Последний, однако, быстро раскусил правила и стал показывать слишком хорошие результаты, ни разу не погибая. Из-за этого в GameGAN отсутствует часть важных данных, но собранной информации оказалось достаточно для того, чтобы воссоздать геймплей, внешний вид игры, управление и поведение призраков.
Круто, но непонятно, зачем
Как это использовать? Баги не пропатчишь, монетизации не встретишь, новых уровней не сделаешь.
Включил нейросети стримы, а она тебе готовую копию игры выдала :)
Все эти, на первый взгляд, бесползные вещи, на самом деле, являются этапом накомления данных. Когда тебе в руки попадает новая "игрушка" ты первым делом пытаешься найти границы её приминения используя её где можно и нельзя. Со временем мы полностью осознаем сильные и слабые стороны ИИ и будет приминять для его "полезных" штук.
Заменитель программиста-художника-геймдизайнера. Говоришь ей - хочу что-то среднее между вот этими тремя играми. Вуаля ПакменЗомбиВыживач готов. )
Единственный способ для порименния - это обучение ботов в сложных играх на примере игр игроков. Но да этим давно уже дип майнд занимается ...
Ваша нейросеть это замаскированный if else где веса на узлах подбирались в ходе случайной калибровки узлов при обучении, пока результат не стал напоминать изначальный аглоритм заданный... парочкой строчек?
Ну и зачем ты так беспринципно раскрыл принципы разработки ИИ? Теперь миллионы сотрудников потеряют свою работу