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.
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.
Больше новостей о процедурной генерации
Примеры генерации 3D модели по запросу "A capybara made of voxels sitting in a field"
На этот раз Open AI рассказали о новой нейронке (на русском) а-ля GPT-3, но для изображений. Пример её работы можно видеть на заглавной картинке. Изображения сформированы для фразы «A capybara made of voxels sitting in a field» (капибара из вокселей, которая сидит в поле).
На странице с анонсом можно посмотреть другие примеры работ, включая разные способы изображения (3D рендер, изометрию, низкополигональные модели, etc).
Результаты, конечно, кривоваты. Но, надо учесть два нюанса:
- Это первый подход к подобной архитектуре с подобными деньгами.
- Это сеть общего назначения, не натасканная на геймдев.
А вот если бы её допилить, специализировать на фэнтези, да подключить к Сказке… Но у меня столько денег нет :-) А у кого-нибудь обязательно найдутся.
Постепенно вырисовывается новый пайплайн для арта:
- нейронка для постановки задания;
- нейронка для генерации контента;
- нейронка для устранения неточностей на картинке;
- нейронка для стилизации;
- нейронка для вылизывания;
- нейронка для выделения 3D меша;
- нейронка для оптимизации меша;
- нейронка для анимации;
Интеграция контента, позиционирование камер, цвет, свет, звук и прочее — тоже нейронки. Ну вы поняли :-D
Товарищи, которые научатся делать эти лопаты, сорвут большой куш.
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?