플레이어는 인공 지능이라는 용어에 익숙하고 이를 경쟁 게임에서 다른 캐릭터나 상대를 제어하는 것과 연관지지만 최근에는 AI가 다른 맥락에서도 사용되었습니다. 몇 년 전만 해도 인공지능의 도움으로 예전 게임의 리마스터를 쉽게 만들 수 있을 것 같았습니다. 훈련된 도구 자체가 텍스처 해상도를 높이는 작업을 처리합니다. 그리고 물론 콘텐츠 생성에 엄청난 붐이 일어났고, 우리는 최근에 AI가 어느 정도 스스로 개발한 게임의 프로토타입을 여러분에게 선보였습니다. 인공 디지털 두뇌. 플레이어가 주목하기 시작한 인기 있는 Rocket League에서 한 가지 예를 들 수 있습니다. 너무 강하다 라이벌과 팀원들과 그들의 행동에 초인적인 무언가가 있다는 데 동의하기 시작합니다. 그리고 실제로 단서는 인공 지능을 통해 RLGym 도구로 이어집니다. 그는 운동하고 있다 오프라인 게임의 질을 높이기 위한 신발.
최근 토론과 소셜 네트워크에 나타나기 시작한 보고된 사례부터 시작하겠습니다. 선수들도 침착하게 촬영한 영상과 바라보며 첨부 사기꾼 아무도 실제로 이렇게 잘하지 않는다는 것을 보여주려고 합니다. 그러나 그것만으로는 부정 행위로 고발하기에 충분하지 않을 수 있으므로 플레이어는 반복되는 패턴을 찾고 그 배후에 무엇이 있는지 궁금해하기 시작했습니다. AI가 처리해야 하는 부정 행위의 특징은 매우 높은 품질의 드리블입니다. 즉, Rocket League의 경우 장난감 자동차의 후드에 공을 싣고 상대와 충돌하기 전에 적절한 순간에 점프하여 공이 다시 차량에 착지하는 기능은 물론 , 봇이 라이브 플레이어를 스키틀즈로 바꾼 후 우아하게 점수를 매깁니다. 위에서 그러한 사례를 볼 수 있지만 Reddit에서 더 많은 것을 찾을 수 있고 거의 동일한 영상을 볼 수 있습니다.
이러한 비디오 및 기타 유사한 비디오의 공통 분모는 Aech 팀의 RLGym 프로젝트를 참조하는 Nexto 봇입니다. 동시에 RLGym의 핵심은 부정 행위 도구를 만드는 것이 아니라 개발에 인공 지능을 포함하여 오프라인 게임에서 신발의 품질을 향상시키려는 것입니다. 따라서 게임의 봇은 적절한 순간에 실행되는 일련의 스크립트를 있는 그대로 실행하지 않습니다. 그들은 작성했다 게임 개발자이지만, 그것은 많은 시간의 시행 착오와 점진적인 기술 연마의 기계 학습에서 비롯됩니다. 불행하게도 사용 가능한 도구를 사용하면 그러한 봇이 속임수를 쓰도록 훈련될 수도 있습니다. 이는 Aech 팀의 사람들이 원래 예상하지 못한 것일 수 있습니다. 그들은 Reddit에서 AI 부정 행위에 대한 주제에 대해 언급하고 플레이어의 질문에 답변한 것처럼 누군가가 그렇게 복잡한 봇을 만들 것이라고는 예상하지 못했습니다. 그들의 Nexta는 극도로 어렵다 설득력있게 작동하도록 훈련하지만 치터의 노력은 RLGym API를 사용하여 유사한 것을 시도할 만큼 충분히 큽니다.
이로 인해 앞서 언급한 Next의 사악한 사촌이 생성되었으며, 이는 게임에 나타나기 시작했으며 앞으로 며칠 및 몇 주 안에 더 많이 등장할 것입니다. 반면에 Team Aech의 사람들은 어떤 종류의 눈사태가 올 것이라고 기대하지 않습니다. 특히 지금까지 Rocket League에서 사악한 의도를 가진 것으로 보이기 때문입니다. 놀이기구 매번 다른 봇이 아니라 하나의 동일한 봇입니다. 그의 행동은 위에서 지적한 바와 같이 이것에 해당하지만 아마도 품질이 좋지 않았을 실수와 단점도 있습니다. 훈련된. 주로 봇을 잡을 수 있고 숙련된 플레이어가 이를 이용할 수 있는 통과 게임이므로 봇을 물리칠 수 있지만 여전히 플레이어에게는 매우 실망스럽고 일부는 계속하지 않기로 결정할 정도로 자연스럽게 경험을 망칠 수 있습니다. 로켓 리그를 플레이합니다. 이것은 가장 어두운 시나리오이지만 Psyonix 스튜디오의 개발자는 가볍게 받아들이지 않고 PC Gamer 매거진에 보낸 이메일에서 문제를 조사할 것이라고 확인했습니다. 그러나 그들은 현재 소수의 플레이어에 의해서만 보고되고 있으며 봇 행동 패턴이 명확하게 식별되어 봇 사용에 대해 효과적으로 방어될 수 있기를 희망합니다.
