Предпочтения игроков в стратегии

Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.

В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.

В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.

Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.

В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.

Далее

Автоматический генератор квестов

Изначально статья была опубликована на Хабре в 2013 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.

Несмотря на то, что вопрос автоматической генерации заданий в RPG достаточно древний, общедоступных работающих версий таких генераторов почти нет (скорее совсем нет), если не считать совсем примитивных вариантов. Работ по этой теме тоже не много, хотя, если активно гуглить, кое-что можно откопать. Поэтому надеюсь, что этот текст (и сам генератор, ссылка на репозиторий есть в конце статьи) будет полезен.

Для торопливых: визуализация одного из полученных заданий.

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

Об ИТ, прогрессе и нехватке спецов

Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.

Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.

На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.

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