Второй XCOM с анонса обещал сразу море вкусного – и летающая база на корабле, отжатом у пришельцев, и подпольное сопротивление, и гибриды пришельцев и людей, и вообще полный улёт.

Конечно же, парни решали сразу две задачи:

• Сделать «как было» — с сектоидами, защитой базы, деревом наук.
• И при этом не сделать повтор прошлой игры, где всё это уже было.

Если посмотреть на первую UFO – это, фактически, история войны во Вьетнаме с точки зрения вьетнамцев. Прибегает вдруг агрессор на две головы технологически выше. Надо использовать все возможные методы от изготовления боеприпаса из консервных банок до бросания кусков вражеского мыла в дупла с пчёлами. И если повезёт – удастся захватить целый танк, из которого получается станция радиоперехвата, много разного металла, куча взрывчатки для мин из боезапаса и ещё шлёпанцы из резины.

Так что суть ко второй «новой» игре осталась той же – только теперь мы играем за, как в песне, «желтолицых». И «Фантом» свой мы уже сбили. Ведь главная часть интереса к серии XCOM – это то, что ты не знаешь, что там дальше в войне с захватчиками. Если же всё дерево наук известно, все шаги гадов записаны, то дальше это просто работа, а не врыв в неизвестность.

Вот почему новая игра должна была быть точно такой же, но совсем другой.

Еще несколько лет назад отечественное образование в сфере геймдизайна и продюсирования игр было редким зверем. Образование, говорите?

Да, на Западе есть! Шотландский университет Абертэй Данди запустил курсы для разработчиков игр ещё в 1996 году. Канадская школа DigiPen дает полноценное бакалаврское образование по разработке игр. Вообще в 2000ых годах рост рынка видеоигр положительно повлиял на развитие образовательных учреждений, занимающихся обучением разработке игр за рубежом. Обучение проводится на базе Игровой Академии Германии, Академии искусств Сан-Франциско, Дармштадтского университета прикладных наук и многих других.

Но что же в России?
У нас геймдев-образование начало появляться позже, чем в странах запада. В настоящим момент наконец-то сформировался ряд курсов и обучающих программ по созданию игр самого разного уровня. Мы выделили наиболее крупных и значимых.

В статье Джона Харриса из серии «Основы геймдизайна» представлен подробный обзор самых популярных настольных игр, включая традиционные вроде шахмат и го, ролевые вроде «Зова Ктулху», европейские вроде «Колонизаторов» и многие другие, у которых есть чему поучиться.

Продолжение.

Начало здесь: Нейробиология и искусственный интеллект: часть первая — ликбез,
и здесь: Нейробиология и искусственный интеллект: часть полуторная – новости от Blue Brain Project.

Теперь, вооружившись новым знанем, можно порассуждать о том, каким образом транспорт ионов через мембраны приводит к интеллекту и сознанию. Правильного, полного и четкого ответа пока никто дать не может, так что будем рассматривать текущую ситуацию на примерах.

Хочу напомнить, что данная серия статей не претендует на детальное описание всех процессов, вовлеченных в когнитивную деятельность мозга, а является описательной, дабы дать интересующимся представление о принципах работы мозга, интеллекта и сознания.

И как же интеллект связан с деятельностью нейронов?

Недавно меня пригласили выступить на TEDx, я постарался популярно рассказать о современном положении дел в ИИ, и помимо этого изложил суть тех нейронных сетей, над которыми мы сейчас работаем (см. видео).



Поскольку доклад был сугубо популярный, никаких подробностей я там не представил, но модель обладает интересными свойствами, о которых я хочу рассказать детальнее.

Структура сети

За основу была взята широкоизвестная сеть Хопфилда, но в нее помимо основных связей от каждого нейрона к каждому (которые технически можно считать связями с задержкой в один такт), были добавлены дополнительные связи с задержками более 1го такта (практически исследовались задержки на 2-8 тактов).

Привет всем Хабражителям, кто интересуется вопросами искусственного интеллекта! Всех с Прошедшими праздниками! Пора двигаться дальше.

В конце прошлого года я закончил перевод последней версии документа о «Hierarchical Temporal Memory» (HTM), который теперь можно найти рядом с оригиналом на сайте Numenta.com.

Что это такое и зачем оно все? Это последняя разработка весьма небезысвестного Джеффа Хокинса сотоварищи, моделирующая работу отдельных слоев коры головного мозга. Эта штуковина позволяет (если не накосячить все сделать правильно) выделять из входного потока данных сходные события, их последовательности, проводить их распознавание и предсказание. Всех, кого интересуют подробности, милости прошу под хабракат.

Новость о том, что первый полный курс академии Стэнфорд будет доступен в Интернете, стала вирусной. В течение недели на него подписалось более ста тысяч человек со всего мира. Поскольку новости относительно курса продолжают распространяться, в конечном итоге размер класса может разрастись до эпических размеров — мы сможем легко увидеть, как он достигнет 200 тысяч, 300 или больше. Классы 1 миллиона или десятков миллионов могут быть в нашем будущем. Если Стэнфорд может обучать за раз от ста тысяч студенты, что это будет означать для образования вообще?

Аннотация

Представляю вашему вниманию материалы одноименного доклада, сделанного мной на конференции ADD-2010 осенью прошлого года.

В докладе после краткого экскурса в историю рассматривается текущее¹⁾ состояние дел в освоении дополненной реальности:

• использование датчиков: акселерометры, гироскопы, магнитные компасы, GPS
  (различные мобильные телефоны, Wii, Sony Move, XSens)
  
• использование маркеров: с инфракрасной подстветкой, в видимом диапазоне
  (Sony Move, OptiTrack, Vicon)
  
• использование структурированной подсветки
  (на примере Microsoft Surface)
  
• Z-камеры, выдающие картику + расстояние до объекта
  (Microsoft Kinect, её предшественники и аналоги)
  
• безмаркерный захват движений
  (OrganicMotion, iPi Soft Desktop Motion Capture)
  
• сканирование 3d-поверхности по набору изображений:
  (стереокамеры, 3d-сканеры, воссоздание 3d-сцены с движущейся камеры)
  

Карикатурист Рэндел Манро (xkcd.com) обновил карту социальных сетей Online Communities 2.0, по состоянию на весну-лето 2010 года. Для отображения площадей использовалась вся доступная статистика по суточной активности пользователей, среди источников информации — даже сисадмины, «которые предоставили данные на условиях анонимности».



Смотреть нужно только в оригинальном размере 3072 х 3571, приколов на ней хватает.

Попробую нарушить последовательность повествования, которую планировал изначально. После описания «Эмоционального компьютера» я хотел написать об устройстве ассоциативной памяти, но по комментариям я так понимаю, что читатели уже устали от скучных лекций и ждут экшена.

Сначала расскажу историю. Был у меня приятель, талантливый программист.

Знаете, люблю я книжки про всякие интересные алгоритмы, и вот недавно попалась еще одна такая книжка.

Книга «Программируем коллективный разум» в основном посвящена алгоритмам классификации и кластеризации, хотя есть главы, посвященные другим темам вроде создания собственного поисковика, генетическим алгоритмам и генетическому программированию. Почти все описанные алгоритмы применяются в духе Web 2.0, используя анализ поведения пользователей на разных сайтах, которые предоставляют свой API. Но что особенно приятно удивило, так это то, что все примеры написаны на языке Python.

Вот какие алгоритмы описываются в книге:

• Коллаборативная фильтрация. Или, говоря человечески языком, алгоритмы, которые могут рекомендовать вам какие-то покупки, сайты или музыку в зависимости от оценок, которые вы поставили другим подобным вещам. По таким алгоритмам работает навязывание покупок в интернет-магазинах или подбор музыки на last.fm. В конце главы приводится пример, который будет рекомендовать вам ссылки из сервиса del.icio.us.
• Алгоритмы группировки (кластеризации). Создаваемый пример анализирует RSS-каналы блогов и пытается их автоматически разделить на группы в виде дерева в зависимости от частоты слов, которые попадаются в блоге. Заодно Сегаран рассказывает как можно сделать так, чтобы названия блогов расположились на плоскости кучками в зависимости от их близости в плане рассматриваемых тем.
• Отдельная глава посвящена построению поисковиков – созданию паука и, самое главное, рассматриваются алгоритмы ранжирования ссылок, в том числе и с учетом ссылок страниц друг на друга, создавая, таким образом, аналог Google PageRank. Еще интересно, что в этой же главе есть пример, где для выдачи наиболее релевантных ссылок используется нейронная сеть, которая обучается по мере того как пользователь щелкает на понравившиеся ему ссылки.

На сайте компании Avlade доступна для загрузки бесплатная книга “Designing for Windows Phone”.

Как понятно из названия, это 90-страничное руководство посвящено дизайну мобильных приложений для Windows Phone 7.

В книге рассмотрены основы Metro-дизайна, работа с Expression Blend, создание и анимация элементов и другие вопросы.

В данном посте я решил поделиться опытом разворачивания rails сервера на Amazon. Все предыдущие rails проекты я выкладывал на готовые сервера. Это были частные сервера, или широко известный сервис heroku. И единственные команды, которые я посылал серверу, были cap deploy и cap deploy:cold. Но в последнем проекте заказчик пожелал разместить сайт на своем амазоновском образе, поэтому пришлось погрузиться в тему более глубоко.

Толстые модели сложны в поддержке. Они, конечно, лучше, чем контроллеры, захламленные логикой предметной области, но, как правило, нарушают Single Responsibility Principle(SRP). “Всё, что делает пользователь” не является single responsibility.
В начале проекта SRP соблюдается легко. Но со временем модели становятся де-факто местом для бизнес-логики. И спустя два года у модели User больше 500 строчек кода и 50 методов в public.
Цель проектирования — раскладывать растущее приложение по маленьким инкапсулированным объектам и модулям. Fat models, skinny controllers — первый шаг в рефакторинге, так давайте сделаем и второй.

Большинство приложений провальны. Эта жестокая реальность приводит многих разочарованных разработчиков к заключению, часто подсознательному, что преуспевание в App Store — всё равно, что разбогатеть на «золотой лихорадке»: нужно быть чертовски удачливым.



Идея «удачи» — опасное успокоительное средство, облегчающее боль неудачи. А боль — это хорошая вещь. Она показывает, что что-то идёт не так. Если моё приложение потерпело крах, я хочу знать почему. Вместо того, чтобы обвинять мироздание, почему бы не посмотреть, что ребята из tap tap tap и Tapbots делают для того, чтобы снова и снова достигать успеха.

Несмотря на то, что безупречное следование этой формуле невозможно, работа в этом направлении резко увеличит ваши шансы на успех. Эти принципы выработаны для iOS, но многие из них могут быть применены и для других платформ.

Геоинформационные системы постепенно входят в повседневный быт.

Большинство мобильных устройств снабжены GPS/ГЛОНАСС-приёмниками. Это позволяет разработчикам получать записи пути своих пользователей (треки). Треки можно использовать для решения целого ряда задач — от навигации по карте и информирования о местоположении друзей до построения пробок и предсказания дорожной ситуации.

К сожалению, без дополнительной обработки трек пользователя малоинформативен, поэтому требуется этап связи внешних данных и внутренней карты приложения. Для этого существуют специальные алгоритмы привязки данных (map matching algorithms).

Эта статья посвящена алгоритму привязки трека к дорожному графу и результатам его применения в проекте Карты@­Mail.ru.

Потапов, А. С. «Искусственный интеллект и универсальное мышление».

Людям, не слишком глубоко знакомым с проблемами искусственного интеллекта, но интересующимся ими, приходится знакомиться с достижениями в этой области через журнальные статьи, полные преувеличений и недостоверной информации. В результате, многие знают о невообразимых возможностях уже работающих квантовых компьютеров, искусственных нейронных сетях или цифровой эволюции, где вот-вот возникнет уже первый искусственный интеллект. За всем этим стоят реальные научный открытия, но их пересказ людьми, стремящимися к сенсациям, оказывается не более чем вымыслом. Настоящие открытия, составляющие саму суть прогресса в некоторой научной области, описываются в специальной литературе, понятной только профессионалам. Крайне трудно их изложить в ясной и интересной для неспециалиста форме. Однако именно это удалось сделать автору в представленной книге. В ней не только в доступном виде представлены базовые сведения из области ИИ, но также развенчаны многие мифы, широко распространенные в научно-популярной среде, и даже намечены вполне реальные, а вовсе не фантастичные, пути, которые могут привести к созданию настоящего искусственного интеллекта.

Первое впечатление — это все. Пословица «По одежке встречают, по уму провожают» актуальна не только в жизни, но и в дизайне. Впечатление от дизайна состоит из множества факторов, и один из важнейших — это цвет.

Понять, какие цвета сочетаются друг с другом не всегда просто, в этой статье описаны основы теории цвета, которые пригодятся при выборе цветовой схемы для дизайна сайта. Начнем с самого простого.

Основные цвета (Primary Colors)

Основные цвета палитры — красный, желтый и синий. Если говорить об основных цветах на экранах различных устройств — это RGB, красный, зеленый и синий.

«Залог дружбы — это разность индивидуальностей» Юлиан Семенов.

Все больше и больше Windows-разработчики интересуются Ruby — динамическим высокоуровневым языком программирования. Не малую роль здесь сыграл фреймворк для создания веб-приолжений Ruby on Rails. Разработка на «рельсах» проста и увлекательна. Благодаря высокой динамике Ruby разработчику открываются множество вспомогательных средств, при сравнительно малом количестве кода вы получаете богатый функционал.

Эта статья хорошо подойдет для начинающих веб-программистов и тех кто задумывается начать работать с Ruby on Rails. В ней будут рассмотрены такие вопросы:

• установка рабочего окружения;
• написание простого приложения;
• развертывание приложения на сервере.

В заключении вы найдете тесты, сравнивающие производительность различных вариантов выполнения Ruby-приложений на Windows и Ubuntu.

Списки, разделённые на секции, встречаются довольно часто как в системных приложениях, так и в сторонних. Но, как ни странно, платформа не предлагает способов для их реализации «из коробки», в отличие от iOS.