j3rry
Умник
Студенты американского исследовательского университета Нью-Мексико доказали, что нейронные сети могут определить вспомогательную программу для стрельбы в Counter-Strike: Global Offensive с точностью до 98%. В рамках научной работы было проведено десятки испытаний с использованием нейросетей Multilayer perceptron и Learning vector quantization, которые работали с демо-записями честных игроков и читеров. Большую эффективность показала математическая модель MLP, погрешность наиболее эффективной работы которой составила лишь 2%.
На форуме Reddit, где и была опубликована научная работа исследовательской группы, отметился сотрудник Valve под ником vMcJohn, который заявил, что разрабатываемый античит VAC с искусственным интеллектом будет действовать аналогичным способом, а именно анализировать поведение игрока непосредственно во время матча. vMcJohn подчеркнул, что для релиза улучшенного античита точность определения нечестной игры должна составлять 100%.
На форуме Reddit, где и была опубликована научная работа исследовательской группы, отметился сотрудник Valve под ником vMcJohn, который заявил, что разрабатываемый античит VAC с искусственным интеллектом будет действовать аналогичным способом, а именно анализировать поведение игрока непосредственно во время матча. vMcJohn подчеркнул, что для релиза улучшенного античита точность определения нечестной игры должна составлять 100%.