ИИ нашего детства 🥺
Что если я скажу Вам, что каждый из нас пользовался ИИ еще 15-20 лет назад? Сегодня вспомним прекрасное время, время рассвета и мощного прорыва компьютерных игр🦕 .
Возможно, мне повезло, но когда я был маленьким у нас дома был свой компьютер. Я очень хорошо помню то время, когда сидел у своего папы на коленках и смотрел как он играет. Пока готовил пост даже вспомнил, как бывало, положу пальцы на клавиатуру с мышкой, папа положит свои большие руки сверху, и начиналась совместная игра... NeedForSpeed Carbon, Quake 4, Call of Duty... Безумно теплые воспоминания. Все эти игры я потом проходил в более взрослом возрасте не 1 раз. Но была одна особенная игра, которая, лично для меня, осталась каноном компьютерных игр того времени. Я говорю опервом фаркрае.
💃 "Эй, ты, в красной рубахе!"
"Как он это делает?!" — негодовал папа, когда противник подкрадывался и атаковал нас с тыла, а я был в полном восторге от того, как наемники перекрикивались между собой на каком-то непонятном языке, вызывали подкрепление или в панике разбегались после взрыва гранаты. Тогда я (да и папа тоже) не понимал, что наблюдаю за революцией в игровом искусственном интеллекте. А ведь Far Cry 1 (2004) действительно перевернула представление об ИИ врагов.
💃 "Ты ничего не заметил?"
Что же такого нового сделали ребята из Crytek? Они сделали игровой движок CryEngine. В котором сумели объединить "физику" игры и поведение NPC-шек. До этого ИИ и физика часто жили отдельно: враг не «знал» об упавшем дереве или разрушенной стене, он просто шёл по заданному маршруту. В Far Cry 1 NPC замечали изменения в мире: если взорвать укрытие — враг это увидит и изменит поведение: спрячется в другом месте, отступит, вызовет помощь и т.д. В результате NPC начали действовать более живо, как если бы они действительно видели и осознавали изменения в мире. Это было настоящее поведение, пусть и без самообучения.
💃 "Мне что-то послышалось"
+ Наемники не просто стояли столбами в ожидании игрока. Они занимались своими делами: разговаривали, чинили технику, рыбачили, иногда даже отжимались. Все это создавало ощущение живого мира без жесткого скриптинга. А эти тропические виды и атмосфера архипелага… Все это волшебство работало на компьютерах 2004 года, когда стандартом были процессоры с частотой 2 ГГц и 256 МБ оперативной памяти.
❤️ ❤️ Если Вам тоже есть что вспомнить — поделитесь любимой «умной» игрой из детства. Я, наконец, оставил свой контакт в описании канала.
Если нравится эта рубрика, дайте мне это понять, я разберу механики других игр. Вместе вспомним, как это было.
Всем хорошего воскресенья😘 .
Что если я скажу Вам, что каждый из нас пользовался ИИ еще 15-20 лет назад? Сегодня вспомним прекрасное время, время рассвета и мощного прорыва компьютерных игр
Возможно, мне повезло, но когда я был маленьким у нас дома был свой компьютер. Я очень хорошо помню то время, когда сидел у своего папы на коленках и смотрел как он играет. Пока готовил пост даже вспомнил, как бывало, положу пальцы на клавиатуру с мышкой, папа положит свои большие руки сверху, и начиналась совместная игра... NeedForSpeed Carbon, Quake 4, Call of Duty... Безумно теплые воспоминания. Все эти игры я потом проходил в более взрослом возрасте не 1 раз. Но была одна особенная игра, которая, лично для меня, осталась каноном компьютерных игр того времени. Я говорю о
"Как он это делает?!" — негодовал папа, когда противник подкрадывался и атаковал нас с тыла, а я был в полном восторге от того, как наемники перекрикивались между собой на каком-то непонятном языке, вызывали подкрепление или в панике разбегались после взрыва гранаты. Тогда я (да и папа тоже) не понимал, что наблюдаю за революцией в игровом искусственном интеллекте. А ведь Far Cry 1 (2004) действительно перевернула представление об ИИ врагов.
Что же такого нового сделали ребята из Crytek? Они сделали игровой движок CryEngine. В котором сумели объединить "физику" игры и поведение NPC-шек. До этого ИИ и физика часто жили отдельно: враг не «знал» об упавшем дереве или разрушенной стене, он просто шёл по заданному маршруту. В Far Cry 1 NPC замечали изменения в мире: если взорвать укрытие — враг это увидит и изменит поведение: спрячется в другом месте, отступит, вызовет помощь и т.д. В результате NPC начали действовать более живо, как если бы они действительно видели и осознавали изменения в мире. Это было настоящее поведение, пусть и без самообучения.
+ Наемники не просто стояли столбами в ожидании игрока. Они занимались своими делами: разговаривали, чинили технику, рыбачили, иногда даже отжимались. Все это создавало ощущение живого мира без жесткого скриптинга. А эти тропические виды и атмосфера архипелага… Все это волшебство работало на компьютерах 2004 года, когда стандартом были процессоры с частотой 2 ГГц и 256 МБ оперативной памяти.
Если нравится эта рубрика, дайте мне это понять, я разберу механики других игр. Вместе вспомним, как это было.
Всем хорошего воскресенья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤31🔥7👍5❤🔥2🙈2
Я выяснил, кем были родители чата GPT🙂
Июнь 1943 года, Чикаго. Пока мир охвачен событиями Второй мировой войны, в университете Иллинойса в Чикаго (Illinois Neuropsychiatric Institute при University of Illinois, College of Medicine) захватывающая встреча меняет представление о разуме и создаёт основу для искусственного интеллекта XXI века .
Эпоха великих вопросов❔
1940-е годы — удивительное время в истории науки. Алан Тьюринг только что опубликовал концепцию универсальной вычислительной машины (1936), Клод Шеннон работает над математической теорией связи, а Норберт Винер закладывает основы кибернетики. В воздухе витает идея: можно ли создать мыслящую машину?
Два гения, два пути🥺 🐱
🥺 Уоррен Маккаллок (1898-1969) — человек-парадокс. Психиатр по образованию, поэт по призванию, философ по складу ума. Его кабинет напоминал алхимическую лабораторию: анатомические препараты соседствовали с томами Лейбница, а на доске — схемы нейронных цепей вперемешку со стихами.
Маккаллок был одержим идеей «экспериментальной эпистемологии» — науки, которая могла бы ответить на вопрос Иммануила Канта: «Что я могу знать?» — не философскими рассуждениями, а точными экспериментами.
🐱 Уолтер Питтс (1923-1969) — математический гений с трагической судьбой. В 12 лет, спасаясь от домашнего насилия, он провёл три дня в публичной библиотеке Детройта, изучая Principia Mathematica Рассела и Уайтхеда. Обнаружив ошибку в доказательстве, юный Питтс написал письмо Расселу, который был поражён глубиной понимания мальчика.
К 20 годам Питтс, не имея формального образования, уже был признан одним из ведущих логиков своего времени. Но его интересовала не абстрактная математика, а вопрос: можно ли описать мышление языком логики?
Нейрон как логический элемент🤪
Ключевое озарение пришло, когда Маккаллок и Питтс поняли: нейрон работает по принципу «всё или ничего». Либо он возбуждается и передаёт сигнал, либо молчит. Это поразительно напоминало булеву логику с её «истиной» и «ложью».
Их модель была элегантно проста:
Входы: дендриты принимают сигналы (0 или 1).
Веса: каждый вход имеет вес (положительный или отрицательный).
Суммация: нейрон суммирует взвешенные входы.
Порог: если сумма превышает порог — нейрон «выстреливает» (1), иначе молчит (0).
Формально это записывалось так:
y = θ(Σwᵢxᵢ - T)
где:
xᵢ — входные сигналы
wᵢ — веса соединений
T — порог активации
θ — функция Хевисайда (0 если x<0, 1 если x≥0)
Но настоящая магия была в том, что из таких простых элементов можно было построить:
И (AND): два входа с весом 1, порог 2
ИЛИ (OR): два входа с весом 1, порог 1
НЕ (NOT): один вход с весом -1, порог 0
А из этих трёх операций — любую логическую функцию! Это означало, что сеть нейронов теоретически может вычислить всё, что вычислимо.
🤗 Так, Маккаллок и Питтс показали, что циклические соединения нейронов могут хранить информацию — прообраз современной рекуррентной памяти в нейросетях, а любая функция, вычислимая машиной Тьюринга, может быть реализована сетью нейронов Маккаллока-Питтса.
👋 Их статья 1943 года породила лавину исследований:
1957: Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон.
1969: Минский и Пейперт выявляют ограничения простых нейросетей.
1986: Румельхарт открывает метод обратного распространения ошибки.
2012: Глубокие сети AlexNet побеждают в ImageNet.
2023: ChatGPT демонстрирует способности, о которых Маккаллок и Питтс могли только мечтать.
❤️ Маккаллок и Питтс искали ответ на вопрос «Как мы познаём?» и нашли его в удивительно простой идее: мышление — это вычисление, а вычисление — это связи.
Сегодня, когда нейросети пишут стихи, рисуют картины и ведут философские беседы, мы всё ещё пытаемся понять: действительно ли искусственные нейроны «мыслят», или просто очень убедительно имитируют мышление?
Возможно, ответ кроется в словах самого Маккаллока: «Не спрашивай, думает ли машина. Спроси, думаешь ли ты сам».
#Трудная_проблема_сознания
Всем хороших праздников🇷🇺 ❤️
Июнь 1943 года, Чикаго. Пока мир охвачен событиями Второй мировой войны, в университете Иллинойса в Чикаго (Illinois Neuropsychiatric Institute при University of Illinois, College of Medicine) захватывающая встреча меняет представление о разуме и создаёт основу для искусственного интеллекта XXI века .
Эпоха великих вопросов
1940-е годы — удивительное время в истории науки. Алан Тьюринг только что опубликовал концепцию универсальной вычислительной машины (1936), Клод Шеннон работает над математической теорией связи, а Норберт Винер закладывает основы кибернетики. В воздухе витает идея: можно ли создать мыслящую машину?
Два гения, два пути
Маккаллок был одержим идеей «экспериментальной эпистемологии» — науки, которая могла бы ответить на вопрос Иммануила Канта: «Что я могу знать?» — не философскими рассуждениями, а точными экспериментами.
К 20 годам Питтс, не имея формального образования, уже был признан одним из ведущих логиков своего времени. Но его интересовала не абстрактная математика, а вопрос: можно ли описать мышление языком логики?
Нейрон как логический элемент
Ключевое озарение пришло, когда Маккаллок и Питтс поняли: нейрон работает по принципу «всё или ничего». Либо он возбуждается и передаёт сигнал, либо молчит. Это поразительно напоминало булеву логику с её «истиной» и «ложью».
Их модель была элегантно проста:
Входы: дендриты принимают сигналы (0 или 1).
Веса: каждый вход имеет вес (положительный или отрицательный).
Суммация: нейрон суммирует взвешенные входы.
Порог: если сумма превышает порог — нейрон «выстреливает» (1), иначе молчит (0).
Формально это записывалось так:
y = θ(Σwᵢxᵢ - T)
где:
xᵢ — входные сигналы
wᵢ — веса соединений
T — порог активации
θ — функция Хевисайда (0 если x<0, 1 если x≥0)
Но настоящая магия была в том, что из таких простых элементов можно было построить:
И (AND): два входа с весом 1, порог 2
ИЛИ (OR): два входа с весом 1, порог 1
НЕ (NOT): один вход с весом -1, порог 0
А из этих трёх операций — любую логическую функцию! Это означало, что сеть нейронов теоретически может вычислить всё, что вычислимо.
1957: Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон.
1969: Минский и Пейперт выявляют ограничения простых нейросетей.
1986: Румельхарт открывает метод обратного распространения ошибки.
2012: Глубокие сети AlexNet побеждают в ImageNet.
2023: ChatGPT демонстрирует способности, о которых Маккаллок и Питтс могли только мечтать.
Сегодня, когда нейросети пишут стихи, рисуют картины и ведут философские беседы, мы всё ещё пытаемся понять: действительно ли искусственные нейроны «мыслят», или просто очень убедительно имитируют мышление?
Возможно, ответ кроется в словах самого Маккаллока: «Не спрашивай, думает ли машина. Спроси, думаешь ли ты сам».
#Трудная_проблема_сознания
Всем хороших праздников
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤30🔥5👍3👏2
Куда я пропал?
Ребята, всем привет, я вернулся🥰
Как же давно я не делал новых постов👨🚀
Даже не знаю, с чего начать. Очень длинная история. Если кратко, то я был в Москве на одной мегакрутой программе по развитию и поддержке молодежного предпринимательства. Я познакомился с кучей крутых ребят, спал 2-3 часа в сутки и очень вкусно кушал. Ставьте❤️ , если интересно узнать больше.
А пока предлагаю Вам добавить себе папку с инженерными/техническими каналами, их там 39 штук. Поэтому для каждого найдется информация по душе👍
Если у Вас есть канал с подобной тематикой, и Вы хотите добавить его в папку, то пишите @zimichev🙂
Всем добра, легкого понедельника и недели🎸
Ребята, всем привет, я вернулся
Как же давно я не делал новых постов
Даже не знаю, с чего начать. Очень длинная история. Если кратко, то я был в Москве на одной мегакрутой программе по развитию и поддержке молодежного предпринимательства. Я познакомился с кучей крутых ребят, спал 2-3 часа в сутки и очень вкусно кушал. Ставьте
А пока предлагаю Вам добавить себе папку с инженерными/техническими каналами, их там 39 штук. Поэтому для каждого найдется информация по душе
Если у Вас есть канал с подобной тематикой, и Вы хотите добавить его в папку, то пишите @zimichev
Всем добра, легкого понедельника и недели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤24🔥9👌2👍1
В 1970 году британский математик Джон Конвей создал игру, которая стала одной из самых важных моделей в науке о сложных системах. Game of Life демонстрирует фундаментальный принцип природы — эмерджентность
Представьте бесконечную шахматную доску, где каждая клетка может быть "живой" (закрашенной) или "мёртвой" (пустой). Состояние каждой клетки определяется тремя правилами:
На каждом шаге все клетки одновременно обновляются согласно этим правилам. И происходит удивительное.
Почему это важное открытие?
Из трёх простых правил возникают структуры поразительной сложности: статические фигуры (блоки, ульи, хлебцы), осцилляторы (мигалки, жабы, пульсары), циклически меняющие форму, движущиеся структуры (глайдеры, космические корабли), перемещающиеся по полю, генераторы, такие как пушка Госпера, производящая бесконечный поток глайдеров каждые 30 поколений.
Математики доказали: Game of Life способна выполнить любые вычисления, которые может выполнить компьютер. Внутри неё можно построить логические элементы, память и даже процессор. Исследователи создали "компьютеры" из сотен тысяч клеток, способные выполнять программы! Это свойство называется полнотой по Тьюрингу и доказывает, что даже простейшие правила могут порождать структуры любой сложности.
Game of Life — наглядная модель эмерджентности: явления, когда простые правила взаимодействия порождают сложное поведение системы. Подобно тому как стаи птиц создают сложные фигуры в небе, миллиарды нейронов создают человеческое сознание, миллионы решений о покупке и продаже формируют сложные экономические циклы и тренды, а простые математические операции при достаточном количестве дарят нам искусственный интеллект.
Что это значит для нас?
Game of Life учит важному: не нужно проектировать каждую деталь, чтобы получить сложную систему. Достаточно создать правильные условия и правила взаимодействия.
Это меняет подход к решению задач: вместо жёсткого планирования — создание условий для самоорганизации; вместо контроля каждого элемента — управление правилами взаимодействия; вместо предсказания каждого шага — понимание общих паттернов.
Game of Life показывает: сложность требует правильных простых правил и достаточного количества взаимодействий.
Именно так работает природа. Именно так можем работать и мы
Я сделал игру, доступную по ссылке: https://chizzarp3.github.io/Game-of-life2/
Создавайте свои паттерны и наблюдайте за их эволюцией
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥6👍2👏1
С августа 2024 Яндекс прокачал TTS‑модуль (TTS — Text‑to‑Speech, синтез речи по тексту) Алисы: теперь она не просто «говорит» — она переживает. Сегодня наш отечественный голосовой ассистент может удивиться, посочувствовать, обидеться или порадоваться вместе с нами. И это не заготовленные сэмплы, а контекстно‑зависимый эмоциональный синтез речи.
Как это работает «под капотом»?
Пример: Вы говорите «Мне сегодня тяжело» — NLU ловит эмоциональную окраску, помечает это как «грустный» и сигнализирует TTS о выборе нужного, сочувственного тона.
Всем чудесного вечера пятницы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤26🔥8🥰1
По факту, каждая языковая модель — это отражение той информации, на которой она обучалась. Подобно тому, как люди формируют свое мировоззрение через книги, которые читают, и опыт, который переживают, AI формирует свой "взгляд на мир" через данные, на которых его тренировали. Как это скажется на ответах? Особенно, если нейросети ориентированы на конкретную аудиторию, как Яндекс Нейро. Давайте сравним?
Мне захотелось начать с философского вопроса. Пока не хочется сравнивать технические характеристики. Поэтому сегодня спросил у Claude, ChatGPT и Яндекс Нейро, что такое счастье и что это слово значит лично для них.
Это своеобразное зеркало, отражающее не только возможности искусственного интеллекта, но и то, как мы сами, люди, формулируем и понимаем глубинные вопросы существования
Желаю каждому понять и найти свое, следовать ему. Всем хороших выходных, обнимаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥8👍7
Программа для тех, кто хочет быстро и красиво 🎨
❔ Не знаю, как Вам, но мне бывает очень сложно сделать красивую презентацию — у меня плохо развито цветовое чутье. Я решил комплексно подойти к решению и поделиться им с Вами.
🖥 Сделал программу, которая сама подберет сочетания гармоничных мягких цветов, приятных глазу. Просто выбираете базовый цвет и одну из шести классических типов цветовой гармонии, основанных на вековых художественных принципах (они берут своё начало из классической цветовой теории Ньютона, Иттена и других художников‑теоретиков). Поэтому лучше не спорить с этой прогой, она знает, что делает.
😊 Сохраняйте пост себе, делитесь с коллегами, пользуйтесь на здоровье. Надеюсь, это сократит Ваше время и поможет в Ваших проектах. Работайте прямо в браузере: https://chizzarp3.github.io/Color-generator-LoFiCoder/
Всем удачи, пробуйте, давайте обратную связь👩❤️👨
Всем удачи, пробуйте, давайте обратную связь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20🔥4👍3
Держите скриншоты. Но обязательно зацените сами. Мне тетрадический вариант больше всех нравится. Но, с точки зрения практичности, наверное, монохроматический самый полезный и актуальный 😊
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍8🔥2
Теперь Вы сможете не только смотреть мемы, но и играть в них 🙂
Я попробовал себя на новом поприще и сделал браузерную игру, а точнее целых 3🐾 🐾 🐾
Поэтому побалдейте как следует, умные люди в очках, я старался🙏
🐾 Можете сыграть прямо сейчас, кликнув на ссылку:
🖥 Если Вы с компа: https://loficoder1.github.io/Smart-man-with-glasses-download-wallpaper-computergame/
💼 Если Вы с телефона: https://loficoder1.github.io/Smart-man-with-glasses-download-wallpaper-mobilegame/
Можете спамить ее вместе с мемом, снимать трендовые тиктоки, так Вы меня безумно поддержите❤️ ❤️ .
Очень хочу, чтобы Ян @yantoples_official ее тоже заценил. Первый его видеоролик, наверное, лет 10 назад посмотрел. Поэтому давайте сделаем это и выведем ее в массы! Умных людей в очках должно быть больше😊 .
👩❤️👨 Играйте с удовольствием. Пишите идеи по доработке 👩❤️👨
Я попробовал себя на новом поприще и сделал браузерную игру, а точнее целых 3
Поэтому побалдейте как следует, умные люди в очках, я старался
Можете спамить ее вместе с мемом, снимать трендовые тиктоки, так Вы меня безумно поддержите
Очень хочу, чтобы Ян @yantoples_official ее тоже заценил. Первый его видеоролик, наверное, лет 10 назад посмотрел. Поэтому давайте сделаем это и выведем ее в массы! Умных людей в очках должно быть больше
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17🔥8🙉3🤩2😎2❤🔥1
Сегодня будет необычный пост 🍿
🥰 Несколько дней назад ко мне обратился молодой канал с IT-тематикой и предложил сделать совместный пост. Я этому предложению очень обрадовался, приятно поддержать крутое начинание. Буду благодарен, если Вы оцените контент ребят.
То, что у нас получилось, увидите буквально через несколько минут. Пока можете попробовать угадать тематику поста. Уверен, что у нас еще будут совместные работы❤️ ❤️ ❤️
Всем хорошего завершения пятницы😘
То, что у нас получилось, увидите буквально через несколько минут. Пока можете попробовать угадать тематику поста. Уверен, что у нас еще будут совместные работы
Всем хорошего завершения пятницы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5🔥2👾2