尽管玩家已经习惯了人工智能这个术语，并将其与控制竞技游戏中的其他角色或对手联系在一起，但最近人工智能也被用于其他情况。 几年前，似乎在人工智能的帮助下，可以轻松创建旧游戏的重制版，因为方便 训练有素 这些工具本身将负责提高纹理分辨率。 然后，当然，出现了内容生成的巨大繁荣，我们最近向您展示了一款人工智能在一定程度上自行开发的游戏原型，因此，即使作弊者也想利用人工数字大脑。 一个例子现在来自流行的火箭联盟，玩家已经开始注意到 太强大 对手和队友，并开始同意他们的行为有一些超人的地方。 事实上，这些线索通向 RLGym 工具，它通过人工智能 他在锻炼 用于提高离线游戏质量的鞋子。
让我们从最近开始出现在讨论和社交网络上的报告案例开始。 玩家还附上冷静地拍摄的视频，并通过观看 骗子 并试图证明没有人真的玩得这么好。 但仅凭这一点可能不足以被指控作弊，因此玩家开始寻找反复出现的模式并想知道它们背后可能是什么。 AI 应该处理的作弊标志是非常高质量的运球。 也就是说，在 Rocket League 的情况下，能够将球放在玩具车的引擎盖上，在与对手发生碰撞之前的正确时刻跳起来，以便球再次落在车辆上，当然，在机器人将现场玩家变成吃喝玩乐后优雅地得分。 你可以在上面看到一个这样的案例，但你会在 Reddit 上找到更多，并在其中看到几乎相同的镜头。
这些视频和其他类似视频的共同点是 Nexto 机器人，它指的是 Aech 团队的 RLGym 项目。 同时，RLGym 的重点不是创造作弊工具，而是尝试通过让人工智能参与开发来提高线下游戏中鞋子的质量。 所以游戏中的机器人不会执行一组在适当时刻执行的脚本 他们写 游戏开发者，但它来自于机器学习的许多小时的反复试验和技能的逐渐磨练。 不幸的是，有了可用的工具，这样的机器人也可以被训练作弊，这可能是 Team Aech 的人最初没有预料到的。 正如他们在 Reddit 上解释的那样，他们评论了 AI 作弊的话题并回答了玩家的问题，他们没想到有人会创建如此复杂的机器人。 据说他们的 Nexta 是 极其困难 训练它以令人信服的方式工作，但作弊者的努力足以尝试使用 RLGym API 进行类似的操作。
这创造了上述 Next 的邪恶表亲，它开始出现在游戏中，并可能在未来几天和几周内增加出现。 另一方面，Aech 队的人不希望出现任何形式的雪崩，特别是因为到目前为止，火箭联盟似乎怀着邪恶的意图 游乐设施 只是一个相同的机器人，而不是每次都不同。 正如我们上面指出的，他的行为与此相对应，但也有可能质量不佳的错误和缺点 训练有素. 这主要是一个传球游戏，机器人可以被抓住，有经验的玩家可以利用它，所以机器人可以被打败，但这对玩家来说仍然非常令人沮丧，自然会破坏体验，以至于一些人决定不再继续玩火箭联盟。 这些是最黑暗的场景，但 Psyonix 工作室的开发人员并没有掉以轻心，在发送给 PC Gamer 杂志的电子邮件中，他们确认他们将调查这个问题。 不过，他们表示，目前只有少数玩家举报，他们都希望能够清楚地识别机器人行为模式，从而有效防御其使用。
