Write Your Own Adventure

Я уже публиковал концепт документы игр. В этот раз будет не концепт, a скорее white paper игр нового поджанра. Несколько его представителей уже есть, со временем их будет становиться больше.

О чём-то похожем я уже говорил, когда писал про будущее контента в геймдеве.

Write Your Own Adventure — WYOA — по аналогии с Choose Your Own Adventure — CYOA.

В WYOA игрок не ограничен небольшим количеством предопределённых вариантов действий, как приходится делать в CYOA из-за сложности поддержки дерева сюжета. Количество выборов будет либо очень большим либо бесконечным. Благодаря нейронным сетям, конечно, но о них позже.

Далее

ИИ нас всех не(?) заменит

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:

1. Оценку возможности прогнозирования.
2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

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.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Композиция vs классификация

Раз мы обсудили организацию информации, давайте поговорим о подходах к описанию свойств сущностей: композиции и классификации. Посмотрим для чего они нужны, когда какой использовать и чем может обернуться неправильный выбор.

Вопрос не так прост как кажется.

Исторически человечество сильно клонится к классификации. Начиная с ранних лет мы учим детей что классификация — это единственный основной способ организации информации — на неё опирается большинство учебников.

В итоге почти все взрослые люди имеют «урезанную» модель мира и не могут, например, в изобретательство.

К месту можно упомянуть и частный случай из отрасли — травмированность целого поколения разработчиков реализацией ООП в некоторых языках программирования, не будем показывать на них пальцем.

Заранее прошу прощения у математиков и других формалистов за отсутствие должной строгости в изложении. Свою задачу я вижу не в доказательстве математических свойств композиции и классификации, а в популяризации применения композиции.

Далее

Жизнь по подписке

Сделаю небольшой футурологический прогноз. Лет на 20 вперёд. Воспринимайте это как шутку с долей шутки.

Далее