Вчені використовують AI для відтворення правил давно втрачених настіль
Людям властиво поховати предмети, які вони вважають найважливішими для свого життя. Тому не дивно, що деякі люди вирішили купувати ігри, включаючи настільні ігри. Деякі з цих артефактів пережили століття, залишивши археологам сучасності головоломку - як ти розумієш гру, коли не маєш уявлення, як її грали? Стародавні люди, здається, були абсолютно жахливі, втрачаючи посібники для своїх заголовків.
Простежуючи еволюцію ігор та ігор, ми могли б багато чого розповісти про культурний обмін та еволюцію між двома товариствами чи всередині одного суспільства з часом. У кількох випадках археологам пощастило і виявили фактичні правила гри. Частіше вони застрягають, намагаючись зрозуміти, як гра може працювати, порівнюючи її з іншими іграми, які ми розуміємо, або аналізуючи те, як зображено назву в мистецтві. Єдині підказки для гри в давньоєгипетській грі Senet, наприклад, є в гробниці королеви Нефертарі.
Зараз історики використовують нові інструменти для відновлення правил для давніх ігор. Кемерон Браун очолює проект "Цифровий Людем". Це дослідницький проект, спрямований на використання обчислювальної техніки, включаючи AI, для відтворення правил настільних ігор. Для цього Браун та його команда спочатку розбивають гру на її складові частини та елементи, кодифікуючи їх як одиниці, що називаються «людеми». Інформація про культуру також включена, щоб допомогти оцінити вірогідність різних оцінюваних наборів правил. Система, яку вони побудували для насправді гри в ігри, називається Ludii.
Сучасні методи AI використовуються для створення потенційних наборів правил для ігор, які потім можуть бути обчислені обчислювально. Агенти AI призначаються для гри в ігри за допомогою запропонованих правил та для складання списків руху. Дані, які агенти AI збирають у декількох ігрових поглядах, потім можуть бути оцінені, щоб визначити, чи є кінцевим результатом гра, що грає.
"За допомогою нашої системи ми можемо поставити обладнання, ми можемо шукати правила з дати [створення правління], правил з області, правил з культурного контексту", - сказав Браун Віце. "Тоді ми можемо зібрати разом ймовірні набори правил, які могли б статися".
Колектив вже мав певний успіх. У цій статті описана гра, відома як latrunculi або Ludus latrunculorum, у якої вчені мали проблеми з розшифровкою. Інші вчені запропонували свої власні правила, але Браун вважає, що Лудій визначив більш імовірний набір правил для гри - і ви можете насправді спробувати її, якщо використовувати бета-версію програми та вибрати відповідну гру.
Навчання набору даних AI правилам тисяч відомих ігор та навчання AI того, як правила гри розвивались та передавались з часом у ситуаціях, які ми вже можемо простежити, може допомогти навчити AI як складати найбільш вірогідні маршрути передачі культури в минуле. Деякі ігри, як, наприклад, латрункулі, століттями грали по всій Римській імперії.
Особливість зображення надана Вікіпедією
Читати далі
Медіасервери Plex використовуються для посилення DDoS-атак
Дослідники стверджують, що належним чином використаний сервер Plex може збільшити розмір DDoS-пакетів майже в п’ять разів, роблячи ці атаки набагато більшими. Зараз користувачі Plex не можуть багато з цим зробити.
Графічні процесори, що використовуються для видобутку криптографічних даних, можуть втратити продукти
Чи буде майнінг на графічному процесорі довгостроково знижувати його продуктивність? Виникли деякі докази, які свідчать про те, що це можливо, але існують проблеми з набором даних, які виключають твердий висновок.
IBM створює перший 2nm процесор у світі, використовуючи Nanošheets
IBM побудував перші 2nm вафлі в напівпровіднику, за кілька років до того, як очікується, що вузол потрапить у комерційні обсяги.
Вчені використовують лазери, щоб побачити всередині замкнутої кімнати
Технологія так званого не-видовища (або NLOS) є все більш поширеною областю вивчення у віці самостійних автомобілів, що призведе до того, що надзвичайно користь, щоб побачити, що навколо вигину. Тепер команда з лабораторії обчислювального зображення Стенфордської обчислювальної обчислюваної лабораторії взяла ідею на крок далі, шпигуючи на об'єкти всередині замкненої кімнати. Все, що їм потрібно, - це лазер і комірка.