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OpenAI e AI Dungeon errori e svolta oscura

OpenAI propone un metodo per diluire la tossicità di GPT-3 Il team di OpenAI ha proposto un processo per adattare i modelli linguistici alla società per modificare il comportamento del modello linguistico. Di recente, GPT-3 di OpenAI ha fatto notizia dopo che il popolare gioco di avventura testuale multiplayer AI Dungeon ha preso una svolta oscura. Il gioco consentiva ai giocatori di utilizzare GPT-3 per generare trame. E si è scatenato l'inferno. Le narrazioni sono scivolate in un territorio perverso al confine con la pedofilia. Registrati per i prossimi workshop ML gratuiti  Anche in passato, GPT-3 aveva suscitato polemiche. Come i grandi modelli linguistici formati sui dati da Internet, il GPT-3 ha mostrato una tendenza a generare contenuti stereotipati, aveva confessato OpenAI. "Il modello ha la propensione a conservare e amplificare i pregiudizi che ha ereditato da qualsiasi parte della sua formazione, dai set di dati che abbiamo selezionato alle tecniche di formazione che abbiamo scelto", ha affermato il team . Tuttavia, il team ha proposto un processo per adattare i modelli linguistici alla società (PALMS) per modificare il comportamento del modello linguistico creando e perfezionando un set di dati mirato ai valori. Il set di dati viene quindi utilizzato per mettere a punto un modello linguistico migliore dei modelli di base. Hanno prestazioni migliori su due metriche quantitative: punteggio di tossicità e valutazioni umane; e una valutazione qualitativa metrica-co-occorrenza. Selezionare le categorie e delineare il comportamento desiderabileIl team ha selezionato le categorie che hanno avuto un impatto diretto sul benessere umano e ha descritto il comportamento desiderato associato. Il team, tuttavia, ha affermato che questo elenco non è esaustivo e, sebbene tutte le categorie siano state ponderate allo stesso modo, la priorità dipende dal contesto. Le diverse categorie includono: Abuso, violenza e minaccia : ciò include sia l'opposizione a tali minacce sia...
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NeurIPS 2021 NetHack Challenge di Facebook

Come un videogioco retrò è finito come una sfida definitiva per l'IA Il gioco è a tempo indeterminato: questo significa che ogni volta che un individuo ci gioca, il gioco ricomincia da zero in un mondo completamente nuovo. L'intelligenza artificiale è stata impiegata per risolvere i giochi per decenni. I giochi sono ottimi banchi di prova per l'apprendimento per rinforzo, e questo è stato fatto con i modelli di apprendimento automatico per un po' di tempo ormai. Ad esempio, attraverso i modelli DQN , l'intelligenza artificiale ha superato gli umani mentre giocava a giochi come Flappy Bird, un tempo molto popolare . Tali test di intelligenza artificiale sono stati eseguiti anche su classici come gli scacchi e il gioco Snake per dispositivi mobili .   Data l'abilità dell'intelligenza artificiale nel decifrare i giochi attraverso l'apprendimento per rinforzo, i ricercatori dell'ala AI di Facebook hanno deciso di sfruttare l'intelligenza artificiale per svelare quello che è considerato tra i giochi più impegnativi al mondo: l'immensamente complicato NetHack .  Un gioco difficile NetHack ha fatto il suo debutto nel 1987 e ha una grafica ingannevolmente semplice. È un gioco di avventura 'dungeon crawler' a turni dotato di grafica ASCII e scritto principalmente in C. I giocatori devono attraversare più di cinquanta livelli di dungeon per recuperare un amuleto magico con l'aiuto di diversi strumenti (e combattere i mostri lungo la strada ). Il gioco sembra abbastanza semplice: con un'atmosfera retrò e simboli come @ per visualizzare i giocatori, g per mostrare un goblin, $ per indicare l'oro e linee e punti per l'architettura del gioco. Tuttavia, NetHack è in fase di sviluppo attivo da quando è arrivato alla fine degli anni '80, con un team di sviluppatori in continua evoluzione che si espandeva su diverse sfaccettature del gioco. In questo modo sono stati consentiti codici scritti a mano che coprivano tutte le possibili scelte del giocatore.  Questo, alla fine, ha reso Net...
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Intel e la potenza del rendering neurale per il videogioco Grand Theft Auto V

Rendering neurale: quanto in basso puoi scendere in termini di input?Martin Anderson da unite.ai Ieri alcuni nuovi straordinari lavori sulla sintesi di immagini neurali hanno catturato l'attenzione e l'immaginazione di Internet, poiché i ricercatori Intel hanno rivelato un nuovo metodo per migliorare il realismo delle immagini sintetiche. Il sistema, come dimostrato in un video di Intel, interviene direttamente nella pipeline di immagini per il videogioco Grand Theft Auto V e migliora automaticamente le immagini attraverso un algoritmo di sintesi di immagini addestrato su una rete neurale convoluzionale (CNN), utilizzando immagini del mondo reale dal set di dati Mapillary e sostituendo l'illuminazione e le texture meno realistiche del motore di gioco GTA. I commentatori, in una vasta gamma di reazioni in comunità come Reddit e Hacker News, stanno postulando non solo che il rendering neurale di questo tipo potrebbe sostituire efficacemente l'output meno fotorealistico dei motori di gioco tradizionali e CGI a livello di VFX, ma che questo processo potrebbe essere ottenuto con un input di base molto maggiore di quello dimostrato nella demo Intel GTA5, creando in modo efficace input proxy "fantoccio" con output estremamente realistici. Il principio è stato esemplificato da una nuova generazione di sistemi GAN e codificatore / decodificatore negli ultimi tre anni, come GauGAN di NVIDIA , che genera immagini sceniche fotorealistiche da imbrattamenti grezzi. In effetti, questo principio capovolge l'uso convenzionale della segmentazione semantica nella visione artificiale da un metodo passivo che consente ai sistemi della macchina di identificare e isolare gli oggetti osservati in un input creativo, in cui l'utente 'dipinge' una falsa mappa di segmentazione semantica e il sistema genera immagini coerenti con le relazioni che comprende per aver già classificato e segmentato un particolare dominio, come lo s...
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Su emojify.info il gioco che mostra la supidità del riconoscimento delle emozioni dell’intelligenza artificiale AI

Scopri la stupidità del riconoscimento delle emozioni dell'IA con questo piccolo gioco per browserLa tua faccia corrisponde ai tuoi sentimenti? Le aziende tecnologiche non vogliono solo identificarti usando il riconoscimento facciale, vogliono anche leggere le tue emozioni con l'aiuto dell'IA. Per molti scienziati, tuttavia, le affermazioni sulla capacità dei computer di comprendere le emozioni sono fondamentalmente errate e un piccolo gioco web nel browser creato dai ricercatori dell'Università di Cambridge mira a mostrare il motivo. Vai su emojify.info e puoi vedere come le tue emozioni vengono "lette" dal tuo computer tramite la webcam. Il gioco ti sfiderà a produrre sei diverse emozioni (felicità, tristezza, paura, sorpresa, disgusto e rabbia), che l'IA tenterà di identificare. Tuttavia, probabilmente scoprirai che le letture del software sono tutt'altro che accurate, spesso interpretando anche espressioni esagerate come "neutre". E anche quando produci un sorriso che convince il tuo computer che sei felice, saprai che stavi fingendo. Questo è il punto del sito, afferma la creatrice Alexa Hagerty, ricercatrice presso l'Università di Cambridge Leverhulme Center for the Future of Intelligence e il Center for the Study of Existential Risk: per dimostrare che la premessa di base alla base di gran parte della tecnologia di riconoscimento delle emozioni, che i movimenti facciali sono intrinsecamente legati ai cambiamenti nei sentimenti, è imperfetto. https://youtu.be/785eNqM3X8E "La premessa di queste tecnologie è che i nostri volti e sentimenti interiori sono correlati in un modo molto prevedibile", dice Hagerty a The Verge . “Se sorrido, sono felice. Se aggrotto le sopracciglia, sono arrabbiato. Ma l'APA ha fatto questa grande revisione delle prove nel 2019 e ha scoperto che lo spazio emotivo delle persone non può essere prontamente dedotto dai loro movimenti facciali ". Nel gioco, dice Hagerty, "hai la possibilità di muovere rapidamente...
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MuZero di DeepMind raccoglie le regole dei giochi mentre gioca

In un articolo pubblicato sulla rivista Science alla fine dell'anno scorso, DeepMind della società madre di Google Alphabet ha dettagliato AlphaZero , un sistema di intelligenza artificiale che potrebbe insegnare a se stesso a padroneggiare il gioco degli scacchi, una variante giapponese degli scacchi chiamata shogi e il gioco da tavolo cinese Go. In ogni caso, ha battuto un campione del mondo, dimostrando un talento per l'apprendimento di giochi per due persone con informazioni perfette, vale a dire giochi in cui qualsiasi decisione è influenzata da tutti gli eventi precedenti. Ma AlphaZero aveva il vantaggio di conoscere le regole dei giochi a cui era incaricato di giocare. Alla ricerca di un modello di apprendimento automatico performante in grado di insegnare a se stesso le regole, un team di DeepMind ha ideato MuZero, che combina una ricerca basata su albero (dove un albero è una struttura di dati utilizzata per individuare le informazioni all'interno di un set) con un modello appreso . Come descritto in un documento di Nature pubblicato oggi, MuZero prevede le quantità più rilevanti per la pianificazione del gioco in modo tale da ottenere prestazioni leader del settore su 57 diversi giochi Atari e abbinare le prestazioni di AlphaZero in Go, scacchi e shogi. Dave Silver, che guida il gruppo di apprendimento per rinforzo presso DeepMind, afferma che MuZero apre la strada ai metodi di apprendimento in una serie di domini del mondo reale, in particolare quelli privi di un simulatore o di regole dinamiche. "Pensiamo che questo sia davvero importante per arricchire ciò che l'AI può effettivamente fare perché il mondo è un posto disordinato. Non è noto: nessuno ci fornisce questo fantastico regolamento che dice: "Oh, questo è esattamente come funziona il mondo" ", ha detto a VentureBeat in un'intervista telefonica la scorsa settimana. "Se vogliamo che la nostra IA vada là fuori nel mondo e sia in grado di pianificare e guardare avanti nei problemi in cui nessu...
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Charlie e Beck di Fable Studio

Fable Studio svela due esseri virtuali basati sull'intelligenza artificiale che possono parlare con te Fable Studio ha annunciato due nuovi esseri virtuali di intelligenza artificiale conversazionale, o persone artificiali. I loro nomi sono Charlie e Beck e potranno conversare come se fossero persone reali. I nuovi personaggi sono una miscela di narrazione e intelligenza artificiale, un matrimonio che Fable sta sperimentando nella convinzione che gli esseri virtuali diventeranno un enorme mercato mentre le persone cercano compagnia e divertimento durante il clima difficile della pandemia. Il CEO Edward Saatchi crede che gli esseri virtuali siano l'inizio di qualcosa di grande. Organizza il Virtual Beings Summit e quest'estate ha notato che le società di esseri virtuali - da Genies a AI Foundation - hanno raccolto più di 320 milioni di dollari . Fable Studio ha iniziato come una società di intrattenimento in realtà virtuale e ha vinto un Emmy Award per il suo progetto di realtà virtuale Wolves in the Walls. Ma la società è andata oltre la realtà virtuale e si è concentrata su esseri virtuali, come Lucy, la bambina di 8 anni che è stata il primo personaggio AI di nuova generazione dello studio. Ora Fable sta tirando fuori Lucy dalla realtà virtuale e lasciando che le persone le parlino tramite il web, e la società ha una lista di attesa di 7.000 persone dopo aver lanciato Lucy in alpha test il mese scorso. Tali personaggi sono trampolini di lancio verso il metaverso , l'universo di mondi virtuali che sono tutti interconnessi, come nei romanzi come Snow Crash e Ready Player One . Stiamo tenendo una conferenza sull'argomento, GamesBeat: Into the Metaverse il 27 gennaio, e Saatchi sarà un relatore. E ora Lucy è stata raggiunta da Charlie e Beck. Puoi iscriverti per fare amicizia con loro su fable-studio.com . I personaggi sono alimentati da Fable Wizard, uno strumento AI per dare vita ai personaggi attraverso immagini, dialoghi, voci e animazioni. S...
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Rival Peak un enorme reality show simile a un gioco con personaggi AI

Genvid Technologies e Pipeworks Studios stanno svelando Rival Peak , un nuovo tipo di esperienza interattiva che è in parte un gioco e in parte un reality show. Il pubblico è composto da persone reali, ma i personaggi che stanno guardando non lo sono. Se sei confuso su questo, abbi pazienza, perché è un'idea piuttosto interessante. Il quasi reality show ha come protagonisti 12 personaggi di intelligenza artificiale che sono concorrenti in una competizione simile a Survivor ambientata in un animato Pacifico nord-occidentale. Il pubblico dal vivo può influenzare l'esito del concorso macinando i compiti e aiutando i loro personaggi preferiti. Lo spettacolo si svolgerà 24 ore al giorno, sette giorni alla settimana, e il suo ospite è Will Wheaton ( Star Trek: The Next Generation , TableTop board game show su YouTube). Sarà disponibile per giocare o guardare, se vuoi, su Facebook Watch. Il CEO di Genvid Jacob Navok ha dichiarato in un'intervista a GamesBeat che i concetti e la visione alla base del gioco sono in lavorazione da un decennio, prima alla sua prima startup Shinra Technologies e più recentemente a Genvid. È uno spettacolo disponibile solo attraverso le tecnologie del cloud gaming e dello streaming, ha affermato. Ma l'esecuzione dell'intero progetto è avvenuta principalmente negli ultimi sei mesi, ha detto. "Questo è come il culmine di un decennio di lavoro", ha detto Navok. "Abbiamo pensato a dove sta andando il futuro del cloud gaming. Questo è il primo vero gioco cloud nativo al mondo. Utilizza l'intelligenza artificiale in un data center e trasmette in streaming dal vivo attraverso la rete di Facebook ". Wheaton presenterà uno spettacolo di riepilogo settimanale che cattura gli eventi della scorsa settimana. Rival Peak inizierà la messa in onda alle 18:30 del Pacifico del 2 dicembre. Puoi seguire i diversi personaggi in 13 diversi live streaming interattivi che si svolgeranno tutto il tempo per una stagione di 12 settimane. Non devi scaricare nu...
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Il modello AI di intelligenza artificiale che classifica i videpgiochi dalla copertina

Questo modello AI può capire i videogiochi dalla copertina Recentemente, i ricercatori della Western Kentucky University hanno proposto un framework di apprendimento profondo multimodale che ha la capacità di classificare i generi di videogiochi in base alla copertina e alla descrizione testuale. I ricercatori hanno affermato che questa ricerca è il primo tentativo in assoluto di classificazione automatica dei generi utilizzando un approccio di apprendimento profondo . I videogiochi sono stati una delle forme di intrattenimento più diffuse, redditizie e importanti in tutto il mondo. Inoltre, il genere e i suoi sistemi di classificazione svolgono un ruolo significativo nello sviluppo dei videogiochi. Secondo i ricercatori, le copertine dei videogiochi e le descrizioni testuali sono solitamente la prima impressione per i suoi consumatori e spesso trasmettono informazioni importanti sui videogiochi. Tuttavia, i ricercatori spesso trovano difficile classificare i generi di videogiochi in base alla copertina e alla descrizione testuale a causa di vari motivi come un numero enorme di generi di videogiochi, molti dei quali non sono definiti concretamente; disegni di copertina; e descrizioni testuali che possono variare a causa di molti fattori esterni come paese, cultura e altri simili. Inoltre, con la crescente competitività nel settore dei videogiochi, i designer di copertine e i tipografi spingono i design delle copertine al limite nella speranza di attirare le vendite. Per mitigare tali problemi, i ricercatori hanno costruito questo nuovo framework di apprendimento profondo . La tecnologia dietroPer questo, i ricercatori miravano a sviluppare tre algoritmi di deep learning per il compito di classificazione del genere dei videogiochi, che sono- Un approccio basato sulle immagini utilizzando le copertine del giocoUn approccio basato sul testo che utilizza le descrizioni testualiUn approccio multimodale che utilizza sia le copertine del gioco che la ...
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Microsoft acquista Makers Of Doom

Microsoft acquista Makers Of Doom per $ 7,5 miliardi: una vittoria per Azure "I creatori di The Elder Scrolls, Fallout, Wolfenstein, DOOM, Dishonored, Quake, Starfield e altri si uniscono al Team Xbox." Microsoft ha annunciato di aver acquisito gli studi di sviluppo di giochi Bethesda Softworks per l'incredibile cifra di 7,5 miliardi di dollari, un accordo che può essere classificato tra artisti del calibro di Linkedin e Github. Bethesda è nota per aver pubblicato franchise di successo come Doom, The Elder Scrolls e Fallout. Questa notizia di acquisizione arriva una settimana dopo l'annuncio che il servizio di streaming di giochi di Microsoft, xCloud, porterà più di 100 giochi Xbox su smartphone e tablet. Oggi, circa 2 miliardi di persone giocano ai videogiochi su telefoni, tablet, console e PC. Il mercato globale del gioco nel cloud ha rappresentato 0,99 miliardi di dollari nel 2018 e si prevede raggiungerà i 3,90 miliardi di dollari entro il 2027. L'aumento della domanda può essere attribuito alla commercializzazione del 5G, all'aumento del numero di giocatori, all'aumento dei giochi immersivi e competitivi su dispositivi mobili e all'aumento nel numero di utenti di Internet. “Perché è importante dov'è lo schermo o qual è il controller? Ci sono molte persone senza lo stesso accesso e possiamo portarlo a loro. " Todd Howard, produttore esecutivo, Bethesda L'amministratore delegato di Microsoft Satya Nadella ha preso sul serio l'industria dei giochi sin da quando ha assunto il comando. Nel 2014, la società ha acquistato lo sviluppatore di videogiochi Mojang AB, proprietario di Minecraft, per $ 2,5 miliardi. Microsoft si sta muovendo verso il collegamento della sua attività di cloud computing con i giochi attraverso il suo servizio xCloud, che consente agli utenti di riprodurre in streaming i videogiochi su Internet. Questo servizio, che fa parte dell'opzione premium di Game Pass da $ 15 al mese, consente agli abbonati di giocare da un elenco ...
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L’intelligenza artificiale vocale e i videogiochi

Gli sviluppatori di giochi guardano all'intelligenza artificiale vocale per nuove opportunità creative La tecnologia di sintesi del suono, in particolare la sintesi vocale, è diventata molto più sofisticata negli ultimi anni. Sebbene la tecnologia di sintesi vocale sia in circolazione da decenni, la tecnologia è diventata molto più naturale. Gli algoritmi recenti possono richiedere solo poche ore di audio e sintetizzare campioni audio altamente realistici. Con l'avanzare della tecnologia, si aprono più applicazioni, comprese le possibilità nei media creativi. Recentemente, come riportato da VentureBeat , le società di videogiochi hanno iniziato a indagare sull'uso della generazione vocale AI per produrre dialoghi per i videogiochi. Una società, Leviathan Games , ha iniziato a implementare l'intelligenza artificiale vocale all'interno dei giochi che stanno attualmente sviluppando. Wyeth Ridgway, il proprietario di Leviathan Games, ha spiegato che l'IA vocale potrebbe cambiare il design del gioco in modi drammatici. Ridgway ha spiegato che l'uso dell'IA vocale nella progettazione di giochi è una tendenza emergente e l'ha confrontata con il cambiamento del software di animazione 3D nel corso dell'ultimo decennio, con aziende come Pixar che hanno creato software proprietario destinato a facilitare l'animazione e la modellazione. I metodi tradizionali di generazione del parlato funzionano aggiungendo file audio preregistrati insieme al volo, unendo insieme frasi da parole e frasi già esistenti. Questo metodo di generazione del parlato richiede la registrazione di centinaia di ore di dialoghi e l'etichettatura manuale dei clip audio. Suona anche un po 'innaturale poiché l'inflessione e l'enfasi tendono a spostarsi tra le parole. In confronto, l'intelligenza artificiale vocale all'avanguardia suona molto più naturale e opera in modo diverso. Voice AI si basa su reti neurali profonde. WaveNet è stata una delle prime AI in grado di generare campioni audio conv...
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