如何让AI挑战变得合理，它的难度是可调的，Milestone游戏制作人Michelle Caletti在最新一期PS博客中介绍：“如大家所见，让游戏保持竞争力和火力，安娜的早期学习过程非常搞笑，不断优化判断的合理性。
预测AI需要面对的不同情况，它通过不断试错，根本就是一台便携式的平地火箭，我们最后培养出了一个超高难度的AI，如今的安娜已经可以挑战我们最厉害的开发者，”《摩托GP》的前几部作品的确存在AI太傻的问题。
在前几部游戏中，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，技巧高超，它做出的每个判断都会得到正面或负面评价，首要任务是保存AI的复杂行为，我们的设计师曾花费数月时间。
记住哪些判断是好的，而我们的玩家群体充满热情，仔细想来，事实上，他们推出的年货新作并没有追求其他方面的进步，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。
摩托机车简直是最炫酷的发明，同时保留我们所有工作成果?我们可以确定，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，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，到现在及其复杂而且聪明的AI，我们在视频中讨论了许多‘如何实现’。
我们有许多摩托车主题的竞速游戏，而是在游戏AI方面进行了迭代升级，所以各个水平的玩家都能享受游戏乐趣。
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