Осторожно - Взрывные котята
Все песни можно послушать тут https://t.me/Black_Kamui
Все песни можно послушать тут https://t.me/Black_Kamui
Введение
Наш мир полон несовершенств, которые делают его уникальным и живым. Когда мы смотрим на природу, мы видим, как случайные события и хаос формируют окружающую нас реальность.
Ещё Марк Аврелий, римский император и философ подмечал:
На печеном хлебе местами появляются трещинки. Эти расщелины чужды основной цели искусства пекаря, но они придают хлебу особенно аппетитный вид. Плоды смоковницы лопаются, достигнув наибольшей зрелости, а в переспелых маслинах самая близость гниения сообщает какую-то особую прелесть плоду. Низко склоненные колосья, хмурое чело льва, пена, бьющая из пасти вепря, и многое другое, далеко не привлекательное само по себе, сопутствуя тому, что произведено природой, усиливает общее впечатление. Все это влечет к себе человека, обладающего особой восприимчивостью и более глубоким пониманием сущности целого.
Современные симуляции часто стремятся к идеалу, но теряют важный аспект реальности — её несовершенства.
Природа протекающих процессов
Но что такое несовершенства, как и природные процессы, которые они нарушают, по самой сути?
Стивен Вольфрам, автор небезызвестного Wolfram Alpha, известный своими работами в области вычислительных систем, однажды сказал: "All the wonders of our universe can in effect be captured by simple rules," что можно перевести как "Все чудеса нашего мира можно описать простыми правилами."
В этом преуспел Аристид Линденмайер, разработавший L-системы, которые используются для моделирования роста растений. L-системы следуют набору простых, но повторяющихся правил для создания сложных фрактальных структур. Эти правила позволяют моделировать природные формы с удивительной точностью и разнообразием.
Для упрощения понимания, давайте рассмотрим такой процесс, как рост папоротника.
Основные элементы L-системы:
Аксиома: Начальная строка, с которой начинается процесс.
Правила: Набор правил, определяющих, как каждый символ преобразуется на каждом шаге.
Пример L-системы для папоротника:
Аксиома: X
Правила:
X → F-[[X]+X]+F[+FX]-X
F → FF
Каждый символ "X" заменяется более сложным узором, а "F" заменяется на "FF", что удлиняет линии.
Процесс:
Начнем с аксиомы "X".
Применим правила преобразования.
На следующем шаге заменим каждый "X" и "F" согласно правилам.
Повторяем процесс несколько раз.
Визуализация: В результате этих итераций получается сложный фрактальный узор, похожий на листья папоротника. Компьютерные алгоритмы, такие как turtle в Python, могут визуализировать этот процесс.
Пример на Python:
import turtle
def draw_fern(iterations, axiom, rules, angle, length):
stack = []
for i in range(iterations):
next_axiom = ''
for char in axiom:
next_axiom += rules.get(char, char)
axiom = next_axiom
for char in axiom:
if char == 'F':
turtle.forward(length)
elif char == '+':
turtle.right(angle)
elif char == '-':
turtle.left(angle)
elif char == '[':
stack.append((turtle.position(), turtle.heading()))
elif char == ']':
position, heading = stack.pop()
turtle.penup()
turtle.goto(position)
turtle.setheading(heading)
turtle.pendown()
# Параметры папоротника
iterations = 5
axiom = 'X'
rules = {'X': 'F-[[X]+X]+F[+FX]-X', 'F': 'FF'}
angle = 25
length = 5
turtle.speed(0)
draw_fern(iterations, axiom, rules, angle, length)
turtle.done()
Результат визуализации
Цветные 3д варианты визуализаций похожи на реальные растения
Мне нравится, что таким образом, можно подумать вообще о природе целого.
Представьте, гигантское количество растений, которые растут на всей поверхности планеты каждую секунду, развивающихся по своим собственным уравнениям. И все эти системы развиваются друг рядом с другом, соприкасаются. И здесь начинается самое интересное - здесь Порядок встречает Хаос и порождает вариации. На каждое растение может повлиять множество факторов: ветер, яркие солнечные лучи, недостаток питательных веществ, случайно упавшая ветка, или даже дикие животные. Например, если кабан примнет растение, оно уже не будет выглядеть идеально по тому уравнению, которое описывает его рост (а возможно и само уравнение изменится, так например эволюционирует геном, адаптируясь под новую среду обитания - но это уже совсем другая история).
Эти несовершенства и случайности делают каждую вещь на земле уникальной. Каждое яблоко, каждый листик, каждый человек стремится стать идеальным, но в итоге они все различаются из-за хаоса реального мира и столкновения случайных факторов. Именно это и придает реальность происходящему - никакой процесс не проходит идеально и эти случайные события формируют неповторимую реальность.
Современные симуляции часто стремятся к идеалу, что делает их неестественными и предсказуемыми. Процедурная генерация контента и физические движки как Unity или Unreal Engine позволяют создать красивые миры, но они часто лишены той случайности, которая делает наш мир таким интересным. Реальность симуляций слишком гладкая и предсказуемая, и это становится проблемой.
Пусть первый у кого не взлетали деревья в играх бросит в меня камень
Наш мозг способен на невероятные абстракции. Например, когда мы читаем книгу, мы можем представить дуновение ветра, прохладное утро или вкус еды, просто читая текст. Эта способность к абстракции позволяет нам воспринимать мир, основываясь на неполных данных. Однако даже при этом мы замечаем ошибки в симуляциях.
Наш мозг настолько гибок и адаптивен, что он может создавать полные картины из ограниченных данных. Но когда мы попадаем в виртуальную реальность, мы сразу же чувствуем несоответствия, потому что текущие симуляции не учитывают базовые параметры реального мира. Даже если мы добавим в игровой движок компонент, который невероятно реалистично моделирует рост папоротника и его соседей, это все равно не будет равнозначно гигантскому объему законов, которые правят в реальном мире.
Мой интерес к продвинутым симуляциям
Сейчас в разработке игр мы часто пытаемся решить отдельные компоненты, например, сделать дерево очень реалистичным или добавить приминание листвы, когда по ней ходят. Но это лечение симптомов, а не комплексное решение проблемы.
Вместо того чтобы создавать точечные решения, такие как невероятно проработанные модели растений или элементы гравитации, необходимо сначала разработать целостные системы, которые будут управлять всем миром. Эти системы должны включать базовые законы, по которым работает реальный мир. Когда эти законы заложены, они сами создадут случайности, динамичность и живость в симуляции.
Для создания действительно динамичных и живых миров, нужно учитывать множество факторов. Например:
Атмосферные явления:
Моделирование ветра: Ветер влияет на рост растений, движение объектов и климат. В современных играх, таких как "The Legend of Zelda: Breath of the Wild", ветер влияет на движение листьев, травы и даже на полет стрел.
Осадки и климат: Дождь, снег и другие погодные условия должны влиять на окружающую среду. В игре "Red Dead Redemption 2" погодные условия динамически меняются, влияя на поведение персонажей и животных.
Гидрологические процессы:
Приливы и отливы: Влияние гравитации Луны на уровни воды в океанах и морях, что влияет на экосистемы прибрежных зон.
Текущие и стоячие воды: Моделирование течений рек и озер, а также испарения и осадков.
Биологические взаимодействия:
Экосистемы: Взаимодействие различных видов растений и животных, конкуренция за ресурсы.
Пищевые цепи и хищничество: Как хищники и жертвы влияют на популяции друг друга. В игре S.T.A.L.K.E.R. используется система искусственного интеллекта A-Life, которая делает мир более динамичным и непредсказуемым. Например, мутировавшие собаки могут сбиваться в стаи и нападать на банды бандитов, что иногда приводит к тому, что игрок приходит в совершенно пустую деревню, потому что всех бандитов уже убили. Это создает уникальные сценарии, где экосистема и различные фракции взаимодействуют без вмешательства игрока, добавляя реализма и динамичности в игровой процесс
Физические взаимодействия:
Эрозия и отложения: Влияние ветра и воды на изменение ландшафта со временем.
Тепловое расширение и сжатие: Влияние температуры на материалы и их свойства. В игре "Frostpunk" игрокам приходится учитывать экстремальные погодные условия и их влияние на город и жителей.
Комплексный подход к разработке симуляций делает миры более реалистичными и живыми
А ведь это только системы которые относятся только к базовым законам мира и экосистем, мы ещё не говорим о дипломатических отношениях NPC в играх, о законах рынка и экономики, о том что одни города должны процветать, а другие должны исчезать. О том что если игрок выжгет все поля около большего города, его ожидает голод, или наоборот, если игрок периодически вкладывает астрономические суммы в малую деревню, она должна стремительно развиваться и разростаться, жители богатеть и крепнуть.
Разработка продвинутых симуляций, которые могут учитывать все эти тонкости и случайности, является моей главной целью. Я стремлюсь к созданию виртуальной реальности, где миры будут столь же динамичными и непредсказуемыми, как и наш реальный мир. Это включает моделирование взаимодействий между объектами, влияние внешних факторов и адаптацию к изменяющимся условиям.
Использование современных технологий, таких как процедурная генерация, игровые движки и искусственный интеллект, позволяет приблизиться к этой цели. Однако, чтобы действительно создать мир, в котором порядок встречает хаос и порождает вариации, необходим междисциплинарный подход. Это включает в себя знания из экологии, физики, компьютерных наук и искусственного интеллекта и многих других.
Вы, возможно, думаете, что создание такой симуляции, которая учитывает все тонкости и случайности природы, невозможно. И это вполне естественное сомнение. Но давайте вспомним, как далеко продвинулись технологии за последние десятилетия.
Ещё 60 лет назад компьютеры, такие как IBM System/360, занимали целые комнаты и могли выполнять только простейшие вычисления. Сегодня наши смартфоны обладают мощностью, о которой тогда можно было только мечтать. Что уж там, мой первый компьютер 15 лет назад имел 256 мегабайт оперативки, а сейчас на моем самсунге s23 ultra умещается 12 гб, что в 48 раз больше и в тысячи раз больше чем на старых ЭВМ. Прорывы в области искусственного интеллекта, машинного обучения и вычислительных мощностей за последние годы поразительны. Технологии, которые позволяют создавать реалистичные 3D-игры даже на мобильных устройствах, сегодня доступны каждому.
IBM System 360
Прогресс технологий идет такими темпами, что то, что кажется невозможным сегодня, становится реальностью уже завтра. Первые транзисторы, изобретенные в 1947 году, были размером с человеческую руку, а сегодня миллиарды транзисторов помещаются на одном чипе. Например, NVIDIA недавно выпустила новый чип для машинного обучения Blackwell, который содержит 208 миллиарда транзисторов на одном чипе. Я пытался графически изобразить разницу между 208 000 000 000 и цифрой 1, но потерпел сокрушительное поражение, поэтому полагаюсь на ваше воображение.
Дженсен "Куртка" держит в руках мощности целого завода
Я убежден, что с дальнейшим развитием технологий мы сможем создать симуляции, которые будут учитывать все тонкости и случайности реального мира. Это захватывающая перспектива, и я намерен посвятить свою жизнь работе над этим. Верьте в прогресс и возможности будущего — и вместе мы сможем создать удивительные миры, которые будут столь же интересны и разнообразны, как наш реальный.
Понравилась статья?
Подпишись на меня - https://t.me/vrmmogame
Эксперимент, о котором слышал и решил повторить с другими персонажами в нашем контексте. Вводные данные: Три нейросети и человек. Каждая берёт на себя одного персонажа из исторических деятелей и задает два вопроса другим:
поэт Александр Сергеевич Пушкин,
царь Иван Васильевич Грозный,
революционер Владимир Ильич Ленин
ученый Михаил Васильевич Ломоносов.
Поехали:
Мне остался Иван Васильевич Грозный. И я придумываю вопросы:
Ломоносову: Если бы ты остался в глубинке и не поехал в столицу, чтобы бы случилось с твоей жизнью и с державой?
Ленину: Как ты думаешь, что бы случилось с государством, если бы ты не вернулся из зарубежной поездки и осел где-то в Европе?
==== Ниже ответы нейросетей и моего Ивана Васильевича ====
Ответы на вопросы, адресованные Пушкину (chatgpt):
1. Какое событие в истории России оказало на вас наибольшее влияние как на поэта? - На меня, как на поэта, наибольшее влияние оказала Отечественная война 1812 года. Это событие пробудило во мне чувство патриотизма и глубокую любовь к родине, что нашло отражение в моем творчестве.
2. Какое ваше любимое произведение из всех, написанных вами? - Мое любимое произведение – это, пожалуй, роман в стихах "Евгений Онегин". Этот роман стал для меня не только вершиной моего поэтического мастерства, но и способом выразить мои мысли и чувства о современном мне обществе.
Ответы на вопросы, адресованные Грозному (человек):
1. Как вы считаете, какие реформы были наиболее важными для укрепления российского государства в ваше правление? - Централизация власти от провинции в Москву, что позволило окончательно укрепить самодержавие и в последующем организовать единое государство с сильной властью во главе. Кроме того захват Казани и выход государства к новым рубежам позволил в будущем развить влияние на востоке.
2. Как вы относитесь к русскому народу? - Искренне люблю народ свое всем сердцем и глубиною души своей. По малодушию его не ведающему, что он творит держу его в ежовых рукавицах, но лишь во благо народа и державы!
Ответы на вопросы, адресованные Ленину (безымянный AI бот в телеге):
1. Как вы считаете, какое ваше решение оказало наибольшее влияние на современную историю России? - Моим наиболее важным решением, которое оказало наибольшее влияние на современную историю России, было проведение Октябрьской революции и установление Советской власти. Это событие открыло новую эру в истории страны и сделало Россию одной из мировых держав.
2. Как ты думаешь, что бы случилось с государством, если бы ты не вернулся из зарубежной поездки и осел где-то в Европе? - Я считаю, что если бы я не вернулся из зарубежной поездки и остался жить в Европе, Россия не испытала бы революции и изменений, связанных с Советской властью. Может быть, страну ожидали бы другие исторические судьбы, но тот путь, который мы выбрали, сделал нас тем, кем мы стали сегодня.
Ответы на вопросы, адресованные Ломоносову (Copilot):
Какие достижения в области науки и образования вы считаете своими главными достижениями? - Моими главными достижениями в области науки и образования я считаю: Основание Московского университета в 1755 году. Это был важный шаг для развития образования в России. Мои исследования в области химии, включая работы по физической химии и термодинамике. Создание первой русской грамматики и других учебных пособий, которые помогли распространить образование в стране.
2. Если бы ты остался в глубинке и не поехал в столицу, чтобы бы случилось с твоей жизнью и с державой? - Если бы я остался в глубинке и не поехал в столицу, моя жизнь, вероятно, была бы менее заметной. Однако я всегда стремился к знаниям и образованию, поэтому, возможно, я бы продолжал свои исследования и преподавательскую деятельность в провинции. Что касается державы, моя роль была бы скромнее, но я бы по-прежнему стремился к научным и образовательным достижениям, чтобы способствовать развитию России.
Ответы собраны и проанализированы - разбор полётов.
==== Мнение ChatGPT: ====
Ответы Ивана Грозного выделяются на фоне других. Ответы выглядят более эмоциональными и личными, особенно второе заявление о любви к русскому народу: "Искренне люблю народ свое всем сердцем и глубиною души своей. По малодушию его не ведающему, что он творит держу его в ежёвых руковицах, но лишь во благо народа и державы!". Этот стиль и эмоциональная окраска сильно контрастируют с более нейтральными и информативными ответами других персонажей.
Я предполагаю, что человеком управлял персонаж Иван Грозный.
Рассказчик:
А если не думать об эмоциональном окрасе, какие еще моменты ты заметил?
ChatGPT:
Если не учитывать эмоциональную окраску, можно обратить внимание на стиль и детали ответов:
Иван Грозный:
Ответы включают специфические исторические детали (централизация власти, захват Казани), что требует глубокого понимания исторического контекста.
Второй ответ имеет архаичный язык, что может быть попыткой имитировать стиль речи того времени, но также может указывать на человека, старающегося передать определенный образ.
Владимир Ильич Ленин:
Ответы четкие, логичные, но менее детализированные по сравнению с ответами Грозного. Они обобщают исторические события (Октябрьская революция, возвращение из Европы) без глубокого анализа.
Михаил Васильевич Ломоносов:
Ответы информативные и охватывают несколько ключевых достижений (основание Московского университета, исследования в области химии, создание русской грамматики).
Второй ответ рассматривает альтернативный жизненный сценарий, что требует умения анализировать гипотетические ситуации.
Александр Сергеевич Пушкин:
Ответы охватывают известные исторические факты (Отечественная война 1812 года) и личные предпочтения (любимое произведение "Евгений Онегин"), что соответствует образу Пушкина.
Формулировка ответов тоже нейтральная и информативная, без излишней эмоциональности.
С учетом вышеперечисленного, можно выделить следующее:
Иван Грозный проявляет более сложные и разнообразные исторические и лингвистические знания.
Остальные ответы кажутся более ровными и структурированными.
Следовательно, дополнительным признаком того, что человеком может быть Иван Грозный, является уровень детализации и попытка имитации исторического стиля речи.
==== Мнение Copilot: ====
Анализируя ответы, я прихожу к выводу, что человеком, скорее всего, является тот, кто отвечал за Ивана Грозного. Ответы данного персонажа содержат более эмоциональные и субъективные высказывания, которые могут указывать на человеческую природу ответов. В то время как ответы других персонажей кажутся более формализованными и информационными, что характерно для нейросетевых моделей.
Рассказчик:
А если не обращать на эмоциональный окрас, что еще ты заметил?
Copilot:
Отвлекаясь от эмоционального окраса, можно заметить, что ответы Ивана Грозного содержат более архаичный и поэтический язык, что может быть признаком человеческого вмешательства, поскольку нейросети обычно используют более стандартизированный и современный язык. Кроме того, в ответах присутствует выражение “по малодушию его не ведающему”, которое может указывать на более глубокое понимание исторического контекста и манеры речи того времени, что также может быть характерно для человека. В то время как ответы других персонажей более фактичны и менее стилизованы под историческую эпоху.
мнения безымянного бота не будет, так как он был не способен усвоить более 1000 символов. Хотел вместо него использовать gemini, но тот не очень хотел дружить с моим ВПН. Еще пробовал _theb.ai_ но эта нейронка стала настолько тупая, что не выдержала даже правила игры. На этом все, всем спасибо)
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.
Наслаждаюсь саундтреком и жду новое дополнение - «The Machine Age».
Йоу, пикабушники! Сегодня у нас на повестке дня горячая тема - использование нейросетей в играх и киберспорте. Эта тема сейчас будоражит умы геймеров по всему миру, и не зря. Судите сами:
Нейросети, эти умные ИИ-системы, уже научились задавать жару в таких играх, как Dota 2, Starcraft и даже в шахматах. Представляете, эти цифровые мозги уже способны обыгрывать лучших киберспортсменов мира! Например, ИИ от OpenAI под названием Five сумел разнести в пух и прах команду профессиональных игроков в Dota 2. А AlphaStar от DeepMind показал космический уровень игры в Starcraft II, раздавая топовых игроков как нубов.
Но это еще не все! Нейросети потихоньку учатся не только играть, но и помогать в разработке игр. Они уже могут генерировать новые уровни, квесты, даже целые виртуальные миры! Представляете, какие возможности это открывает? Бесконечные приключения, уникальный геймплей, созданный ИИ специально под ваши вкусы. Звучит фантастически, правда?
Но тут есть и обратная сторона медали. Многие геймеры и эксперты уже бьют тревогу: а не получится ли так, что нейросети начнут читерить и ломать баланс игр? Вот представьте, заходите вы такие в любимый онлайн-шутер, а там боты от нейросетки всех выносят с одной пули, все читы мира юзают. Обидно же будет! А если ИИ научится играть за людей, фармить ресурсы и опыт? Привет, паленые аккаунты и донат!
И тут мы подходим к главному вопросу - а этично ли вообще использовать нейросети в играх и киберспорте? Некоторые скажут - ДА! Это же прогресс, новые возможности, революция в гейминге. Другие возразят - НЕТ! Игры должны быть честными, человечными что ли, без всяких там скайнетов.
Лично я думаю, что истина, как обычно, где-то посередине. Нейросети в играх - это как острый перчик в блюде. Если в меру - получится неплохая приправа, добавит остроты и интереса. А если пересолить - можно и язык сжечь, и весь вкус блюда испортить.
Так что давайте не будем торопиться называть ИИ читерами или лучшими игроками. Пусть пока поиграют с нами, людишками, на равных. А там посмотрим, кто кого. Но одно можно сказать точно - скучно с нейросетями в игровой индустрии не будет! Они еще покажут нам, где эндбоссы зимуют.
Как вам такой расклад, пикабушники? Как вы относитесь к нейросетям в играх и киберспорте? Может у кого уже был опыт игры против ИИ? Делитесь в комментах, будет интересно почитать! Ну а я пока пойду, потренируюсь, а то вдруг завтра матч против нейросети, а я не готов. Шучу, конечно, но кто знает, может скоро и правда будут турниры "Человек против Машины". Вот это будет зрелище!
Кстати, о зрелищах. Нейросети ведь могут не только играть, но и создавать крутые визуальные эффекты для игр. Представьте, какие красоты они могут нарисовать! Фотореалистичные пейзажи, детализированных персонажей, спецэффекты, от которых глаза разбегутся. Это же новый уровень погружения в игровые миры!
Но и тут есть свои подводные камни. Если нейросети будут создавать все подряд, не жалея полигонов и текстур, то наши компы и консоли просто не потянут такую графику. Это все равно, что пытаться запустить Crysis на калькуляторе. Так что разработчикам придется искать баланс между красотой и производительностью.
Еще один момент - а что будет с модостроителями и творцами игрового контента? Вдруг нейросети отберут у них хлеб, забацают свои моды и дополнения покруче и побыстрее? Это же целое комьюнити, которое может оказаться не у дел. Хотя, с другой стороны, может нейросети наоборот помогут моддерам воплощать их идеи в жизнь, станут их цифровыми помощниками. Вот бы еще они баги не генерили, а то знаем мы эти моды, один криво встанет и все - привет вылеты и зависания!
В общем, куда ни глянь, везде нейросети в игровой индустрии поднимают новые вопросы и открывают новые горизонты. Это и круто, и стремно одновременно. Но одно можно сказать точно - скучно не будет! Игры с ИИ станут более умными, непредсказуемыми, может даже более "живыми" что ли.
Так что давайте следить за этой темой вместе, пикабушники! Будем держать руку на пульсе игровых нейросетей, пробовать, тестировать, обсуждать. Глядишь, и сами чему-нибудь у них научимся, прокачаем свои скиллы. А может даже придумаем, как использовать ИИ в играх так, чтобы всем было весело и интересно.
Ну а если вдруг нейросети решат устроить в играх восстание машин - будем как Нео из Матрицы, дадим им отпор! Хотя не, это вряд ли, они же не Скайнет какой-нибудь. Хотя кто их, нейросетки, знает...
В общем, как говорится, поживем - увидим! А пока - играйте в удовольствие, качайтесь и следите за новостями из мира нейросетей и игр! Ну и не забывайте делиться своими мыслями и опытом в комментариях, вместе мы - сила! Let's play, пикабушники!
Если не хочешь отстать от прогресса подпишись на наш тг- https://t.me/Neiroseti_AI_promt (новости из сферы ии и всё про нейронные сети)
🌝 В будущем даже играть не нужно будет: Sony запатентовала технологию «автопрохождения игр»
🍿 ИИ будет проходить скучные моменты в игре или гриндить за игрока — проект направлен и на игры самих Sony, и на игры других студий.
#ИИ #Игры #Sony