ТРЯСКА по ИИ УСИЛИВАЕТСЯ! |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-21 10:00 Пока общество привыкает к мысли, что искусственный интеллект возьмёт на себя рутину, оставив людям развлечения, Nvidia решили сыграть против ожиданий. Они представили NitroGen — систему, способную самостоятельно осваивать и проходить видеоигры практически любого жанра Ключевой момент — проект открыт. Архитектура, исходный код и обученные параметры выложены в свободный доступ, без ограничений и закрытых лицензий. В основе NitroGen нет заскриптованных решений или ручной подгонки под конкретные игровые механики. Над моделью работали специалисты Nvidia совместно с исследователями Стэнфорда и Калтеха, выбрав иной подход: вместо обучения «кнопкам» ИИ обучали восприятию. Нейросети показали десятки тысяч часов геймплея с YouTube и Twitch — около 40 000 часов записей. В результате система научилась анализировать происходящее на экране на уровне визуальных сигналов и принимать решения так, как это делает опытный игрок, не вмешиваясь в программный код игр. На текущий момент NitroGen уверенно ориентируется более чем в тысяче проектов — от динамичных шутеров и королевских битв до платформеров, гонок, экшенов и РПГ в трёхмерных мирах. По словам разработчиков, включая Джима Фана из Nvidia, в совершенно новых играх модель демонстрирует эффективность на 52% выше по сравнению с ИИ, которые обучаются «с нуля». По сути, у неё сформировалось обобщённое игровое мышление. Однако гейминг — лишь витрина технологии. Внутри NitroGen лежит архитектура GROOT N1.5, изначально разрабатывавшаяся для задач робототехники. Игровые миры используются как тренировочная площадка: если система умеет ориентироваться в хаотичной 3D-среде, где физика, объекты и сценарии меняются каждую секунду, те же навыки можно перенести в реальный мир. Сегодня ИИ оттачивает входы в повороты в Need for Speed, а завтра с той же логикой будет маневрировать между стеллажами на складе или обходить препятствия на производстве. Но для самих игроков последствия выглядят куда более неоднозначно. Открытый код и доступное обучение приближают новую версию «теории мёртвого интернета» — уже в играх. Вполне возможно, что вскоре в онлайн-матчах большинство участников окажутся нейросетями, соревнующимися друг с другом, а единственный живой человек будет пытаться понять, как он вообще туда попал. Источник: vk.com Комментарии: |
|