Рубрика «AI» - 39

image

Введение

Эта статья познакомит вас с широким диапазоном концепций искусственного интеллекта в играх («игрового ИИ»), чтобы вы понимали, какие инструменты можно использовать для решения задач ИИ, как они работают совместно и с чего можно начать их реализацию в выбранном движке.

Я буду предполагать, что вы знакомы с видеоиграми, немного разбираетесь в таких математических концепциях, как геометрия, тригонометрия и т.д. Большинство примеров кода будет записано псевдокодом, поэтому вам не потребуется знание какого-то конкретного языка.

Что же такое «игровой ИИ»?

Игровой ИИ в основном занимается выбором действий сущности в зависимости от текущих условий. В традиционной литературе по ИИ называет это управлением "интеллектуальными агентами". Агентом обычно является персонаж игры, но это может быть и машина, робот или даже нечто более абстрактное — целая группа сущностей, страна или цивилизация. В любом случае это объект, следящий за своим окружением, принимающий на основании него решения и действующий в соответствии с этими решениями. Иногда это называют циклом «восприятие-мышление-действие» (Sense/Think/Act):

  • Восприятие: агент распознаёт — или ему сообщают — информацию об окружении, которая может влиять на его поведение (например, находящиеся поблизости опасности, собираемые предметы, важные точки и так далее)
  • Мышление: агент принимает решение о том, как поступить в ответ (например, решает, достаточно ли безопасно собрать предметы, стоит ли ему сражаться или лучше сначала спрятаться)
  • Действие: агент выполняет действия для реализации своих решений (например, начинает двигаться по маршруту к врагу или к предмету, и так далее)
  • … затем из-за действий персонажей ситуация изменяется, поэтому цикл должен повториться с новыми данными.

Читать полностью »

Здравствуйте, коллеги.

Надеемся еще до конца августа приступить к переводу небольшой, но поистине базовой книги о реализации возможностей ИИ на языке Python.

Ray: Распределенная система для использования ИИ - 1

Господин Гифт, пожалуй, в дополнительной рекламе не нуждается (для любопытствующих — профиль мэтра на GitHub):

Ray: Распределенная система для использования ИИ - 2

В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо. Добро пожаловать под кат
Читать полностью »

Когда-либо слышали о «deepfakes»? ИИ, который накладывает лицо одного человека на тело другого, использовали для замены Харрисона Форда на Николаса Кейджа в бесчисленных видеоклипах, а также и для более гнусных целей: знаменитости без их ведома появились в порно и пропаганде. Теперь, к лучшему или худшему, исследователи из Университета Carnegie Mellon разработали новую, более мощную и универсальную систему.

Читать полностью »

Подробный разбор матча по Dota 2 между OpenAI и людьми в формате 5x5. Люди проиграли - 1

Вчера, 5 августа, в Сан-Франциско состоялся шоу-матч между людьми и ботами OpenAI в дисциплине Dota 2. Еще в 2017 году в рамках шоу-матчей The International 2017 люди сражались с OpenAI в формате «1х1 mirror mid» и с целым рядом ограничений в пользу ботов (запрет на использование ряда предметов и механик), что закончилось поражением профессиональных игроков-мидеров.

Так как Dota 2 — дисциплина крайне разносторонняя и сложная для освоения, встреча между людьми и ИИ вновь проводилась с целым рядом ограничений, которые, однако, не слишком радикально влияли на игровой процесс:

  • пул из 18 героев в режиме Random Draft (Axe, Crystal Maiden, Death Prophet, Earthshaker, Gyrocopter, Lich, Lion, Necrophos, Queen of Pain, Razor, Riki, Shadow Fiend, Slark, Sniper, Sven, Tidehunter, Viper, или Witch Doctor);
  • без Divine Rapier, Bottle;
  • без подконтрольных существ и иллюзий;
  • матч с пятью курьерами (ими нельзя скаутить и танковать);
  • без использования скана.

Самое серьезное ограничение: крайне малый пул героев для обеих сторон. Сейчас в Dota 2 существует 115 персонажей с различными способностями и механиками их применения. OpenAI пока может совладать лишь с 18 из них. Встреча была максимально приближена к «реальным» условиям и проводилась в формате 5х5. Против ИИ играли обычные люди, в прошлом когда-то причастные к киберспорту, но сейчас не являющиеся киберспортсменами. Единственная поблажка для людей заключалась в том, что реакция ботов была ограничена 200 мс, чтобы избежать ситуаций с мгновенным «прожатием» кнопок. Итог: команда ИИ выиграла у людей со счетом 2-0 по картам. Выиграть у OpenAI удалось только после того, как героев для ИИ выбрал зрительный зал (Slark, Sven, Axe, Riki и Queen of Pain), по оценкам OpenAI шанс на победу с таким драфтом составлял всего 2,9%. Кроме этого, до начала главного матча, с ботами могли сыграть рядовые гости мероприятия, и в этих встречах доминирование ИИ было еще более наглядно, что впечатляет.
Читать полностью »

Одна из критических проблем, которые возникают при построении многопользовательских систем – масштабирование. Существуют различные варианты решения это проблемы: шардинг, сервисная модель, Entity-Component System. Сегодня рассмотрим все варианты, а также обсудим практический кейс решения вопроса. Присоединяйтесь!

Мультиагентные системы в построении виртуальных пространств - 1Читать полностью »

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.

Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.

image
Читать полностью »

Некоторое время назад я опубликовал серию твитов об использовании традиционных инструментов вместо новомодных и сложных технологий.

Твиты зашли неплохо и попали на HackerNews. Последствием такой мини-популярности стала интересная дискуссия. Одни согласились со мной, а другие назвали это глупостью и бредом. Ну, в интернете тоже случаются перестрелки.

Я не пытаюсь убедить вас использовать свой подход. Скорее я хочу подробнее объяснить, что именно имелось в виду в первоначальном выступлении в Twitter.

Годы проходят, и вы наблюдаете появление некоторых интересных технологий и концепций: машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект, виртуальная реальность, дополненная реальность и т. д. — в то время как некоторые прежние технологии уходят на задний план. Сегодня несложно услышать о разработке каких-то фантастических продуктов на блокчейне. Я видел блокчейн-сервисы для электронной коммерции, социальных сетей и недвижимости. Список можно продолжить. Я слышу слова: чтобы вам быстрее и раньше закрыть раунд финансирования, нужно использовать слово «блокчейн», даже если оно не имеет отношения к проекту.
Читать полностью »

image

Продолжается прием заявок на участие в IBM WatsonBuild – международном конкурсе для бизнес-партнеров по созданию приложений и сервисов на базе IBM Watson.
К участию приглашаются партнеры-разработчики когнитивных решений с применением API-интерфейсов Watson (требуется использование как минимум одного сервиса IBM Watson). Все разработки ведутся в среде IBM Cloud.

Читать полностью »

В последние несколько лет тема искусственного интеллекта активно обсуждается, так как один из подходов к ее изучению активно набирает обороты среди крупных корпораций. Этот подход – нейросети. Еще недавно, около года назад, это слово можно было услышать отовсюду. Сегодня рассмотрим историю изучения искусственного интеллекта человечеством (оказывается, ему уже около 2000 лет) и сегодняшние реалии.

Откуда взялись нейросети и что происходит сейчас - 1Читать полностью »

В некоторых жизненных ситуациях нужно действовать очень быстро. Иногда это условие невыполнимо: например, просто невозможно без огромного везения за очень короткое время найти человека с редкой группой крови, так еще и готового ей поделиться. Ребята создали продукт под названием DonorUA, который действительно помогает спасать жизни при помощи чат-бота. Подробнее под катом.

Продукт на .NET, помогающий спасать жизни - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js