На выставке Computex 2023 в Тайбэе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг показал, на что это может быть похоже, когда сталкиваются игры и искусственный интеллект

Недавно появился условно-бесплатный релиз нейросети Playground от Nvidia. Нейросеть умеет выполнять больше 600 базовых действий, охватывающих навигацию (например, повороты), взаимодействие объектов (подъём по лестнице) и использование меню.

По тегу: F1 2017

Акулы нейронных сетей
Помощь Chat GPT в написании диалогов
Ещё примеры
Нейро-новости 2024 | ВКонтакте
Как именно нейросети захватят компьютерные игры - Афиша Daily

Microsoft выпустит нейросеть для создания миров, квестов и персонажей в видеоиграх

Нейронная сеть клетки в этой игре принимают в качестве входных данных, таких как положение и скорость от соседних клеток и выход направления для себя, чтобы двигаться. Студенты Новосибирского государственного технического университета (НГТУ НЭТИ) разрабатывают нейронную сеть для диалоговой системы видеоигр. Когда нейросеть завершит свою работу, в крайнем правом окошке будет результат.

Приключенческая игра с самым опасным ИИ в мире

Стоит отметить, что творение GPT-4 — не первая игра по мотивам легендарного письма. Насколько лет назад студия Digital Nomads якобы при участии того самого Кирилла анонсировала симулятор « К. Релиз ожидался ещё в 2020 году, но этот проект так и не вышел. В отличие от произведения GPT-4. Вечерний 3DNews Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы.

Именно выход новой версии нашумевшего продукта компании OpenAI одним из сооснователей которой был опять же Маск стал формальным поводом для публикации документа. Нейросети, если представлять их упрощенно, — это общность вычислительных мощностей, связанных друг с другом по принципу сетей нервных клеток человека или животного. Объединение многих процессоров, которые работают в строгом соответствии с заданной им математической моделью, делает эту систему достаточно устойчивой. При этом к нейросетям можно применять различные методики обучения, из-за чего они становятся гораздо умнее. Переполох вокруг GPT-4 и ее прикладной версии — чат-бота ChatGPT — связан с тем, что нейросеть стала настолько умнее, что это стало заметно даже среднестатистическому обывателю.

И это произвело эффект разорвавшейся бомбы. ChatGPT общается с людьми так, как это делал бы человек, и, коммуницируя, продолжает саморазвитие. Разработчики уже отошли от сугубо текстового формата взаимодействия с ботом, и теперь он может общаться изображениями, а также аудио и видео. GPT развивается слишком быстро В последние недели на тему стремительного развития нейросетей обратили внимание не только представители экспертного сообщества, но и власти отдельных стран. Это произошло на фоне сообщений о том, что искусственный интеллект начали использовать злоумышленники.

Ситуацией обеспокоился даже Европол, который предупредил о потенциальных рисках для киберпространства, которые исходят от уже существующих моделей ИИ. Все это снизит порог входа в хакинг и сделает его доступным даже для тех, кто почти ничего в нем не понимает. В Европоле признают, что часть этой информации уже и так есть в интернете, но тот же ChatGPT может найти ее за секунды, а не дни и месяцы. Основные доводы противников массового внедрения ChatGPT связаны с тем, что эта технология нарушает конфиденциальность любые персональные данные, которые становятся известны нейросети, становятся материалом для изучения и дальнейшего развития ИИ и с отсутствием правовой основы для использования сведений о пользователях. Среди других претензий — невозможность проверить возраст юзера, несмотря на формальное ограничение на использование ChatGPT для тех, кому нет 13 лет.

В Steam уже более 1000 игр используют генеративный ИИ Разработчики применяют нейросеть на разных этапах производства Александра Градуленко 26 апр. С помощью нейросети создают персонажей, фоны, концепт-арты, интерфейс, магазины, озвучку, сценарии и многое другое. Изначально Valve запретила такие игры в своем магазине, но позже ослабила ограничения. Теперь на странице игры в Steam разработчики сообщают, был ли использован ИИ.

Токен это минимальная единица, на которые разбивается текст перед подачей его в модель, обычно это слово если популярное , часть слова, в худшем случае это буква а то и вовсе байт. Из последовательности токенов строится контекст модели. Контекст это всё, что подаётся на вход, плюс резервирование для выхода. Типичным максимальным размером контекста сейчас являются 2к 2 тысячи и 4к токенов, но есть и исключения. В этот объём нужно уместить описание персонажа, мира, истории чата.

Родной размер контекста для Llama 1 составляет 2к токенов, для Llama 2 это 4к, Llama 3 обладает базовым контекстом в 8к, но при помощи RoPE этот контекст увеличивается в 2-4-8 раз без существенной потери качества. Базовым языком для языковых моделей является английский. Он в приоритете для общения, на нём проводятся все тесты и оценки качества. Большинство моделей хорошо понимают русский на входе так как в их датасетах присутствуют разные языки, в том числе и русский. Но их ответы на других языках будут низкого качества и могут содержать ошибки из-за несбалансированности датасета. Существуют мультиязычные модели частично или полностью лишенные этого недостатка, из легковесных это openchat-3.

Нейро-новости

Может, нейросети и ставят перед собой такую цель, но местами получается у них не очень. Согласно отчету Totally Human Media о генеративном ИИ и его использовании в играх, нейросеть применялась при разработке около 1000 различных проектов в Steam. играть в такую игру можно вечность. Ознакомиться с несколькими примерами обработки текстур с помощью нейросети ESRGAN можно ниже.

Игры и gamedev нейросети

И тогда мы не сможем конкурировать». Эксперт задается вопросом: мы еще планируем жить на этой планете или готовы отдать все этим новым существам? Они учатся сами. Более того, есть признаки того, что они учатся не таким способом, о котором мы, люди, знаем.

То есть может сложиться ситуация, что они нас опережают не только потому, что у них бесконечная память, они не спят, у них не болит голова и так далее. А потому что они пошли по другой дороге. Нам никто не обещал, что нейронные сети будут идти вдогонку за человеческим интеллектом.

Это мы почему-то так решили». В пример Черниговская приводит случай, когда искусственный интеллект выучил язык, которому его не обучали. Они сами перестают понимать, что происходит.

Одна из нейронных сетей взяла и между делом выучила китайский. Это не планировалось никем. Более того, ей никто не скармливал никаких учебников, ничего.

Где она это все взяла, понять нельзя. При этом она прошла очень строгие тесты… То, как эти сети играют, скажем, в го. Они делают ходы, которые люди не делали никогда.

Это необыкновенной красоты ходы, но немыслимые. Игроки прямо говорят: это инопланетная игра. Так люди не играют».

Фактически на Земле, скорее всего, будут сосуществовать два разумных вида, и большой вопрос, кому в итоге достанется планета. Может сложиться ситуация, когда на нашей планете будут сосуществовать искусственный и естественный интеллект. И это соревнование не факт что выиграем мы».

Если ситуация настолько тревожная, возникает вопрос: может быть, стоит создать международную организацию, которая будет контролировать развитие искусственного интеллекта? Но кто в ней будет доминировать, спрашивают специалисты. Ведь в нынешних политических реалиях каждая коалиция в мире будет тянуть одеяло на себя, засекречивать разработки.

Татьяна Черниговская: «Действительно, а какие есть гарантии? Вот эта всемирная организация — она кому будет принадлежать? Орган контроля, сами понимаете, не нейтрален».

Но контроль тем не менее нужен, причем быстро, настаивает эксперт. Если они есть, они давным-давно устарели и не отражают положение дел… Надо реально на это смотреть: затормозить процесс мы не сможем, к сожалению. Указы можно любые издать: хоть ООН, хоть кто хочешь издаст.

Искусственный интеллект — это инструмент, который усиливает наши возможности. А куда мы направим эти возможности, зависит уже от человека». Эксперт развеивает опасения, что из-за нейросетей умрут многие профессии и это породит безработицу. Фактически, по его словам, человека заменит не ИИ, а другой человек, который освоил инструменты ИИ. Чтобы создать что-либо уровня ChatGPT, нужно огромное количество специалистов, которых 10 лет назад просто не было. Недостаточно быть просто переводчиком, нужно иметь базовые навыки программирования». Ложку дегтя в эту радужную картину добавляет директор Института когнитивных исследований Татьяна Черниговская: по ее мнению, люди теряют контроль над происходящим. Возможно, уже потеряли.

Ведь все эти технологии на службе у человека — это во многом вчерашний день. ИИ уже нельзя назвать просто инструментом. Татьяна Черниговская: «Это не такой инструмент. Это инструмент, который претендует на получение статуса личности. И это не фантазия, это не Стругацкие, это не Айзек Азимов, а это реальная реальность». Как известно, фантастика часто оказывается права в своих предсказаниях. Знаете, это древнее опасение: машина стала умнее человека и подмяла его под себя… Полсотни лет назад в Массачусетсе запустили самое сложное кибернетическое устройство, когда-либо существовавшее. С каким-то там феноменальным быстродействием, необозримой памятью и все такое… И проработала эта машина ровно четыре минуты.

Ее выключили, зацементировали все входы и выходы, отвели от нее энергию, заминировали и обнесли колючей проволокой. Самой настоящей ржавой колючей проволокой — хотите верьте, хотите нет. Он взял меня за плечо, посмотрел мне в глаза и произнес только: «Леонид, это было страшно». Стругацкие, «Далекая радуга» 1963 Об этом же спустя более чем полстолетия предупреждают эксперты и руководители технологических компаний, но уже как о чем-то очень реальном. Илон Маск: «Искусственный интеллект опаснее, чем, допустим, брак при конструировании самолета или автомобиля. Потому что в ИИ заложен потенциал. Кому-то он может показаться незначительным, но это не так. Потенциал разрушения человеческой цивилизации».

Хотя можно ли верить Маску? Вскоре после этого высказывания он зарегистрировал собственную компанию, которая будет заниматься ИИ. То есть Маск, очевидно, понимает, насколько это перспективное направление — за ним будущее. А ведь есть области, где сбои в работе ИИ или неверные выводы компьютерных программ могут привести к мировой ядерной войне. Военные ведь тоже используют алгоритмы, созданные искусственным интеллектом. И тут впору вновь вспомнить культовый голливудский фильм про Терминатора и восстание машин. Татьяна Черниговская: «Джинн вылез из бутылки.

Как и большинство систем искусственного интеллекта, игра имеет тенденцию забывать то, что уже было сказано игроку, принудительно проводя персонажа через различные коридоры и локации, нравится ему это или нет. В то время как для кого-то такой игровой опыт может быть неприятным, многие всерьез пытаются «пройти» игру. Увы, по словам самого Уитмора, у этого восхитительного приключения в метафорическом сознании ИИ нет конца, так что при желании вы можете играть вечно.

Если лучших птиц просто клонировать, результаты не улучшатся — каждая гонка будет проходить по одному и тому же сценарию в соответствии с теми параметрами, который задал создатель нейросети. Но если перемешивать гены условных «мамы» и «папы», а также вводить случайные изменения, то уровень приспособленности будет меняться. Использование рекомбинации и мутации дало отличный результат. В эксперименте Срджана Суснича уже в третьем поколении лучшая птица преодолевала 4 препятствия, в десятом — 8 препятствий, а в 73-м поколении появилась особь, которая преодолела 448 препятствий, после чего исследователь завершил симуляцию. Этого чемпиона по Flappy Bird игра вывела самостоятельно с помощью процессов, благодаря которым развивалось многообразие жизни на Земле. Куда более известный и массовый эксперимент — умные боты от компании OpenAI один из основателей — Илон Маск , которые сами научились играть в Dota 2. Разработчики не пытались имитировать поведение человека, а предоставили ИИ возможность создать его с нуля. Алгоритм запустили в Доту, после чего он начал проводить матчи и самостоятельно выводить закономерности. По сути, OpenAI Five так называется бот, играющий в Dota 2 на старте находился в тех же условиях, что и любой начинающий игрок. Он попадал в виртуальный мир и учился с ним взаимодействовать. Но боты видят игру не так, как мы. Они не наводят курсор, чтобы прочитать описание, не смотрят стримы на Twitch и видео на YouTube, чтобы разобраться в персонажах. Они анализируют огромные наборы цифр, большая часть которых для них ничего не значат. Но для этого ему нужно провести сотни тысяч игр. Чтобы немного ускорить процесс, разработчики используют систему наград. Бот стремится в течение определенного промежутка времени заработать как можно больше баллов — например, за добычу золота и опыта или уничтожение строений. Чтобы нейросеть не занималась только набиванием очков для наград, разработчики её дополнительно настраивают. Получается такое самообучение с подкреплением. Это и есть слабое место искусственного интеллекта в современных играх. Он пока не может быть полностью самостоятельным — многое в алгоритмах завязано на данных, которые даёт человек. Но даже такой «слабый искусственный интеллект» способен играть на уровне лучших дотеров мира. Боту для этого не нужно глубоко анализировать игру. Он просто экспериментирует, проводит миллионы матчей и набирается опыта гораздо быстрее, чем любой топовый игрок. Доказательство — достижения OpenAI Five в матчах с людьми. Правда, действующим профессионалам бот проигрывает — в матче с бразильской командой paiN Gaming человечество берёт реванш. В командной игре с ботом все ещё установлены ограничения например, нет большинства персонажей , но с каждым годом их становится меньше — искусственный интеллект развивается. Нейросети пока не могут сами разрабатывать игры. Но скоро научатся Усложнение поведения ботов — лишь небольшая часть того, что могут нейросети. Они также активно применяются в разработке игр, а в некоторых областях уже сейчас заставляют людей чувствовать себя неуютно. Вот несколько задач из геймдева, с которыми неплохо справляются нейросети: Генерирование изображения игрового персонажа на основе фотографий лица. Автоматическое добавление одежды. На входе подаются разные изображения вещей, на выходе получается полностью одетый персонаж. Генерирование 3D-модели объекта на основе одного или нескольких двумерных изображений. Автоматическое создание локаций и уровней.

Нейросеть сможет проходить игры PlayStation за геймера

А может быть, он сам выступает на сцене? Мы попросили «Шедеврум» написать про него короткую историю. Приложение вдохновляет придумывать свои истории Источник: «Шедеврум» Запрос второй: ученый кот занимается исследованиями в Академгородке По мнению искусственного интеллекта, такой кот больше всего похож на ученого Источник: «Шедеврум» Новосибирску никуда без науки, поэтому мы попросили «Шедеврум» показать, какой кот мог бы гулять и работать в Технопарке Академгородка. Интересно, что за необычный стартап он задумал? Хотя, судя по картинке, он больше похож на ученого гуманитарных исследований. Чтобы не гадать, решили спросить у приложения, в котором нейросети сгенерировали достаточно жизненную историю.

К тексту приложение обязательно придумывает заголовок и предлагает обложку на выбор Источник: «Шедеврум» Запрос третий: кот гуляет по Михайловской набережной «Шедеврум» решил, что кот должен ходить по набережной в стильной одежде Источник: «Шедеврум» Новосибирцам нравится проводить время на Михайловской набережной, и нам стало интересно, было бы котам здесь так же хорошо и уютно. А еще мы попросили нейросети в приложении описать его: посмотрите, что получилось. Нейросети могут сгенерировать и короткий, и длинный текст Источник: «Шедеврум» Запрос четвертый: кот приехал на железнодорожный вокзал Нейросети в «Шедевруме» сгенерировали изображение, которое очень похоже на реальную фотографию Источник: «Шедеврум» Каждый день десятки поездов проезжают мимо новосибирского железнодорожного вокзала.

О том, как развивались шахматные технологии с XVIII века до наших дней, рассказывает Петр Чернышев, основатель ИИ-платформы для распознавания, аналитики и трансляции шахматных партий idChess. Читайте «Хайтек» в Первый шахматный робот: «автоматический» шахматист История шахмат насчитывает около полутора тысяч лет. Появившись в Индии в V веке до нашей эры, игра и ее атрибуты постоянно развивались.

Это была восковая фигура шахматиста с деревянным ящиком, на которую установили доску. В ящике сидел человек: он следил за игрой по магнитам, прикрепленным к фигурам снизу, и делал ходы с помощью специального рычага. Позже такие «автоматы» появились во Франции и Германии. Год спустя патент на промышленное производство шахматных часов получил Амандус Ширвотер. В 1899 году впервые на шахматных часах появился «флажок», сигнализирующий о скором окончании времени. Прообраз механических шахматных часов с двумя кнопочными переключателями создал Винхофф в 1900 году.

В 1989 году Бобби Фишер, чемпион мира по шахматам, получил патент на создание часов Фишера. Идея часов Фишера состояла в том, чтобы хотя бы частично уравнять шансы соперников в конце игры, когда в цейтноте у одного игрока или у обоих «висит флажок». Часы Фишера добавляют несколько секунд за каждый ход. Если укладываться в этот лимит, «флажок» на часах никогда не упадет. Они отображали точное время в секундах и предоставляли разнообразный контроль времени. Сейчас электронные часы — стандарт во всех турнирах под эгидой ФИДЕ.

Цифровой рывок: шахматные программы В 1951 году англичанин Алан Тьюринг написал первый алгоритм шахматной программы. Спустя восемь лет американский ученый Аллен Ньюэлл разработал компьютерную программу для решения математических и шахматных задач — General Problem Solver. В 1997 году действующий чемпион мира Гарри Каспаров проиграл компьютеру Deep Blue, который умел обрабатывать до 200 млн позиций в секунду и имел доступ к огромной базе данных дебютных позиций из реальных партий гроссмейстеров. С 2000-х годов шахматисты перестали питать надежды на превосходство перед шахматными движками. Благодаря расширенному алгоритму поиска оптимальных ходов и большой шахматной базе для анализа он стал сильнейшей шахматной программой, которая не использует графический процессор GPU. Идеология Stockfish как свободного движка с открытым исходным кодом сделала его популярным для модификаций и встраивания в различные системы — например, такие, как сервис Lichess.

В 2017 году компания DeepMind разработала самообучающуюся нейронную сеть AlphaZero. Потренировавшись всего 24 часа, она победила сильнейшие программы по играм в шахматы, сеги и го.

Find out how they plan to implement them! From implementing voice commands for in-game actions to turning their companion into an always-on tutorial, the NetEase team introduced truly novel gameplay.

Learn more about the future of gameplay!

Цены на видеокарты сильно упали из-за того что закончился бум на майнинг, а ты попробуй стиральную машину купить, к примеру. Я на одну из своих бывших съемных квартир 7 лет назад покупал стиральную машину LG за 10 тыс. Сейчас такая стиральная машина стоит уже 60 тыс. Ощути разницу, как говорится. Сейчас и процессор какой-нибудь типа i5 можно купить дешевле чем 5 лет назад, но он подешевел относительно других товаров только из-за быстрого прогресса в этой области 0 26 XOPYC 01.

Про манинговый бум так-то и я сказал, хотя никто не отменял увеличение технологичности продукта, за счёт чего растёт и цена, как в твоём же примере с процессором. И тут по сути мало что изменилось. Выросла цена ясное дело, я ж не отрицаю этого, но не так чтобы прям голову пеплом теперь посыпать.

Sony запатентовала нейросеть, которая будет играть за вас: конец free-to-play?

Нейросети сейчас успешно генерируют картинки и меняют голос. Их использование позволяет разработчикам создавать игры быстрее и с меньшими затратами. Нейросети сейчас успешно генерируют картинки и меняют голос. Их использование позволяет разработчикам создавать игры быстрее и с меньшими затратами. Самые свежие новости и события в мире нейросетей. Этапы игры, которые прошла нейросеть, будут дополнительно отмечаться, чтобы вы могли их перепройти и завершить игру самостоятельно. Нейросеть YandexGPT научили кратко пересказывать текст.

Нейросеть нарисовала персонажей видеоигр, которые проходят другие игры

Пользователь Reddit под ником frigis9 при помощи искусственного интеллекта перерисовывает в высоком разрешении классические DOS-игры. При этом задачи добиться высоких результатов — например, научить нейросеть проходить игровые уровни быстрее человека — не стоит. Пользователь Reddit под ником frigis9 при помощи искусственного интеллекта перерисовывает в высоком разрешении классические DOS-игры. Вот почему Riot Games занимается развитием нейросети, автоматически отслеживающей недопустимое поведение и поощряющей доброжелательное отношение во всех своих играх. Женщина украла 500 тысяч рублей ради онлайн-игр — ее ждут годы тюрьмы. Впрочем, о сроках начала реального внедрения ACE в игры и ее требованиях к компьютеру пользователя на презентации не рассказали.

Нейросеть научили создавать видеоигры

С радостью сообщаем, что несмотря на трудности, связанные с жёсткими требованиями к таймингам аудио в игре, работы завершатся уже совсем скоро! Спасибо пацаны за вашу поддержку! Дата выхода 1 марта.

Это делается для того, чтобы геймеры улучшали свои показатели. ИИ сейчас обладает способностью к многозадачности, выстраиванию стратегии на несколько шагов вперед, быстрой реакцией, и среднестатический геймер не способен на равных противостоять этому. Это ключ к более глубокому погружению в игру и обострению ощущений, истинный полигон для проверки ума и духа игрока. Искусственный интеллект не просто изменяет игры — он трансформирует наше восприятие и наслаждение игровым процессом, делая его более глубоким и насыщенным, — считает эксперт.

ИИ может быстро создавать игровые локации, планеты, населенные жизнью, и разнообразные задания для игроков. Особенно такой способ применения актуален для игр с открытым миром. Заменит ли новая технология ИИ охранников в ритейле Еще одно востребованное направление — создание реалистичных персонажей, текстур, объектов, природы. На деле область применения ИИ гораздо обширнее, комментирует руководитель группы защиты инфраструктурных IT «Газинформсервис» Сергей Полунин. Крайне велик соблазн отдать на откуп ИИ львиную долю игрового контента, заменив писателей и художников. Игрокам такой подход может не понравиться, потому что созданный ИИ мир может оказаться однообразным и скучным.

Исключить человека из процесса разработки полностью пока не получается, — рассказал эксперт. Современные тайтлы огромны по своему объему, а ИИ помогает создавать непредвиденные ситуации, выявлять баги, генерируя большую матрицу различных вариантов развития событий.

Нужно просто выбрать наиболее приглянувшийся вариант. В частности, искусственный интеллект не умеет генерировать изображения с видом «сверху», поэтому от изначальной идеи создать вертикальный шутер, наподобие Sky Force пришлось отказаться. И всё равно, результат получился достойным. Да, нейросеть не умеет создавать анимированные изображения, однако это лишь вопрос времени. Например, прямо сейчас парень создаёт комиксы, картинки к которым рисует Midjourney. Получается очень даже неплохо: Кажется, мы стоим на пороге новой эры, когда искусственный интеллект станет реальным помощником человеку не в выполнении заранее заданных действий, а в таком сложном деле, как творчество. Писатели и художники будут искать вдохновение в сгенерированных изображениях, чтобы удивить нас, простых пользователей, удивительными пейзажами, существами и локациями.

Об этом корпорация объявила в пресс-релизе, отметив, что разработка ведётся совместно с компанией Inworld. В рамках «многолетнего сотрудничества» компании выпустят вспомогательный ИИ, который поможет разработчикам при создании разнообразного контента и последующей его интеграции в свои игры. Речь идёт в том числе о проектировании движка для генерации персонажей, который можно будет использовать вместе с другими инструментами.

Восстание пишущих машин. Как именно нейросети захватят игры (и мир)

Система базируется на нейронной сети Sketch-RNN, использующей изображения из игры Quick, Draw. Пользователь Reddit под ником frigis9 при помощи искусственного интеллекта перерисовывает в высоком разрешении классические DOS-игры. Созданная GPT-4 по запросу Ширяева игра про ограбление «корованов» доступна для бесплатного ознакомления на платформе CodePen. Впрочем, о сроках начала реального внедрения ACE в игры и ее требованиях к компьютеру пользователя на презентации не рассказали. «Игра Balenciaga»: нейросеть превратила героев «Игры престолов» в звезд модного шоу.

Боты учатся намного быстрее человека. Им даже не надо объяснять правила

Джинн вырвался из бутылки: смогут ли нейросети захватить Землю // Новости НТВ
Нейросети генерируют картинк‪и‬
Новая технология Nvidia сможет «оживлять» игровых персонажей с помощью нейросетей Новости
/ai/ - Искусственный интеллект
Откройте свой Мир!
Нейро-новости

Neural Sandbox Beta

Год спустя патент на промышленное производство шахматных часов получил Амандус Ширвотер. В 1899 году впервые на шахматных часах появился «флажок», сигнализирующий о скором окончании времени. Прообраз механических шахматных часов с двумя кнопочными переключателями создал Винхофф в 1900 году. В 1989 году Бобби Фишер, чемпион мира по шахматам, получил патент на создание часов Фишера. Идея часов Фишера состояла в том, чтобы хотя бы частично уравнять шансы соперников в конце игры, когда в цейтноте у одного игрока или у обоих «висит флажок». Часы Фишера добавляют несколько секунд за каждый ход. Если укладываться в этот лимит, «флажок» на часах никогда не упадет. Они отображали точное время в секундах и предоставляли разнообразный контроль времени. Сейчас электронные часы — стандарт во всех турнирах под эгидой ФИДЕ.

Это не традиционный шахматный движок: для AlphaZero не прописывали сложные алгоритмы вычисления оценки, как, например, для Stockfish. В его обучении задействовали технологии Machine Learning. Путем проб и ошибок для изучения каждой новой игры неподготовленная нейронная сеть разыгрывала миллионы партий против самой себя случайным образом. Такой подход называется обучением с подкреплением. Сначала нейросеть играет совершенно случайным образом, но со временем учится на выигрышах, проигрышах и ничьих, чтобы корректировать параметры и повышать вероятность выбора выгодных ходов в будущем. Нейросеть AlphaZero использовалась в подготовке Магнуса Карлсена к матчам и чемпионатам.

Нейросети могут сделать их более адаптивными и разнообразными. Вероятно, не так уж долго осталось ждать игр, которые, подключив технологию распознавания голоса и Chat GPT, позволят часами болтать со случайным эльфом, а бои с боссами перестанут заключаться в зазубривании их атакующих комбинаций. Генерация игрового контента Игры состоят не только из диалогов и драк. Они содержат тысячи различных трехмерных объектов, создание которых занимает много времени и требует больших финансовых ресурсов. Нейросети сейчас успешно генерируют картинки и меняют голос. Их использование позволяет разработчикам создавать игры быстрее и с меньшими затратами, и с развитием технологий этот эффект будет лишь усиливаться. А значит игры будут выходить чаще и качественнее. Создание реалистичной картинки Тут все просто: изображение будет улучшаться не только с прогрессом видеокарт, но и с развитием нейросетей.

Он также отметил, что игра разработана всего за три дня. Поиграть в Shoon можно бесплатно прямо в браузере. Управление персонажем осуществляется клавишами WASD.

Речь идёт в том числе о проектировании движка для генерации персонажей, который можно будет использовать вместе с другими инструментами. В Microsoft отмечают, что собираются предоставить авторам функционал в том числе для экспериментов, чтобы они могли проверять необычные концепции и идеи. У грядущей ИИ-системы пока нет названия и даты выхода.

Новости игры нейросеть