オンライン ゲームは進化しており、私たちはおそらく、ゲームの将来においてゲーム開発、ゲームプレイ、アドオン ツールに AI が導入される正念場に来ていると考えられます。非常に多くの人が VR ショーやゲームなどの代替世界で時間を過ごしています。ゲーム市場は 5,469 億 9 千万ドルの価値があり、13.9% で成長しています。 しかし、そこから生じるもう一つの浸食産業は、AIを利用したゲームハック市場であり、多くのプレーヤーがマルチプレーヤーでのオンラインプレイを諦めたため、業界の主流企業の利益シェアを減らしながらも成長している。オンライン ゲームの不正行為者やハッカーは、これまで経済界にとって厄介な存在でしたが、それが変わろうとしています。  人工知能 (AI) は、サイバーセキュリティ、プログラミング、ソフトウェア開発、さらにはアフリカ言語の革命など、さまざまな分野で驚異的な能力を発揮してきました。現在、それらはゲームに使用されていますが、特定のプレイヤーがそれらを使用する方法に基づいて、プラスの影響もマイナスの影響も与えられます。この記事では、AI の影響と将来に関するゲーム業界の問題に焦点を当てます。 ゲームにおける AI チート オンラインゲーマーはチートコードを使用します。オンライン マルチプレイヤー ゲームのプレイで最高の成績を収めるという不公平な利点が彼らに与えられます。これらは、一人称シューティング ゲーム (FPS) や大規模マルチプレイヤー オンライン (MMO) ゲームで最も一般的です。 AI チートは、Call of Duty、PUBG's Battlegrounds、GTA 5、Destiny 2、Counter-Strike などのゲームで使用されています。 3人のうち1人 チートコードは、「ゴッドモード」、耐久力、敵の位置の特定などの特定の機能を通じて特定のプレイヤーに優位性を与えるために開発されたプログラムです。これらはすべてのシステムとコンソールにあります。どのゲームでもプレイヤーの 33% (前述の統計に基づく) がチーターであるため、多くの誠実なゲーマーにとってゲーム体験の楽しさとスリルは台無しになっています。  正式なデータはありませんが、AI ゲーム チート業界の価値は数億ドル、数十億ドルに達すると私は考えています。ここにいくつかの数字があります。 、ギャングが中国の警察とテンセントに逮捕され、7,600万ドルの収益が購読料としてクライアントに請求されました。別の 彼らは、月に 200 万ドル以上を稼ぎ、年間 2,400 万ドルに達するチート開発者を知っていると述べた。もっと多くのチート開発者がいることを想像してみてください。そうすれば私の主張が正当化されるでしょう。   2021年に Old School Gamersによるレポート  AI を利用したゲームのチートの種類 開発者は、デバッグやゲームとそのエクスペリエンスを改善する方法を特定するために、意図的にゲームにチート コードを挿入することがあります。しかし、サードパーティのソフトウェア開発者やゲーマーは、プレイヤーに公平な利益を与え、ゲーム会社を搾取する悪意のあるコードを考案します。 これらのコードが機能する主な方法は、リモート プレイとゲームの間の仲介者として機能することです。インターネットに接続している限り、ゲームのライブ ストリームを利用します。これにより、コンソール上でマウスとキーボードの追跡が可能になり、有利に使用できるフィードバックが得られます。 プレイヤーは、AI を利用したエイムを利用して不正行為を行います。これは「エイムボット」と呼ばれるもので、AI を使用して敵を読み取って発見し、そのデータを Android、PC、Game Pass などの不正行為者のシステムに送り返します。機能している間、コンピュータによって強化された精度で敵をプレイヤーに向けます。リモコンとして。 高度なAIゲームチート 「新しい種類のエイムボットが、Warzone や Apex Legends などのゲームに旋風を巻き起こしました。コンピューター ビジョンを使用して、複雑なゲーム世界の敵プレイヤーを識別し、プレイヤーに特定の場所で射撃するよう信号を送ります。  「プレイヤーは PC を使用してゲーム コンソールからのビデオ フィードを処理し、自動化スクリプトと機械学習スクリプトを実行します。また、ハードウェア デバイスを介してコンソールのコントローラーを PC に接続し、コントローラーの信号をエミュレートします。 プレイヤーはエイムアシストの範囲を設定でき、システムに入力して敵の体の特定のターゲットゾーンを選択することもできます（ヘッドショットも含まれます）。」   AI事業 一部の基本的なチートはアンチチート プログラムで検出できますが、ほとんどは (少なくとも最近までは) 検出できません。これらの高度なチートにはキャプチャ カードや特別なデバイスはなく、まったく検出されず、簡単にアクセスできます。彼らはライブ プレイを使用して意見を述べ、結論を導き出し、行動を推奨します。 上記の AI ビジネスから参照されたシステムは、プレイヤーの位置から敵が見えるかどうかを分析し、「トリガーボット」(別の諜報プログラム) を使用して敵に発砲します。 ESP などの一部の高度なシステムは、オブジェクト分析と画像認識を使用して、プレーヤーと画面上のオブジェクトを区別します。このプログラムは、オブジェクトとプレイヤーを識別できるように、多数の画像テクスチャを使用してトレーニングされています。   チートがあり、そのようなチート行為者のシステムはプレイヤーの動きのダイナミクスを学習して、なじみのない領域のマップを学習し、さらには人間の熟練ゲーマーがゲームをプレイして同じパターンをシミュレートする方法に適応することさえあります。 自動化された、または支援されたプレイ 現在の AI アンチチート ソリューション 多くの人が約束したものの失敗しており、一部のプレイヤーは現在、より良い解決策の可能性に熱心ではありません。いつ ** **アンチチートを発表しましたが、発売されるまでは期待に満ちたものに見えましたが、多くの誤検知があり、Battlefield 5以降は使用されませんでした。 バトルアイ   もあまり印象に残りませんでした。オンライン マルチプレイヤー ゲーム内で公平で競争力のある環境を維持するように設計されています。 Valve Corporation によって開発された VAC は、高度なアルゴリズムと検出メカニズムを採用して、ゲームプレイの完全性を損なう可能性のある不正行為、ハッキング、その他の不正行為を特定して防止します。 VAC は、不正行為ソフトウェア、改変されたゲーム ファイル、不審な動作を積極的にスキャンすることで、プレイヤーが不当な優位性ではなくスキルと戦略に基づいて競争できる平等な競争の場を作り出すのに役立ちます。問題は、誤検知があり、プレイヤーにラグタイムが発生することでした。 Valve anti-cheat (VAC)    FaceIT Anti-Cheat は、FaceIT 競技ゲーム プラットフォームで使用されます。クライアント側とサーバー側のチェックを組み合わせて、対戦のためのチートのない環境を確保します。一部のユーザーは、とんでもない遅延時間やアプリの起動の失敗について不満を述べていました。 FaceIT Anti-Cheat:    ESEA (E-Sports Entertainment Association) は、Counter-Strike: Global Offensive 向けのサブスクリプションベースのアンチチート ソリューションを提供しています。競争力のあるゲームプレイの完全性を保護することに重点を置いています。残念なことに、プレイヤーは新しいアカウントを作成して、プレイ方法にもっと注意を払うことができるかもしれません。  ESEA アンチチート: 出典: スチーム ゲームの将来における完璧なアンチチートはどのようなものになるでしょうか? 完璧なツール (もし存在するとしたら) は単なるソフトウェアではなく、ゲーム プレイを研究し、精度を監視し、オンラインで費やした時間と登録ユーザーの習熟度の比率を判断できる AI ツールになるでしょう。他の多くのことの中でも。 チーターが思いつく新しいギミックを発見するために、常に学習し進化するツールである必要があります。長い間、人々はそのようなものを探してきました。Anybrain がゲーミング ホワイエに足を踏み入れるのはそこです。 : エニブレイン 過去数か月間にわたる私の調査では、オンライン チート ゲームの問題に取り組む最も有望な企業は Anybrain だけです。まだテスト段階にあり、多くの作業が進行中です。 これは、プレイヤーのゲームプレイ内の複数のパラメーターを分析して、人間の目では認識できない可能性のある不規則性を検出する AI ツールでもあります。 それは以下を考慮します: 敵を狙うためのエイムボットの使用 プレイヤーが障害物の周囲の敵を撃墜する精度 プレイヤーの行動 (射撃する前に敵を探し回る、反応時間に照準を合わせる、囲まれた領域への画面上の移動)。 彼らは、私が見つけた研究論文のほぼすべての項目にチェックを入れているようです 。この記事では、マウスの動作、キーストロークのダイナミクス、およびコンソールのログに重点を置いています。 チート検出システムのデータキャプチャについてはこちら  Anybrain はゲームの未来にどのような貢献をしていますか? 現在の運営と展望において、Anybrain のクリエイターは興味深い計画を立てています。このソリューションは機械学習プログラムであるため、プレイヤーのプレイ方法を観察したデータに基づいて常に学習しています。 ゲーム内のプレイヤーをレビューする際、Anybrain のプログラムは目的のビューをピクセル化し、目的が補助されているかどうかを検出します。  ML モデルにより、繰り返しプレイすることで精度が向上します。反復的なプレーを観察することは重要です。なぜなら、プレイヤーが上手い場合や単に幸運な場合もあり、ターゲットを一度撃墜しただけで攻撃するのは不公平だからです。 プログラムがこれらすべてのパラメーターを使用してチートをリアルタイムで検出するには 5 分以上かかります。 彼らはプレイヤーに生体認証プロファイルを実装することを楽しみにしています。これが、アカウントの完全性を保護し、不正行為を制限するゲーマー間のセキュリティの未来であると私は信じています。 生体認証プロファイルにより、登録されたプレーヤーがどのようにプレーするかを理解するためにシステムに 2 時間のベースラインが与えられます。これは、歩行認識 (ディープラーニングを使用してより優れたデータを収集すること。これは、顔が見えなくても、その人の独特の歩き方や走り方を追跡して識別する行為) に似ています。検出されると、プレーヤーは永久に追放され、同じ生体情報を使用してゲームを続行するための別のアカウントを作成する機会はなくなります。 オンライン ゲームのチートの問題と、新しい AI アンチチートによるゲームの明るい未来についてのビデオをご覧ください。   https://www.youtube.com/watch?v=LkmIItTrQP4&embedable=true それは無意味だと考える人もいますが、私は、で見つけたこのユーザーのように、未来は明るく素晴らしいものだと信じています。 。 AI が多数のデータ ソースと速度を活用することで、学習曲線は指数関数的に増加します。  レディット 結論： オンライン ゲームの新時代の幕開けです。オンライン ゲームを諦めた人は、再び靴に埃をかぶり始める可能性があります。間もなく、ディープ ML 機能を活用して、マルチプレイヤー ゲームで不正行為者を捕まえる効果的なプログラムをトレーニングする Anybrain のような企業がさらに増えるでしょう。もちろん、一部のゲーマーはチートを試み続けますが、自動化されたアンチチート プログラムも飽きることなく学習し、彼らを追い出します。今日は新しい日です。ゲームにおける AI の未来は明るいです。

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