《火箭联盟》排位出现AI作弊机器人

近日有玩家在 Reddit 论坛上声称在《火箭联盟》排位比赛中遇到了作弊者。在游戏社区中，指控他人作弊并不罕见，但是许多时候往往是玩家有技术差距导致的误会。不过在看了帖子中的视频后，许多人指出这确实不是普通玩家能够进行的操作，而是一个“机器人”。

这个被发现的作弊玩家和举报人在同一个队伍中，视频是作弊玩家的视角。虽然《火箭联盟》中有非常多的高手，但是他的操作并不像那些高端玩家，利用滞空技巧将球送进球门，而是完美的避开了对手的进攻进行运球。

事实上，这种作弊方式确有其事，而且在游戏中越来越常见：许多人已经开始在线上堆栈中使用经过机器学习训练的《火箭联盟》机器人。

促进此类机器人训练的 API，RLGym 的创作者表示，他们知道自己的 *** 可能会被作弊者利用，但这并不是他们的本意。实际上，目前有一个并不利用该技术来作弊的《火箭联盟》机器人开发和竞赛社区，以另一个名为 RLBot 的 API 为核心，创建和使用自定义机器人在离线游戏或本地锦标赛中互相对抗。

RLGym 改变了游戏规则，允许机器人开发者使用游戏作为强化学习算法的环境。其核心想法是，与其手动编写机器人的行为脚本，不如告诉系统需要的结果：例如，让球接近对手的球门。随后通过运行数小时的《火箭联盟》模拟比赛，让机器人在此期间逐渐学习以达到预期结果。

事实上该过程并没有这么简单。RLGym 的一位开发者 Aech 表示：“设计奖励机制本身就是一门艺术。”上周，Aech 在论坛上就作弊问题进行了问答。他表示，在《火箭联盟》中用于作弊的机器学习机器人 Nexto“非常难以 *** ”，因此不可能出现大量变体。不过，现在作弊者已经越来越多，Aech 此前就曾预测将有人训练比 Nexto 更厉害的机器人。

机器人本身并不是新技术，根据 Aech 的说法，最新消息是有人使用了“他们自己的工具来对游戏进行改动，这些工具不像 RLGym 或 RLBot 那样在线上游戏中有着限制。”这也是为什么 Nexto 出现在了排位比赛中的原因。

在接受 PC Gamer 采访时，Aech 表示：“RLGym 非常幸运能够找到一个超级热情和包容的社区，我们不会让这些作弊者停滞我们的脚步。”

“我们正在采取措施保证我们的机器人未来不会被滥用，我们已经等不及想要想打架展示一些我们一直在开发的激动人心的 *** 。”

目前，如果玩家和机器人匹配到一起，除了举报和尽力以外，没有别的办法。不过据称，因为训练中的一些缺陷，机器人在开球时并不是很强。

Aech 总结道：“我们现在已经看到了几个机器学习 *** 出现的一个相当奇怪的现象，那就是机器人通常会在训练的早期学习如何的更好开球，但随着在比赛汇总其余部分不断进步，他们似乎都会失去开球的能力。”