#news #proghub
Minecraft поможет создать универсальный искусственный интеллект
Специалисты в области искусственного интеллекта из Facebook Research работают над "умным" помощником для игры Minecraft.
По их мнению, сочетание чётких правил, по которым устроен виртуальный мир, и огромного многообразия возможных действий позволит разработать алгоритм, не ограниченный, как большинство нынешних ИИ, выполнением одной единственной задачи.
Главная проблема ИИ
Главная проблема современных "искусственных интеллектов" — узость решений, для которых они применимы. В случае с Minecraft нетрудно натренировать ИИ на выполнение команды "построй дом из камня с деревянными перекрытиями высотой три этажа", но при этом просьба игрока вроде "построй башню из песчаника высотой в 15 блоков со смайликом на вершине" поставит этот же алгоритм в тупик.
Решение проблемы
Именно это ограничение и рассчитывают преодолеть Артур Шлам и его коллеги по исследовательскому подразделению Facebook, и наилучшей средой, которую они смогли найти для тренировки такой системы, стал "конструктор миров" Minecraft.
Созданный в Facebook Research виртуальный помощник может обучаться в процессе взаимодействия с игроками, дающими ему задания.
«Хотя спектр доступных в Minecraft действий практически бесконечен, большинство просьб игроков к ИИ будут касаться небольшого ассортимента наиболее типичных в игре задач.
Кроме того, в игровой среде "цена ошибки" будет невелика, и ассистент сможет постепенно чему-то учиться, даже проваливая большинство заданий. Оба эти обстоятельства помогут натренировать универсальный ИИ»,
━ отметил Шлам.
Одна из главных проблем, которая пока не решена разработчиками — понимание ассистентом просьб, сформулированных естественным языком.
Например, во фразе "построй башню в 15 блоков высотой и поставь на вершину смайлик" ИИ должен научиться правильно интерпретировать не только понятия "блок" и цифру "15", но и "башня", "высота", "смайлик" и "поставить на вершину".
Скачать код ассистента можно на GitHub.
Minecraft поможет создать универсальный искусственный интеллект
Специалисты в области искусственного интеллекта из Facebook Research работают над "умным" помощником для игры Minecraft.
По их мнению, сочетание чётких правил, по которым устроен виртуальный мир, и огромного многообразия возможных действий позволит разработать алгоритм, не ограниченный, как большинство нынешних ИИ, выполнением одной единственной задачи.
Главная проблема ИИ
Главная проблема современных "искусственных интеллектов" — узость решений, для которых они применимы. В случае с Minecraft нетрудно натренировать ИИ на выполнение команды "построй дом из камня с деревянными перекрытиями высотой три этажа", но при этом просьба игрока вроде "построй башню из песчаника высотой в 15 блоков со смайликом на вершине" поставит этот же алгоритм в тупик.
Решение проблемы
Именно это ограничение и рассчитывают преодолеть Артур Шлам и его коллеги по исследовательскому подразделению Facebook, и наилучшей средой, которую они смогли найти для тренировки такой системы, стал "конструктор миров" Minecraft.
Созданный в Facebook Research виртуальный помощник может обучаться в процессе взаимодействия с игроками, дающими ему задания.
«Хотя спектр доступных в Minecraft действий практически бесконечен, большинство просьб игроков к ИИ будут касаться небольшого ассортимента наиболее типичных в игре задач.
Кроме того, в игровой среде "цена ошибки" будет невелика, и ассистент сможет постепенно чему-то учиться, даже проваливая большинство заданий. Оба эти обстоятельства помогут натренировать универсальный ИИ»,
━ отметил Шлам.
Одна из главных проблем, которая пока не решена разработчиками — понимание ассистентом просьб, сформулированных естественным языком.
Например, во фразе "построй башню в 15 блоков высотой и поставь на вершину смайлик" ИИ должен научиться правильно интерпретировать не только понятия "блок" и цифру "15", но и "башня", "высота", "смайлик" и "поставить на вершину".
Скачать код ассистента можно на GitHub.
Обновили proghub.ru
⚡️пофиксили кросплатформенность в firefox
⚡️добавили редактирование профиля
⚡️добавили вывод всех правильных ответов в примерах вопросов
⚡️пофиксили категорию database
⚡️добавили пометку правильный/неправильный к ответам в результатах прохождения теста
⚡️пофиксили кросплатформенность в firefox
⚡️добавили редактирование профиля
⚡️добавили вывод всех правильных ответов в примерах вопросов
⚡️пофиксили категорию database
⚡️добавили пометку правильный/неправильный к ответам в результатах прохождения теста
#porghub_tests
#proghub_java
Что будет напечатано в результате выполнения данного кода?
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/3e079c
#proghub_java
Что будет напечатано в результате выполнения данного кода?
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/3e079c
Что будет напечатано в результате выполнения данного кода?
Anonymous Poll
18%
true true
20%
true false
27%
false false
35%
false true
#porghub_tests
#proghub_php
Какой результат выполнения следующего кода?
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/b64cb1
#proghub_php
Какой результат выполнения следующего кода?
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/b64cb1
Какой результат выполнения следующего кода?
Anonymous Poll
21%
Value of a = $a
64%
Value of a = 10
13%
Синтаксическая ошибка
2%
Не определено
#porghub_tests
#proghub_с
Каким будет результат компиляции и выполнения следующего кода:
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/53474e
#proghub_с
Каким будет результат компиляции и выполнения следующего кода:
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/53474e
Каким будет результат компиляции и выполнения следующего кода:
Anonymous Poll
14%
Код скомпилируется и напечатает число 3
58%
Код скомпилируется и напечатает число 0
5%
Код скомпилируется, но во время выполнения возникнет ошибка
5%
Код не скомпилируется, так как переменная b объявлена дважды
18%
Код не скомпилируется, так как default должен быть последней меткой в операторе switch
#news #proghub
Первая часть
В России рухнул рынок интернет-пиратства
Компания Group-IB сообщает о том, что в России впервые за пять лет зафиксировано резкое снижение уровня интернет-пиратства. Объём соответствующего рынка составил $63,5 млн, что на четверть — 27 % — ниже аналогичного показателя 2018 года.
Наблюдающаяся картина объясняется прежде всего ликвидацией «большой тройки» пиратских CDN (Content Delivery Network) — сетей доставки контента, которые снабжали нелегальными материалами до 90 % онлайн-кинотеатров России и СНГ.
Кроме того, резкому сокращению уровня интернет-пиратства в нашей стране способствовали законодательные изменения последних лет и широкое распространение практики досудебных блокировок пиратских ресурсов.
Первая часть
В России рухнул рынок интернет-пиратства
Компания Group-IB сообщает о том, что в России впервые за пять лет зафиксировано резкое снижение уровня интернет-пиратства. Объём соответствующего рынка составил $63,5 млн, что на четверть — 27 % — ниже аналогичного показателя 2018 года.
Наблюдающаяся картина объясняется прежде всего ликвидацией «большой тройки» пиратских CDN (Content Delivery Network) — сетей доставки контента, которые снабжали нелегальными материалами до 90 % онлайн-кинотеатров России и СНГ.
Кроме того, резкому сокращению уровня интернет-пиратства в нашей стране способствовали законодательные изменения последних лет и широкое распространение практики досудебных блокировок пиратских ресурсов.
#news #proghub
Вторая часть
В России рухнул рынок интернет-пиратства
Плюс к этому около года назад, в ноябре 2018-го, был подписан антипиратский меморандум с участием «Яндекса», Mail.Ru, Rambler, «Первого канала», ВГТРК, «СТС Медиа», «Газпром-медиа». Согласно этой директиве поисковики обязаны удалять ссылки на страницы с пиратским контентом из результатов выдачи по поисковым запросам пользователей.
Наконец, нанесён удар по рекламной модели монетизации пиратских ресурсов. Совершенствование алгоритмов поиска и пессимизация страниц со встроенной рекламой всех видов привели к сокращению возможности пиратов для её размещения.
В результате объём рынка интернет-пиратства в нашей стране фактически уменьшился до уровня 2016 года. Как было отмечено выше, в 2019-м он составил $63,5 млн против $62 млн в 2016-м. Для сравнения: в прошлом году этот показатель равнялся $87 млн.
Вторая часть
В России рухнул рынок интернет-пиратства
Плюс к этому около года назад, в ноябре 2018-го, был подписан антипиратский меморандум с участием «Яндекса», Mail.Ru, Rambler, «Первого канала», ВГТРК, «СТС Медиа», «Газпром-медиа». Согласно этой директиве поисковики обязаны удалять ссылки на страницы с пиратским контентом из результатов выдачи по поисковым запросам пользователей.
Наконец, нанесён удар по рекламной модели монетизации пиратских ресурсов. Совершенствование алгоритмов поиска и пессимизация страниц со встроенной рекламой всех видов привели к сокращению возможности пиратов для её размещения.
В результате объём рынка интернет-пиратства в нашей стране фактически уменьшился до уровня 2016 года. Как было отмечено выше, в 2019-м он составил $63,5 млн против $62 млн в 2016-м. Для сравнения: в прошлом году этот показатель равнялся $87 млн.
ИИ AlphaStar от DeepMind смог победить 99,8% игроков-людей в StarCraft II, достигнув уровня гроссмейстера
Подразделение DeepMind, входящее в состав Google и занимающееся исследованиями в сфере искусственного интеллекта, рассказало об очередных успехах своих ИИ-агентов, обученных играть в игру StarCraft II. ПО AlphaStar достигло невероятных успехов и теперь способно обыграть в соревновании 99,8% всех игроков-людей.
Отмечается, что с целью уравнять в возможностях ИИ и игроков людей, ПО AlphaStar было соответствующим образом модифицировано. В частности, ИИ был обучен играть всеми тремя доступными в StarCraft II рассами. Кроме того, обзор карты был ограничен таким же уровнем, что доступен человеку. Наконец, действовало ограничение в количестве кликов кнопками мышки – не более 22 недублирующихся действия каждые 5 секунд игры. Это соответствует количеству стандартных движений при игре человеком.
Даже несмотря на все указанные ограничения, ИИ смог обыграть 99,8% всех игроков-людей, принявших участие в онлайн-соревновании, и достичь уровня гроссмейстера. Это максимально возможный онлайн-рейтинг, и AlphaStar стала первой ИИ-системой, достигшей такого результата в StarCraft II.
DeepMind рассматривает это достижение как ещё одно доказательство того, что используемый командой способ машинного обучения может однажды быть использован для тренировки самообучающихся роботов, самоуправляемых автомобилей и создания более совершенных систем распознавания изображений и объектов.
Цель исследований AlphaStar и других подобных игровых агентов (например, OpenAI Dota 2) состоит не просто в том, чтобы сокрушить людей в различных играх, просто чтобы доказать, что это возможно. Эти исследования позволяют доказать, что при достаточном времени, усилиях и ресурсах сложное программное обеспечение для искусственного интеллекта может превзойти человека практически в любой конкурентной когнитивной задаче, будь то настольная игра или современная видеоигра. Это также показывает преимущества метода машинного обучения с подкреплением. Этот метод позволяет агентам самостоятельно понять, как нужно играть, и иногда это приводит к появлению невероятных тактик.
OpenAI и DeepMind ускоренно обучают своих агентов ИИ в играх против своих же версий и в ускоренном темпе. Таким образом, агенты могут наигрывать сотни лет игрового процесса на протяжении нескольких месяцев. Это и позволило данному типу программного обеспечения превзойти самых талантливых игроков в Го, а теперь и в более сложных играх, таких как StarCraft II и Dota 2. Хотя такое ПО всё же ограничено узкой дисциплиной, и агент для Го не может играть в Dota 2 и наоборот.
Источник: The Verge
#news
Подразделение DeepMind, входящее в состав Google и занимающееся исследованиями в сфере искусственного интеллекта, рассказало об очередных успехах своих ИИ-агентов, обученных играть в игру StarCraft II. ПО AlphaStar достигло невероятных успехов и теперь способно обыграть в соревновании 99,8% всех игроков-людей.
Отмечается, что с целью уравнять в возможностях ИИ и игроков людей, ПО AlphaStar было соответствующим образом модифицировано. В частности, ИИ был обучен играть всеми тремя доступными в StarCraft II рассами. Кроме того, обзор карты был ограничен таким же уровнем, что доступен человеку. Наконец, действовало ограничение в количестве кликов кнопками мышки – не более 22 недублирующихся действия каждые 5 секунд игры. Это соответствует количеству стандартных движений при игре человеком.
Даже несмотря на все указанные ограничения, ИИ смог обыграть 99,8% всех игроков-людей, принявших участие в онлайн-соревновании, и достичь уровня гроссмейстера. Это максимально возможный онлайн-рейтинг, и AlphaStar стала первой ИИ-системой, достигшей такого результата в StarCraft II.
DeepMind рассматривает это достижение как ещё одно доказательство того, что используемый командой способ машинного обучения может однажды быть использован для тренировки самообучающихся роботов, самоуправляемых автомобилей и создания более совершенных систем распознавания изображений и объектов.
Цель исследований AlphaStar и других подобных игровых агентов (например, OpenAI Dota 2) состоит не просто в том, чтобы сокрушить людей в различных играх, просто чтобы доказать, что это возможно. Эти исследования позволяют доказать, что при достаточном времени, усилиях и ресурсах сложное программное обеспечение для искусственного интеллекта может превзойти человека практически в любой конкурентной когнитивной задаче, будь то настольная игра или современная видеоигра. Это также показывает преимущества метода машинного обучения с подкреплением. Этот метод позволяет агентам самостоятельно понять, как нужно играть, и иногда это приводит к появлению невероятных тактик.
OpenAI и DeepMind ускоренно обучают своих агентов ИИ в играх против своих же версий и в ускоренном темпе. Таким образом, агенты могут наигрывать сотни лет игрового процесса на протяжении нескольких месяцев. Это и позволило данному типу программного обеспечения превзойти самых талантливых игроков в Го, а теперь и в более сложных играх, таких как StarCraft II и Dota 2. Хотя такое ПО всё же ограничено узкой дисциплиной, и агент для Го не может играть в Dota 2 и наоборот.
Источник: The Verge
#news
#porghub_tests
#proghub_сsharp
Что напечатает следующий код:
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/966718
#proghub_сsharp
Что напечатает следующий код:
Правильный ответ тут:
https://proghub.ru/q/966718
Что напечатает следующий код:
Anonymous Poll
29%
True True True True
40%
True False True False
18%
False True False False
13%
True True True False