Сегодня перед нами открывается масса возможностей по созданию невероятных проектов, которые игроки смогут видеть, не закрывая своего браузера. Речь не просто о красивой “ферме” (их делают давно и успешно, откровений в этой области я не расскажу). Речь о проектах совсем иного рода.

Полноценный шутер в полном 3D? Легко.
MMORPG в соседней от «хабра» вкладке? Тоже не проблема.

Возникает вопрос — почему уже не созданы тысячи таких проектов? Ответа два и оба они банальны: технология и готовность аудитории. Технологическая база, способная предоставить все нужные условия, появилась не так давно, года полтора, может два назад. Аудитория же в свою очередь за аналогичный промежуток времени повзрослела и стала намного более требовательной к тем развлечениям, что им предлагает, скажем, социальная сеть. Совмещаем два этих фактора и получаем практически новый тренд, где есть деньги, аудитория, виральный рост и размах для творчества.

Это утверждение привлекло ваше внимание? Тогда давайте попробуем разобраться во всем поэтапно, начиная с общей ситуации на рынке браузерных игр.

Примечание: материал подготовлен на основе доклада на прошедшей конференции DevGAMM 2014. Под катом немного картинок, но много текста, некоторые расчетные числа по разработке и ряд полезных метрик.

Не прошло и полугода со дня констатации клинической смерти моего первого цифрового детища. Камни Лабиринта поосыпались, графики количества установок сползли до позорных непечатных значений, мизерные центы ежедневных прибылей превратились в пыль. Что в такой ситуации делает отважный и неутомимый инди-разработчик? Правильно: он делает выводы. А после выводов не грех вдохнуть жизнь в новый свежий проект — и стрельнуть им прямо по вершине топа. Главное не промахнуться.

Месяц назад, мониторя аукцион ebay, наткнулся я на непонятную штуковину под названием «Magic High-Tech Cleaning Compound Super Clean Slimy Gel» всего за 1 доллар. Судя по описанию, это какой-то уникальный продукт, на 95% состоящий из экологически и биологически чистых веществ, который удаляет пыль и небольшую грязь с любых поверхностей, особенно из труднодоступных мест типа клавиатур, решеток и т.д., обладает дезинфицирующим действием, да еще и убивает до 80% бактерий. «Вполне себе гаджет для гика», — подумал я и решил заказать сей чудо девайс из великого Китая. Шел он чуть более месяца, и вот сегодня я получил чудо-посылку.



Подробности внутри.

В последнее время на Хабре появилось, а также существует много содержательных статей, описывающих работу и принцип понятия “нейронная сеть”, но, к сожалению, как всегда очень мало описания и разбора полученных практических результатов или их не получения. Я думаю, что многим, как и мне удобней, проще и понятней разбираться на реальном примере. Поэтому в данной статье постараюсь описать почти пошаговое решение задачи распознавания букв латинского алфавита + пример для самостоятельного исследования. Распознавание цифр с помощью однослойного персептрона уже сделано, теперь давайте еще разберёмся и научим компьютер распознавать буквы.

Знакомиться со Adobe Flex мне пришлось в почти боевых условиях. Неожиданно понадобилось писать что-то работающее, пользуясь лишь примерами из Интернета и помощью старших товарищей. Поблизости не было ни одной книги по Flex, да и времени на чтение тоже, что сильно сказалось на теоретической базе. Многое делалось на ощупь простым русским методом проб и ошибок. Чтож, попробовать пришлось порядочно. Сейчас, глядя назад, я понял, что многие грабли можно было избежать, если бы имелась под рукой простая вводная статья объясняющая что к чему. Под катом собраны 3 вопроса, из-за недопонимания которых у меня чаще всего возникали проблемы. Надеюсь, ответы на них помогут начинающим быстрее разобраться в тонкостях построения компонентов этого фреймворка.

Паттерны Проектирования, часть 3

• Виталий Баум (сайт, twitter)
• Дмитрий Нестерук (блог, twitter)
• Антон Оникийчук (подкасты)

• Офтопы Обсуждение P&P Summit — spbalt.net предлагает тренинги; Лекции по функциональному программированию

Поведенческие паттерны

• Chain of responsibility WPF Event Routing;Url routing; exception handling?; workflow foundation; стоковые и DLR-трансформации в TypograFix 2; tokenized mail templating
• Interpreter обратная сторона Visitor?
• Iterator избежали ад С++? и в .Net нет BCL-классов XxxIterator; великий могучий yield return; итератор + query object = IQueryable
• Mediator event brokers
• Memento Properties.Settings; snapshots in CQRS
• Observer нативно реализован в .Net (event); вопрос на большинстве собеседований (event vs. delegate); eventы на managed C++; Reactive Extensions
• State и Strategy стейт-машины
• Template Method утипизация (duck typing) – LinFu; Boo
• Visitor dynamic решает; double dispatch

Баян с 1988 года

Балуясь с нейронными сетями и алгоритмами самообучения для них, столкнулся с мыслью, что алгоритм обучения с учителем вполне мог бы быть отнесен к категории самообучения, если бы учителя заменили «эмоциональными» нейронами. Такие нейроны, по сути, являются просто датчиками «хорошо/плохо», а при соединении с обычными нейронами создают определенные связи, гасящие либо возбуждающие в зависимости от типа датчика.

Введение

В этот раз я хочу рассказать вам об одной из самых важных вех в развитии как нейрофизиологии, так и непосредственно кибернетики. Сейчас я говорю с одной стороны про формулировку первого работающего правила обучения искусственных нейронных сетей, а с другой стороны про попытку приблизиться к тайнам обучения живых существ.

Сегодня мы пройдем путь от изначального вида постулата Хебба к его непосредственному применению, а также попробуем обсудить возможность его применения для моделирования обучения в системах искусственного интеллекта.

К написанию данной статьи меня побудили комментарии к моим предыдущим топикам, в которых мне было необходимо выражать свое отношение к обучению за счет изменения силы синаптической связи. Поэтому я решил один раз разобрать все подробно, в том числе для самого себя.

Представляю вашему вниманию вторую лекцию из семи прочитанных лауреатом нобелевской премии профессором Ричардом Фейнманом в Корнелльском университете в 1964г, которая называлась «Связь математики и физики».



Я убежден, что не существует популярной науки, есть только популярная ее интерпретация. И это не самый мною любимый жанр, сейчас я практически не читаю научно популярных книг, наука не заслуживает того чтобы скользить вечно по поверхности. Однако какие-то книги я все-таки читал и вам советую, много и восхитительно писали: Бор с Эйнштейном (любой популярный текст, особенно советую их переписку), Паули (переписка), Гейзенберг «Часть и целое» (это уже больше философия в стиле Витгенштейна), сам Витгенштейн, Куайн «Две догмы эмпиризма», Дэвид Дойч «Структура реальности» (с оговорками- совершенно замечательная вещь), по квантовой механике опять же Фейнман «КЭД — удивительное свойство света и вещества», по логике — Хофштадтер GEB (Гедель, Эшер, Бах) — книга моего детства, по биохимии Франк-Каменецкий «Самая главная молекула» — замечательная книга про ДНК, конечно советую Джеймса Уотсона «Двойная спираль. Воспоминания об открытии структуры ДНК».
И еще масса книг, которые я не вспомнил, от всех этих книг захватывает дух, но к сожалению на полках в книжных магазинах они растворились в бестолковом шуме какой-то сомнительной около научной литературы. И я не очень понимаю что собственно читают сейчас люди интересующиеся наукой.

Введение

В данном топике я хочу рассказать о модели необычной нейронной сети, в разработке которой мне посчастливилось участвовать. Данная модель была разработана около года назад (про авторство написано в последнем разделе), однако исследование ее после этого прекратились из-за совершенной нехватки времени (занятости в своих собственных проектах). Тем не менее я опишу ее здесь в надежде на то, что некоторые мысли покажутся читателям интересными и дадут ростки возможных дальнейших исследований в данном направлении.

Сразу оговорюсь, что эта модель не претендует никоим образом на прототип ИИ. Мы скорее хотели исследовать возможность самоорганизации и перспективы возникновения целостного целенаправленного поведения в динамической системе «эгоистичных» (гомеостатических) нейронов.
Как мне кажется, для более полного понимания логики работы модели будет полезно прочитать мой топик про Теорию функциональных систем, однако опять же это на ваше усмотрение.

Поехали!

Мой хороший друг по собственной инициативе решил сделать перевод популярных лекций известного физика-теоретика, лауреата Нобелевской премии Ричарда Фейнмана, прочитанных им в Корнельском университете в 1964 году.

В настоящий момент предварительно готова одна лекция, которую я с удовольствием представляю Вашему вниманию. Уже готов вариант с субтитрами, по мере готовности версии с озвучкой обновлю пост.

Итак, «Характер физических законов», лекция первая.

http://vimeo.com/14174734

Те, кто интересуется, кто же такой Ричард Фейнман и почему его лекции настолько интересны, для начала могут ознакомиться со статьей в Wiki.

Множество исследований в области искусственного интеллекта сталкиваются с проблемой отсутствия на сегодняшний момент какой-либо мощной теории сознания и мозговой активности. Фактически мы обладаем достаточно скудными знаниями о том каким образом мозг обучается и достигает адаптивного результата. Однако, на данный момент происходит заметное увеличение взаимовлияния области искусственного интеллекта и нейробиологии. По результатам математического моделирования мозговой активности ставятся новые цели для экспериментов в области нейробиологии и психофизиологии, а экспериментальные данные биологов в свою очередь во многом влияют на вектор развития ИИ.

Исходя из вышесказанного становится ясно, что для будущего успешного развития бионического ИИ необходимо плотное сотрудничество математиков и нейробиологов, которое в итоге будет плодотворным для обеих областей. Для этого в частности необходимо изучение современных успехов теоретической нейробиологии.

На данный момент существуют три наиболее проработанных и отчасти экспериментально проверенных теории строения сознания в области теоретической нейробиологии: теория функциональных систем П.К. Анохина, теория селекции нейрональных групп (нейродарвинизм) Джеральда Эдельмана и теория глобальных информационных пространств Жана-Пьера Шанже (изначально сформулирована Бернардом Баарсом). Остальные теории либо являются модификациями названных, либо не подтверждены никакими экспериментальными данными. В данной статье речь пойдет о первой из этих теорий — Теории функциональных систем П.К. Анохина.

Уверен, у каждого хабрачеловека со временем количество различных проводов и шнуров от телефонов, КПК и прочих девайсов начинает превышать все разумные пределы. Стол-то не резиновый. Но не отказываться же в конце концов из-за этого от любимых гаджетов. В этой статье я хочу привести несколько изящных дизайнерских решений, чтобы вы могли «хранить свои проводки» в порядке и радости для глаз. Как и советовал профессор Губерт Фарнсворт.

Если распознающая машина-персептрон на рисунок слона отзывается сигналом «мура», на изображение верблюда — тоже «мура» и на портрет видного ученого — опять-таки «мура», это не обязательно означает, что она неисправна. Она может быть просто философски настроена.
К. Прутков-инженер. Мысль № 30.

Строгая логическая функция активации

Копируя принцип действия биологического нейрона при создании искусственных нейронных сетей, мы особо не задумываемся, какой смысл приобретает функция активации логической модели нейрона. Функция всегда записывается в виде логической суммы, логического «И» для конкретного набора входов и именно одновременная активность этих входов активирует наш нейрон. Если откинуть внешнюю смысловую привязку входов мы можем описать активацию нейрона следующим образом. Для одного внешнего события состоящего из набора входящих образов происходит объединение конкретной группы из пришедших образов в новый чисто логический образ — абстрагирование. Уже для группы таких событий активирующих нейрон, происходит выделение общего набора — обобщение.

Почему-то в наше время браузерные игры (Browser Based MMO) не считают стартапами, а людей которые ими занимаются и близко не ставят в один ряд с предпринимателями. Такое впечатление у меня сложилось из личного опыта после участия в финале Seedcamp London Week 2008 и еще раз подтвердилось на финале i/o ventures 2010. Может поэтому так сложно найти и почитать интересные статьи по теме браузерных игр на территории СНГ.

Поэтому попробую поделится интересными идеями для начинающих создателей онлайн игр.
И так, представим себе, что Вы закончили бета версию своей игры и наступил момент когда нужно привлечь массу пользователей. Конечно же в идеале, если у Вас получилась супер интересная, понятная и юзабельная игра, то один пользователь приведет друга, тот еще друзей, сработает сарафанное радио и на утро у Вас уже будет 1000 игроков в онлайне. Таких успехов добиться очень сложно, поэтому перестаем мечтать, спускаемся на землю и начинаем =).

Apple iPad. Слово — не воробей, особенно когда это бренд. Бренд — больше чем просто устройство, это идея, постулат с претензией на ключевую роль в мире потребительской электроники. До момента «икс» iPad называли по-разному: Apple Tablet, the Slate, Canvas и много-много других. Хотя история клубка слухов, окутывающих планшет, превышает уже 10 лет, некоторые из них все-же реализовались. После большого анонса 27 января, Apple стала готовиться к одному из самых громких шагов в истории — становлению (или разрушению) целого класса потребительской техники. iPad — устройство, занимающее свое место между монументальным iPhone и успешным MacBook, захватчик трона нетбуков, предтеча совершенно нового вида устройств персональной электроники… при условии, что Apple сдержит свои обещания. А обещания огого-какие. Компания говорила о «волшебстве» и «революции», описывая то, чего не видно за «просто большим айподом». Но вдруг что-до действительно есть? Есть ли еще надежда, что все обещания эволюции идеи «человек-машина» не окажутся маркетинговым ходом? Действительно ли перед нами будущее персональной ЭВМ?
Все ответы под катом. Только следи за траффиком, %username% — они проиллюстрированы. И буков много.
Внимание — топик зла!

Под катом — перевод первой части статьи What every programmer needs to know about game networking, об истории становления и принципах устройства мультиплеерных сетевых игр. Автор Glenn Fiedler.

Перед тем как начать писать этот доклад я прочел больше 115 постмортемов и историй инди разработчиков. Что я понял? Во-первых, что мой английский отстой. Во-вторых что инди очень разные. Очень. И чтобы каталогизировать их понадобилась куча времени.

Не нужно воспринимать это как целую историю, это отрывки из кучи разных историй. Под катом немного категорий и циферок. Примерно все, что будет в посте я рассказываю в этом видео, но конечно текстово продублировано под катом.

Это продолжение поста про оффлайн алгоритмы упаковки.

Суть задачи: имеем полубесконечную полосу — как в тетрисе, только без game over'а, и конечный набор прямоугольников. Данные о прямоугольниках поступают в режиме реального времени; каждый новый прямоугольник необходимо немедленно разместить и больше не двигать с места. Цель — минимизировать общую высоту упакованных прямоугольников.
Это online-вариация задачи об упаковке прямоугольников в полуограниченную полосу (2 Dimensional Strip Packing, 2DSP).

Чуть больше теоретических сведений можно найти в предыдущей статье, а пока, без лишних слов, перейдем к алгоритмам.