Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

Считаем бизнес-план для игры в Steam

Заработать миллионы проще простого, сейчас расскажу как :-D

Заработать миллионы проще простого, сейчас расскажу как :-D

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:

  • Краткая стратегия нашей компании: что мы делаем, как, зачем и почему.
  • Табличка наших маяков — успешных игр, которые примерно похожи на то, что мы хотим сделать. Похожи как по геймплею, так и по размеру команды, бюджету, etc.
  • Состав команды, которую нам надо собрать.
  • Roadmap — план разработки нашей игры.
  • Зачатки маркетинговой стратегии.
  • Финансовая модель — сколько мы будем тратить, сколько зарабатывать.
  • Огромное количество моих оговорок по всему посту.
  • Шутки и прибаутки.

Все итоговые документы вы можете найти тут.

Далее

Вымышленная вселенная, сеттинг, произведение — в чём разница?

Просил DALL-E сделать «Image of Hermione Grainger in power armor from W40K with a lightsaber from Star Wars.» Он отказался генерировать именованного персонажа (whyyyyy?), но сделал что-то похожее.

Просил DALL-E сделать «Image of Hermione Grainger in power armor from W40K with a lightsaber from Star Wars.» Он отказался генерировать именованного персонажа (whyyyyy?), но сделал что-то похожее.

Начались занятия в Product Vision Masters и оказалось что сходу сложно разделять понятия из заголовка. А без этого возникает путаница: не ясно о чём говорим, какое утверждение к чему относится и на что влияет.

Давайте разберёмся.

Далее

Мышление письмом

Из манги [Bakuman](https://en.wikipedia.org/wiki/Bakuman "Bakuman")

Из манги Bakuman

Мышление письмом — это практика перевода своих мыслей в письменную форму.

То, чем я преимущественно занимаюсь в этом блоге, и, по мере сил, на работе.

Наконец нашёл время рассказать про эту штуку подробнее.

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

Жизнь и работа с моделями

Масштабная модель кораблика. [Источник](https://www.modelboats.co.uk/news/article/puffin/525).

Масштабная модель кораблика. Источник.

Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.

Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.

Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.

Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:

  • Переходя из комнаты в комнату мы знаем предполагаем, что мебель будет расставлена аналогично прошлому посещению.
  • В холодильнике мы ожидаем увидеть еду, которая, по нашему прогнозу, утолит голод.
  • Мы ожидаем, что участники дорожного движения будут вести себя в рамках общеизвестных правил. Если машина даёт сигнал поворота, мы прогнозируем, что она повернёт.

Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:

  • Мебель в комнате могла быть переставлена во время нашего отсутствия. В некоторых случаях самой комнаты может уже не быть.
  • Супруг мог подъесть оставшуюся еду или та могла испортиться.
  • Водитель мог включить поворотник из-за ошибки, а может он просто человек такой.

Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:

  • Не воспринимаем весь спектр информации об окружении, например, не видим в инфракрасном свете.
  • Сигналы до органов восприятия и от них до мозга передаются не мгновенно.
  • Мозг тоже работает не мгновенно.

Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.

Поэтому.

Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.

Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.

Далее