Поругайте (или похвалите) меня
Но лучше всё-таки поругайте. Похвалить я и сам могу ;-)
Бложику нужна обратная связь от читателей.
Мне нравится как он изменился за последний год: посерьёзнел, обрёл некоторую самобытность. Как мне кажется. Подробнее об этом я постараюсь рассказать в отдельном посте.
А, и самое главное — блог читают о_О Привет читатели!
Чтобы и мне и бложику развиваться дальше, необходимо исправлять слабые места и находить новые возможности. Некоторые вещи я вижу, но определённо не все и не в том свете, в котором видите вы.
Поэтому я буду очень благодарен за пару слов с критикой или советами от вас мне:
- как сделать бложик лучше;
- как не сделать хуже;
- о чём писать, о чём не писать;
- и так далее…
Пишите где вам удобно: в комментариях к посту, в телеграмме, в facebook, на почту, etc.
Заодно, принимаю заказы на посты. Пишите интересующие вас темы, постараюсь их раскрыть, если получится :-)
Пространство механик ММО
Примерная иллюстрация идеи. Направления осей можно выбирать произвольно.
Рисовал своей рукой. Старался :-D
Давно крутил в голове формальный подход к выбору механик для ММО, но чего-то не хватало. Спасибо дискуссии на mmozg.net — нашёл недостающую размерность.
Идея в следующем.
Чтобы игра была долго интересна целевой аудитории, её механики должны закрывать некоторый набор потребностей игроков.
Самый простой пример — психотипы Бартла. Планируя механики для игры, необходимо позаботиться, чтобы они закрывали потребности каждого психотипа. В идеале. То есть нужны механики для achievers, killers, socializers и explorers. Не обязательно по одной на каждый тип. Можно по несколько, а можно и так, чтобы одна механика закрывала несколько типов.
Но психотипы относятся в первую очередь к игрокам, а не к самим механикам. В конце концов возможна игра только для исследователей, почему бы ей не быть?
Мне же интересно посмотреть на сами механики, динамику игры и именно в контексте ММО. Безотносительно свойств самих игроков.
Поэтому я попробовал представить игровые механики как объекты в многомерном пространстве (механик) и выделить в этом пространстве ортогональные оси.
Математики добрались до нейронных сетей
На arxiv.org выложен интересный препринт: Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine.
Как видно из названия, исследователи утверждают, что нейронные сети, обученные методом градиентного спуска (один из самых распространённых вариантов обучения) близки такой штуке как kernel machines — одной из техник машинного обучения «предыдущего поколения».
У kernel machines есть несколько интересных особенностей:
- Техника хорошо проработана математически.
- Требует значительно менее дорогих вычислений.
- Вместо «выделения» признаков «напрямую» использует обучающую выборку.
Из этого может неслучиться несколько интересных вещей.
- «Готовая» математика упростит сети и/или улучшит их результат и/или ускорит/удешевит обучение.
- Область возможностей сетей очертится более чётко — окажется, что они не выделяют никакие новые признаки, а используют только «запутанные» данные из обучающей выборки.
Оба варианта выглядят довольно интересно.
Неожиданно поучаствовал в подкасте портала mmozg.net
Подкаст с моим участимем.
Поговорили про новости ММО игр, некоторые вопросы их дизайна и особенности опыта, который они дают игрокам.
Меня в подкасте не очень много, но что-то полезное вроде говорю :-)
Хронометраж можно найти на странице ролика в YouTube, на сайте mmozg.net и в этом посте (украден с mmozg.net).
Процедурную генерацию в массы!
Пример процедурной генерации.
Google выпустил экспериментальную нейронку, которая создаёт изображения новых существ «по чертежу». «Пример чертежа» на заглавной картинке.
То есть на генерации аватарок развитие нейронок не остановилось и даже не запнулось. Грядут большие перемены, как минимум, на рынке мультимедиа.
Но одна вещь меня пугает: что дозволено Юпитеру, не дозволено быку. Нейронки и процедурная генерация способны очень на многое, но насколько эти технологии будут доступны рядовым разработчикам?