Когда выкладывал отчётную презентацию (слайды) по World Builders 2023 (мои посты, сайт), обещал рассказать как делал roadmap и финансовую модель для игры. Выполняю обещание.
К концу поста у нас на руках будут:
Все итоговые документы вы можете найти тут.
Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.
В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.
В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.
Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.
В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.
Рекомендую эссе Paul Graham: Superlinear returns.
Что мне нравится в текстах Paul Graham так это опережение моих писательских планов. Пол периодически пишет про то, что я давно хочу написать, но пока не могу — ещё не Paul Graham :-D
Конкретно на тему нелинейных изменений я уже лет 10 хочу написать эссе да побольше. Но если бы я сел его писать сейчас, то это был бы длиннопост со странными графиками и терминами и без таких интересных примеров как у Пола. Поэтому приходится давать ссылки на его эссе.
Дальше, в общем-то, можете мой пост не читать. Главное оригинальное эссе прочтите. Но оставлю пару заметок для истории, которые лучше читать после оригинального эссе.
Изначально статья была опубликована на Хабре в 2013 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.
Несмотря на то, что вопрос автоматической генерации заданий в RPG достаточно древний, общедоступных работающих версий таких генераторов почти нет (скорее совсем нет), если не считать совсем примитивных вариантов. Работ по этой теме тоже не много, хотя, если активно гуглить, кое-что можно откопать. Поэтому надеюсь, что этот текст (и сам генератор, ссылка на репозиторий есть в конце статьи) будет полезен.
Для торопливых: визуализация одного из полученных заданий.
GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.
Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.
Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.
Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.
Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».
Эссе включает:
В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.