[Перевод] Туториал по Unreal Engine. Часть 9: Искусственный интеллект

image

В индустрии видеоигр искусственным интеллектом (Artificial Intelligence, AI) обычно называют процесс принятия решений не управляемыми игроком персонажами. Он может быть простым: враг видит игрока и атакует. Или же более сложными, например, управляемый ИИ противник в стратегии реального времени.

В Unreal Engine создавать ИИ можно с помощью деревьев поведения. Дерево поведения (behavior tree) — это система определения поведения, используемого ИИ. Например, у него может быть поведение боя или бега. Можно создать дерево поведения, при котором ИИ будет драться с игроком, если его здоровье выше. Если оно ниже 50%, то он будет убегать.

В этом туториале вы научитесь следующему:

  • Создавать ИИ-сущность, которая может управлять элементом Pawn
  • Создавать и использовать деревья поведения и blackboard
  • Использовать AI Perception, чтобы дать Pawn зрение
  • Создавать поведения, чтобы Pawn мог ходить и атаковать врагов
Читать дальше →

SOC for beginners. 3 мифа об автоматизации и искусственном интеллекте в Security Operation Center

В последнее время (и тематический SOC-форум не стал исключением) все чаще можно слышать заявления, что люди в процессах SOC вторичны и технологии в состоянии заменить большинство из них — «Смерть Tier-1 аналитиков», «Искусственный интеллект, победивший самого умного пианиста/филолога/кандидата естественных наук», «Автоматические обучаемые правила» и вот это все. Наш же опыт подсказывает, что до власти SkyNet еще далеко, и недооценивать роль человека даже в базовых процессах SOC пока не стоит.

Сегодня хотелось бы разобраться, где правда, а где неистовый маркетинг, и заодно развенчать несколько мифов о возможностях искусственного интеллекта. Интересующиеся и желающие подискутировать — добро пожаловать под кат.


Читать дальше →

Как предсказать курс рубля к доллару при помощи SAP Predictive Analytics

SAP в последние годы сфокусировалась на развитии машинного обучения, обработки больших данных и развитии интернета вещей. Это три важнейших технологических направления, которые компания развивает в своих решениях. SAP работает не только над развитием инструментом, но и на применении этих технологий на практике. Наличие большого числа клиентов, автоматизировавших свои бизнес-процесса на продуктах SAP, позволяет анализировать клиентские потребности комплексно, предлагать новые подходы в использовании клиентских данных для увеличения эффективности бизнес-процессов.

Давайте посмотрим, как выглядит анализ данных с использованием инструмента предиктивной аналитики от SAP.

Читать дальше →

AlphaGo Zero совсем на пальцах

Завтра искусственный интеллект поработит Землю и станет использовать человеков в качестве смешных батареек, поддерживающих функционирование его систем, а сегодня мы запасаемся попкорном и смотрим, с чего он начинает. 19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха. По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:
А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами. Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования. Ну, поехали. ...Далее...

[Из песочницы] Бинарная матричная нейронная сеть

Предлагается вариант искусственной нейронной сети в виде матрицы, входами и выходами которой являются наборы битов, а нейроны реализуют функции двоичной логики нескольких переменных. Такая сеть значительно отличается от сетей перцептронного типа и может дать такие преимущества как конечное число вариантов полного перебора функций сети, а следовательно и конечное время обучения, сравнительная простота аппаратной реализации.

image
Читать дальше →

Искусственный интеллект Nemesida WAF


Есть мнение, что искусственный интеллект — это не больше, чем маркетинговый ход. В статье мы покажем, как искусственный интеллект Nemesida WAF позволяет выявлять и блокировать атаки на веб-приложения с поразительной точностью в 99,96%.

Читать дальше →

[Из песочницы] Умные сети для рыбаков: как мы учили смартфоны распознавать рыбу



На развитие компьютерного зрения в последние 10 лет не обращал внимание лишь отстраненный от мира человек. Технология распознавания образов своим процветанием обязана глубокому обучению. Достижения машин поражают воображение.
Читать дальше →

Вести с полей больших и умных данных: программа конференции SmartData 2017 Piter

В 2016/2017 годах мы обнаружили, что на каждой из наших конференций есть 1-3 доклада о Big Data, нейросетях, искусственном интеллекте или машинном обучении. Стало понятно, что под эту тему можно собрать хорошую конференцию, о чём я сегодня вам и расскажу. Вкусно: мы решили собрать под одной крышей учёных, инженеров-практиков, архитекторов и сделать упор на технологии — казалось бы, обычное дело, но нет. Сложно: копнув глубже, можно увидеть, что отдельными вопросами все занимаются не сообща, а врозь. Учёные строят нейросети в теории, архитекторы делают распределённые системы для корпораций с целью обработки огромных потоков данных в реальном времени, без конечной цели унифицировать к ним доступ, инженеры-практики пишут под это всё софт для сугубо узких задач, которые потом нереально перенести на что-то другое. В общем, каждый копает свою грядку и не лезет к соседу… Так? Да нет же! На деле: Все занимаются частью общего. Как сама Smart Data (а «умные данные» — это очень узкий перевод) по природе своей, так и те, кто с ней работает, по сути, делают распределённую сеть различных наработок, которые могут создавать порой неожиданные сочетания. Это и формирует фундамент Умных данных в своей красоте и практической значимости. Итак, что это за кусочки паззла и кто их создает, можно будет посмотреть и даже обсудить с создателями на конференции SmartData 2017 Piter 21 октября 2017. Подробности под катом. ...Далее...


Последние посты