技術人員好像對馬里奧系列游戲十分偏愛，之前就有團隊研究出一套\u00A0AI 系統，能夠通過觀看視頻來重建《超級馬里奧兄弟》的游戲引擎，而最近，程序員 SethBling 訓練了一個神經網絡來玩《馬里奧賽車》（初代），在觀看 15 個小時的游戲視頻并改進一些行為后，這套系統在游戲的獎杯賽中獲得了金牌。
SethBling 稱這套系統為 MariFlow，通過學習人類玩家的操作來進行訓練，它會經過 5 層的計算來預測玩家會在哪個點按下按鈕。MariFlow 最大的特點就是使用了循環神經網絡，這意味著它可以對前面的信息進行記錄，當然，這需要人為進行加權，讓 MariFlow 知道哪些信息才是重要的。
不同于普通的橫版 2D 游戲，賽車游戲中會遇到的突發狀況要復雜得多，有時 MariFlow 會陷入死循環中，在原地打轉。為了克服這種情況，SethBling 記錄了 15 個小時的游戲玩法，通過在各種極端的條件下進行訓練，MariFlow 才能應對各種狀況，知道該怎么做。
在《馬里奧賽車》的大獎賽模式里，玩家要與電腦 AI 進行比賽，而 SethBling 自己訓練的 MariFlow 已經在蘑菇杯和花杯中獲得了金牌，在星星杯中還是銀牌。
