MICROSOFT DETECTARÁ TRAMPOSOS CON MACHINE LEARNING

MICROSOFT DETECTARÁ TRAMPOSOS CON MACHINE LEARNING

Tiemblan los que tratan de arruinar la diversión de otros en línea, pronto ya no podrán hacerlo gracias a la inteligencia artificial.

07/07/18 | Por Noticias TNE

Machine learning

Microsoft recién presentó una patente en la Oficina de Patentes y Comercio de los Estados Unidos, que consiste en una herramienta de machine learning para detectar trampas en los videojuegos online.

“Los juegos en línea se han hecho cada vez más populares a medida que el acceso a la red en todo el mundo se ha vuelto más disponible. Los jugadores en línea pueden interactuar dentro de entornos sociales y competitivos. Con el tiempo, los jugadores pueden ganar estatus en una comunidad de juegos al cumplir objetivos definidos, como al ganar logros en varios juegos”, explica Microsoft. Este sistema hace que las personas se vean tentadas a mejorar su rendimiento de formas ilícitas.

La idea de utilizar IA a fin de detectar instancias de personas haciendo trampa deriva del verdadero problema que implica revisar manualmente la gran cantidad de datos que salen de la cuenta de cada jugador. Para crear un sistema de detección de trampas en cualquier red de juegos determinada, se debe comenzar efectivamente con un módulo de administración de objetivos que brinde recompensas al jugador en función de los que completa.

“El módulo de gestión de objetivos confirma que la información del jugador cumple con la política pertinente y luego actualiza la información en la base de datos de cuentas de usuario para demostrar que se ha cumplido el objetivo (y para otorgar recompensas por cumplir dichas metas)”, declara la patente.

De acuerdo a la compañía, la inteligencia artificial (IA) se entrenaría para rastrear las interacciones entre juegos y plataformas como Xbox Live. Estas interacciones incluirían notificaciones de logros, puntajes de juegos y el rango alcanzado en la plataforma de un jugador basado en las actividades del juego. Si se detecta algo anormal, los datos serían analizados para determinar posibles comportamientos de engaño.

El objetivo es que la herramienta aprenda de los datos que recopila sobre cada jugador desde el momento en que inicia su sesión en línea, observa su rendimiento; por ejemplo, en juegos de primera persona como qué tan rápido y preciso reacciona en combate. Luego lo compara con el desempeño de la persona en videojuegos similares y saca conclusiones lógicas sobre su nivel de habilidad, si de pronto se vuelve demasiado bueno, detecta una anomalía y asume que está utilizando herramientas para hacer trampa.

A fin de que la IA pueda hacer todo este trabajo, primero tiene que ser entrenada para conocer el código del juego y tener parámetros de comparación cuando se busquen anomalías. Si se establece que un jugador hizo trampa, utilizando programas externos o aprovechando un error del sistema, se tomarán diferentes medidas, teniendo en cuenta su historial. Por ejemplo, si es la primera vez que se registra este tipo de comportamiento, simplemente puede recibir una advertencia, pero si es reincidente, podría ser expulsado permanentemente del juego.

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Autor: Noticias TNE

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