プレイヤーは人工知能という用語に慣れており、対戦ゲームで他のキャラクターや対戦相手を制御することと関連付けていますが、最近では AI は他のコンテキストでも使用されています。 数年前、人工知能の助けを借りて、古いゲームのリマスターを簡単に作成できるように思われました。 訓練を受けた ツール自体がテクスチャ解像度の増加を処理します。 その後、当然のことながら、コンテンツ生成の巨大なブームが到来しました。最近、AI がある程度独自に開発したゲームのプロトタイプを紹介しました。人工デジタル脳。 例は、プレイヤーが気づき始めた人気のロケットリーグから来ています 強すぎる ライバルやチームメイトと出会い、彼らの行動には超人的な何かがあることに同意し始めます. そして確かに、手がかりは RLGym ツールにつながります。 彼は運動しています オフライン ゲームの品質を向上させるための靴。
最近、議論やソーシャルネットワークに現れ始めた報告されたケースから始めましょう. プレイヤーも落ち着いて撮影した動画を添付 チーター そして、これほど上手に演奏する人は誰もいないことを証明しようとします。 しかし、それだけでは不正行為であると非難されるには十分ではない可能性があるため、プレイヤーは繰り返されるパターンを探し始め、その背後にあるものは何かを考え始めました。 AIが対処するはずの不正行為の特徴は、非常に質の高いドリブルです。 つまり、ロケットリーグの場合、ボールをおもちゃの車のボンネットに載せて運び、対戦相手と衝突する前の適切なタイミングでジャンプして、ボールが再び車両に着地する機能、そしてもちろん、 、ボットがライブプレイヤーをスキトルズに変えた後、エレガントに得点します。 上記のようなケースの 1 つを見ることができますが、Reddit でさらに多くのことを見つけて、ほとんど同じ映像を見ることができます。
これらのビデオや他の同様のビデオの共通点は、Aech チームの RLGym プロジェクトを参照する Nexto ボットです。 同時に、RLGym の目的は不正行為のためのツールを作成することではなく、開発に人工知能を使用することで、オフライン ゲームで靴の品質を向上させようとすることでした。 したがって、ゲーム内のボットは、適切なタイミングで実行される一連のスクリプトをそのまま実行するわけではありません。 彼らが書きました それは、何時間にもわたる試行錯誤の機械学習と、徐々にスキルを磨いてきた結果です。 残念ながら、利用可能なツールがあれば、そのようなボットはチートするように訓練することもできます。これはおそらく、Team Aech の人々が当初予期していなかったことです。 彼らが Reddit で AI チートのトピックについてコメントし、プレイヤーからの質問に答えたと説明したように、彼らは誰かがそのような複雑なボットを作成するとは思っていませんでした。 彼らのネクスタは 非常に難しい 納得のいくように動作するように訓練しますが、詐欺師の努力は十分に大きく、RLGym API を使用して同様のことを試すこともできます。
これにより、前述のネクストの邪悪ないとこが作成され、ゲームに登場し始めており、今後数日および数週間で出現が増加する可能性があります. 一方、Team Aech の人々は、特に今のところロケット リーグでは悪意を持っているように見えるため、いかなる種類の雪崩が来ることも期待していません。 乗り物 毎回異なるボットではなく、1 つの同一のボットです。 上で示したように、彼の行動はこれに対応していますが、おそらく品質が良くなかった間違いや欠点にも対応しています 訓練を受けた. これは主に、ボットを捕まえて経験豊富なプレイヤーが利用できるパス ゲームであるため、ボットを倒すことはできますが、それでもプレイヤーにとっては非常に苛立たしく、当然のことながら、一部の人が続行しないことを決定するほど経験を台無しにする可能性があります。ロケットリーグをプレイ中。 これらは最も暗いシナリオですが、Psyonix スタジオの開発者はそれを軽視しておらず、PC Gamer マガジンに送信された電子メールで、問題を調査することを確認しました. しかし、彼らは、現在、少数のプレーヤーによってのみ報告されていることを示しており、ボットの行動パターンを明確に特定し、ボットの使用から効果的に防御できることを望んでいます.
