Монополизация машинного обучения
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.
Будущее контента в геймдеве
Улучшаем графику до реалистичной с помощью нейронных сетей.
Появилась новая работа по улучшению графики игр с помощью нейронных сетей. На этот раз на примере GTA V. В ролике можно посмотреть на полученный результат и на описание структуры сети.
Я уже в шутку писал об изменении pipeline арта. В этот раз сделаю более серьёзный прогноз.
Минидрама: Python, C, Rust, криптография и Gentoo
- Часть кода популярной Python криптобиблиотеки переписали на Rust.
- Сломалось CI у кучи людей.
- Дополнительно сломалось чегой-то в пакетном менеджере Gentoo.
- Изменения незаметили, так как… ну кто следит за криптолибами? Их просто ставят.
- Все думали, что cryptography следует semantic versioning, оказалось, что нет :-D
В итоге:
- Разработчики сказали, что откатывать Rust взад не будут — это более кошерный язык для криптографии, чем C.
- Gentoo оказалась не так уж и поломана — зависимость оказалась ненужной, но осадочек остался.
- Люди с CI поплакали, но донастроили что надо было донастроить, и вернулись к своим делам.
Соль драмы в том, Gentoo поддерживает часть архитектур, которые не умеют в Rust. Одновременно Gentoo сильно зависит от Python. В этот раз пуля пролетела мимо, но возникли опасения, что Rust будет всё активнее использоваться к инфраструктуре Python. и в какой-то момент станет необходимой зависимостью. Что в этом случае случится с поддержкой минорных архитектур не ясно.
Google стал Visionary Sponsor для Python
Не знаю что в PSF понимают под Visionary, но ничего хорошего такое визионерство языку не несёт. Конечно, если оно вообще что-то несёт. Но не вижу смысла продавливать отдельный термин для простого спонсорства — вряд ли PSF сама выбрала такую формулировку.
Цели, задачи, потребности корпорации планетарного масштаба принципиально отличаются от целей, задач и потребностей рядовых пользователей языка. Я даже не знаю как это оспорить можно. Я уже писал на тему целей Google при разработке Go в эссе о типизации в Python.
Своим текущим состоянием: идеологией, возможностями, распространённостью Python обязан в первую очередь рядовым пользователям, не Google.
В частности, одно из очевидных противоречий — вопрос гибкости и контролируемости кода.
Больше новостей о процедурной генерации
Примеры генерации 3D модели по запросу "A capybara made of voxels sitting in a field"
На этот раз Open AI рассказали о новой нейронке (на русском) а-ля GPT-3, но для изображений. Пример её работы можно видеть на заглавной картинке. Изображения сформированы для фразы «A capybara made of voxels sitting in a field» (капибара из вокселей, которая сидит в поле).
На странице с анонсом можно посмотреть другие примеры работ, включая разные способы изображения (3D рендер, изометрию, низкополигональные модели, etc).
Результаты, конечно, кривоваты. Но, надо учесть два нюанса:
- Это первый подход к подобной архитектуре с подобными деньгами.
- Это сеть общего назначения, не натасканная на геймдев.
А вот если бы её допилить, специализировать на фэнтези, да подключить к Сказке… Но у меня столько денег нет :-) А у кого-нибудь обязательно найдутся.
Постепенно вырисовывается новый пайплайн для арта:
- нейронка для постановки задания;
- нейронка для генерации контента;
- нейронка для устранения неточностей на картинке;
- нейронка для стилизации;
- нейронка для вылизывания;
- нейронка для выделения 3D меша;
- нейронка для оптимизации меша;
- нейронка для анимации;
Интеграция контента, позиционирование камер, цвет, свет, звук и прочее — тоже нейронки. Ну вы поняли :-D
Товарищи, которые научатся делать эти лопаты, сорвут большой куш.