Глупые прогнозы об Искусственном Интеллекте
DALL-E: Wrubel painting: silly predictions about artificial intelligence
Пару месяцев назад начал делать заметки на тему поста с намерением не спеша накопить к лету и опубликовать. А тут некоторые прогнозы сбываться начинают :-D Поэтому закину что есть, без сроков и гарантий.
База для прогнозов:
- История развития ИТ;
- Понятие о подрывных технологиях, которой без сомнения является ИИ.
- Здравый смысл, как бы смешно это не звучало, исходя из названия эссе.
Поскольку даты для для прогнозов не указываю, можно считать их скорее трендами, направлениями эволюционного давления, чем конкретными событиями.
Пара слов о GitHub Сopilot
DALL-E: "Vrubel style painting of pair programming Robot + Human. An robot is writing code, a human is reviewing code".
Последние несколько недель использовал GitHub Сopilot, благо для Emacs есть плагин. Поделюсь впечатлениями.
Для справки, я уже лет 15 осознанно не использовал умное автодополнение. Всё моё автодополнение — это DynamicAbbreviations, по сути — дополнение написанного слова на основе словаря из открытых исходников.
Причина отказа такая: используя «умное» автодополнение (например, подсказку аттрибутов/методов объекта) перестаёшь понимать проект. Начинаешь на автомате брать предлагаемые варианты методов/переменных, не разбираясь что они конкретно делают и есть ли альтернатинвые варианты.
В краткосрочной перспективе отказ от автодополнения повышает нагрузку на человека (особенно на память) и замедляет работу, но в доглосрочной даёт глубокое понимание проекта, возможнсоть крутить его в голове как угодно, что с лихвой окупает потери на скорости в моменте. А поскольку я работаю только над долгими проектами, долгосрочная выгода важнее.
С Copilot я, похоже, вернуcь к умному автодополнению, в его более правильном варианте.
Итак, давайте посмотрим чего умеет и не умеет Copilot.
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.
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.
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.