Как Работает Искусственный Миньет
💣 👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Как Работает Искусственный Миньет
Здравствуйте! Готов помочь вам. Напишите мне, если у вас появятся вопросы.
+7 (919) 248 47 50
admin@status-telecom.ru
Как купить
Доставка
Гарантия
Лицензии
Реквизиты
Разрабатываем
Продвигаем
Повышаем
Тестируем
CMS 1С-Битрикс: Управление сайтом — это профессиональная система управления веб-проектами. С 1С-Битрикс администрировать сайт так же просто, как работать с обычной офисной программой!
В состав программного продукта входит более 40 модулей для управления наполнением и структурой сайта, продажами через Интернет, социальной сетью, медиафайлами и фотогалереями, форумами, блогами, рекламой и другими возможностями сайта.
Гибкая система управления структурой сайта, личные кабинеты, маркетинговые и рекламные инструменты с множеством настроек.
Все IT-сферы сделали огромный скачок в развитии, та же самая тенденция наблюдается и в игровой индустрии. Вначале создания были простейшие игры наподобие Pac-Man и Pong, и даже они позволили забыть игрокам о реальности на недели. Современные проекты по созданию игр уже стали полноценным хобби, настолько распространённым, что сегодня каждый четвёртый житель играет в World of Warcraft , World of Tanks , Call of Duty и т. п.
Для многих остаётся загадкой, какую роль в развитии игр имеет искусственный интеллект. Сегодня постараемся понять, за что он отвечает именно в играх.
Чтобы было всем понятно, искусственный интеллект отвечает за модуляцию или имитацию естественного поведения игроков или отдельных объектов. В играх их называют ботами. Принцип сводится к имитации поведения, объектами управляет не человек. Иначе говоря, ИИ является искусственной заменой человеческого интеллекта.
В некоторых играх используется простейший ИИ, включающий лишь небольшой набор правил. Нередко ИИ является сложным алгоритмом действий, который отвечает за работу целой команды или армии противников
В традиционном представлении ИИ, его основная цель - создание полноценного интеллекта, но искусственными средствами. Такой ИИ может самостоятельно обучаться, давать ответы на вопросы, в общем – он развивается без программирования алгоритмов со стороны человека. Сегодня уже делаются попытки создания полноценного ИИ, одним из перспективных проектов является Kismet , проводящийся в Массачусетском технологическом институте. ИИ должен уметь подстроиться к социальным, физическим и эмоциональным составляющим.
В сфере игровой индустрии ИИ имеет практичную роль, а не развлекательную. Игры не представляют высоких требований к мощности ИИ и дополнительным свойствам. Здесь не требуется наличие эмоциональности, самосознания, самостоятельной обучаемости. Всё необходимое находится в пределах одной системы, поэтому круг знаний сужается. Главная задача ИИ состоит в правдоподобной и убедительной имитации поведения игроков.
ИИ может выполнять всевозможные задачи: от обработки общего набора правил, отвечающих за поведение базовых объектов, до управления персонажами. К работе ИИ принято относить представление заранее описанных событий. Иллюстрация: в игре в игре F.E.A.R девочка-призрак, которая наводит ужас на игроков – это заблаговременно написанный сценарий.
Говоря об ИИ, в голову у большинства игроков сразу приходят мысли о ботах, управляемых компьютером. Все перечисленные роли исполняет один единственный актёр – ИИ.
Требовательность к системным ресурсам напрямую зависит от предназначения и требований, предъявляемых к ИИ. Чем сложнее разработана система, тем большее количество ресурсов тратится на обработку ИИ. На простейшем уровне для понимания – потребуется мощность и время работы процессора для расчёта следующих действий в мире. В сложных играх потребуются различные средства, способствующие анализу окружающей среды ИИ, фиксации пользовательских действий и оценки предыдущих достижений.
Самая простая форма ИИ – это система, построенная на наборе правил. Можно даже поспорить, является ли данная система ИИ. В любом случае она далека от традиционного представления об искусственном интеллекте. Поведение игровых объектов происходит за счёт уже установленных алгоритмов, учитывающими определённые факторы игры. Из-за разнообразных действий может отличаться конечный результат. Подобную систему нельзя назвать интеллектуальной.
Самым известным приложением, работающим по аналогичной системе, является Pac-Man. За игроком гонятся 4 приведения, каждое действует на основании заложенного простейшего набора правил. Одно из них постоянно поворачивает влево, второе всегда идёт вправо, третье может поворачиваться в любую сторону, а четвертое преследует игрока.
Если разделить приведения, их алгоритм действий легко определить и предугадывать. Пользователю оказалось бы слишком просто спасаться от приведений.
Подразумевается машина, имеющая конечное количество состояний. Она является методом проработки и преобразования состояния отдельных объектов или их групп. Используется в отношении объектов, которые изменяются в зависимости от определённых условий. Для представления каждого состояния могут использоваться физические условия: одежда, погода, эмоциональное состояние и т. п.
Есть несколько простых способов реализовать конечный автомат при использовании системы объектов:
В многочисленных современных играх необходимы сильные противник, действия которых сложно или невозможно предсказать. Динамическое поведение и адаптация к текущим условиям требует использование полноценного ИИ.
Подстраиваемый ИИ преимущественно используется в стратегиях и шутерах, имеющих сложную механику игры и многочисленное разнообразие вооружения, и бесчисленное количество возможностей. Такой искусственный интеллект применяется в играх, которые необходимо сделать сложными и непредсказуемыми. Если заменить его набором алгоритмов, игрок за какое-то время определит оптимальную стратегию, обеспечивающую победу.
В ИИ системе регистрируется выбор, осуществлённый игроком в ходе переломных событий. Все переменные ( решения ) должны оцениваться и на их основании строится будущее поведение. Проиллюстрировать ситуацию помогут: состояние здоровья, количество времени, наличие преимуществ и т. д. в боевых играх. При нанесении урона противнику учитывается: показатель защиты, наличие одежды, урон от оружия, дополнительные бонусы.
В играх, построенных на тактике, ИИ может учитывать способы победы игрока в предыдущих играх и изменять поведение, переходя от нападения в оборону или наоборот. ИИ может « экономно » вести бои с минимальными потерями, выбирать сбалансированную трату войска на победу или идти в наступление не учитывая потери. В играх, где игроку предоставляется помощник, ИИ обеспечивает приспособление персонажа к стилю игры игрока.
Многие действия и события в играх происходят за счёт ИИ, который принимает самые разнообразные формы: от простейших наборов правил до адаптивной системы самосовершенствования.
Начни пользоваться проектом на полную катушку и получи бонус:
Как уговорить свою девушку сделать минет
Нажимая на кнопку, вы принимаете условия пользовательского соглашения
Паша Талалаев в « Любовь », 7 лет назад
Паша Талалаев в « Любовь », 7 лет назад
Спелая Ягодка в « Любовь », 8 лет назад
Намазать его сладкими сливками, а на кончик положить маленькую вишенку )))
не дави на неё!будет готова и сделает., всему своё время.
уговаривать не надо.
ты ей предложи.. .
если откажется, то вряд ли сможешь уговорить, некоторые считают это отвратным и неприемлемым занятием...
Вот я не понимаю таких, как ты . На фига ее уговаривать? Если она захочет, она сделает. А силой заставлять - это уже неуважение к ней .Мне кажется не это главное в любви.
Фу !!!
Пользователь удален , решён 15 лет назад
как научиться делать глубокий минет., что бы не тошнило!
Нажимая на кнопку, вы принимаете условия пользовательского соглашения
Шмелик в « Образование », 14 лет назад
Вы зашли в раздел сервиса Ответы Mail.ru, содержащий контент, отнесенный к категории "для взрослых".
В силу специфики данной категории, этот контент может шокировать вас, оскорбить ваши чувства или повредить вашему нравственному развитию.
Нажимая на кнопку "Продолжить просмотр", вы подтверждаете, что:
Если вы не хотите продолжать просмотр нажмите кнопку "Отказаться от просмотра".
Первое: для начала тебе должно быть удобно, опора рук и ног максимальная, чтоб ты могла расслабить горло и свободно поворачивать шею куда тебе нужно. Либо стань над лежащим на спине мужчиной, образуя прямой угол телами, либо ляг на кровать, свесив голову, а он пусть станет на колени. Главное, чтоб ты могла все регулировать. И... расслабь горло! Это на самом деле просто. Я еще не знаю ни одной, которая хотела бы – да не освоила. Тренироваться расслаблять горло стоит ВНЕ секса. И учиться нужно не подавлять естественный рвотный рефлекс, а расширять горло так, чтоб позывов не было. Раскрой рот не широко. Вытяни язык. Чувствуешь напряжение миндалин? Произноси разные звуки, почувствуй разнообразные движения у себя в горле. А теперь учись шевелить всем этим хозяйством без звука. Потом без вытянутого языка. Потом и вовсе с закрытым ртом. Это и правда просто. И помни: член, он даже когда твердый – все равно мягкий, и гибкий. По сему тренировки на банане не принесут результат, а наоборот, укрепят твой страх перед рвотными позывами и неуверенность в себе. Да, когда ты будешь ставить свой первый эксперимент на мужчине – не делай быстрых и резких движений. Плавно. Вверх-вниз. И еще. Умничка. Чуть глубже. Не идет? Не торопись. Дождись своей внутренней готовности. И когда член скользнет вглубь горла – не пугайся и не останавливай головку между гландами, пропусти дальше, иначе станет дико щекотно и горло непременно сократится известным рефлексом.. .
словами не написать надо показывать....
Задерживай дыхание или дыши через нос!
Наука и открытия
Технологии
Гаджеты
МОТОР
Главная
›
Новости
›
Наука и техника
›
Как работает искусственный интеллект
Как работает искусственный интеллект
Рейтинг: 0.0 из 5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Если вы начинаете с самопожертвования ради тех, кого любите, то закончите ненавистью к тем, кому принесли себя в жертву.
Бернард Шоу
RSS
|
Реклама
|
О портале
|
Правообладателям
|
Партнерам
|
Прислать материал
|
СОЗДАТЬ АВТОРСКУЮ КОЛОНКУ
|
Политика конфиденциальности
Skype: econet-support
|
Обратная связь
|
Партнёрам
|
Реклама на сайте
Наш сайт использует технологию cookies. Оставаясь на ресурсе, Вы соглашаетесь с нашей
политикой конфиденциальности
в отношении cookies.
В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов.
Технологии , лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?
Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.
Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.
Наш Telegram-канал. Подписывайтесь !
В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.
Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.
Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.
В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.
Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины, программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.
Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.
Поверхностные слои нейронных сетей обнаруживают общие особенности. Более глубокие слои уже выявляют фактические объекты. На рисунке схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны (поступаюзая информация), голубым — скрытые нейроны (анализ данных), жёлтым — выходной нейрон (решение)
Нейронные сети — это искусственный человеческий мозг?
Несмотря на похожее строение машинной и человеческой нейросети, признаками нашей центральной нервной системы они не обладают. Компьютерные нейронные сети по-сути все те же вспомогательные программы. Просто вышло так, что самой высокоорганизованной системой для проведения вычислений оказался наш мозг. Вы ведь наверняка слышали выражение «наш мозг — это компьютер»? Ученые просто «повторили» некоторые аспекты его строения в «цифровом виде». Это позволило лишь ускорить вычисления, но не наделить машины сознанием.
Нейронные сети существуют с 1950-х годов (по крайней мере, в виде концепий). Но до недавнего времени они не получали особого развития, потому что их создание требовало огромных объемов данных и вычислительных мощностей. В последние несколько лет все это стало доступным, поэтому нейросети и вышли на передний план, получив свое развитие. Важно понимать, что для их полноценного появления не хватало технологий. Как их не хватает и сейчас для того, чтобы вывести технологию на новый уровень.
Есть несколько областей, где эти две технологии помогли достичь заметного прогресса. Более того, некоторые из них мы ежедневно используем в нашей жизни и даже не задумываемся, что за ними стоит.
Несмотря на все свои преимущества, глубокое обучение и нейросети также имеют и некоторые недостатки.
Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.
Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявляение очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило… опубликовано econet.ru
Если у вас возникли вопросы по этой теме, задайте их специалистам и читателям нашего проекта здесь .
технологии
искусственный интеллект
ии
нейросети
Экология здоровья. Фитнес и спорт: Стретчинг представляет собой компл
Массажист с практиканткой поимели клиентку в аппетитную попку
Красивая брюнетка в белом лифчике стоит на коленях и ласкает член приятеля
Худая обнаженная жена широко раздвинула ноги для своего супруга в комнате