Alpha Protocol – обзоры и оценки, описание, даты выхода DLC, официальный сайт игры Alpha Protocol
—
Оценка Канобу
Жанр
Платформа
Дата выхода
28 мая 2010
Издатель
Разработчик
Alpha Protocol является первым шпионским ролевым боевиком с видом от третьего лица, действие которого происходит в наше время. Игрок выступает в роли агента Майкла Тортона, который стал обладателем некой секретной информации, способной привести к международной катастрофе. Майкл отвергнут правительством и вынужден скрываться, чтобы в одиночку предотвратить беду. Сюжетная завязка с виду кажется простой, но не судите по первому взгляду — на самом деле, Alpha Protocol гораздо глубже, чем кажется. Alpha Protocol – это «честная» RPG, завязанная на секретных операциях. Все умения героя зависят от количества очков, которые вы в них вложили. Таким образом, можно создавать совершенно разноплановых секретных агентов. Игра туго завязана на развитии и кастомизации персонажа. Диалоги также подчиняются принципам RPG, а мир игры всячески способствует этому, поскольку двойных агентов и прочих общительных личностей здесь представлено в избытке. При этом, от реакции игрока зависит, как к нему будут относиться различные персонажи, фракции и группировки. Нельзя, скажем, отдав документы террористов правительству полагать, что они будут вам доверять, и наоборот — не отдав бумаги, вы поднимитесь в их глазах, а правительство, возможно, о бумагах вообще не узнает. С точки зрения боевой системы в игре нет ничего оригинального: еще один шутер со стелс-элементами от третьего лица (прицеливание осуществляется с помощью мышки), разбавленный мини-играми (взламываем терминалы и коды). Но в игре существует разветвленная система скиллов, которые даются по достижении каждого следующего уровня, включая комбо-атаку из нескольких выстрелов. Эти способности помогают скрашивать однообразие боев, и при должной комбинаторике из ваших умений может сложиться очень интересная система — причем при гибкости местной ролевой системы каждый легко может подстроить ее под себя.
Игра для PS3 Sony CEE Alpha Protocol
Основные характеристики
Платформа
PlayStation 3
Жанр
Ролевая игра (RPG)
Возраст
18 +
Количество игроков
1
Разработчик
Obsidian Entertainment
Издатель
SEGA
Издатель в России
1С
Год релиза
2010
Поддержка сетевой игры
Нет
Особенности
Бесклассовая система развития персонажа позволяет игроку сделать из главного героя суперагента с абсолютно любой специализацией: непревзойденного мастера рукопашного боя, великолепного снайпера, виртуоза по обращению со всевозможными техническими устройствами — в общем, профессионала высшего класса в любой области.
Игроку предстоит путешествовать по всему миру: посещая явочные квартиры, чтобы встречаться с нужными людьми и получать необходимую информацию, он побывает в самых разных уголках планеты, в том числе в Риме, Москве, Тайбэе и Саудовской Аравии.
Широчайший выбор оружия, а также всевозможных усовершенствований позволяет создавать уникальную боевую экипировку для каждой миссии. В распоряжении агента ультрасовременная техника, всё необходимое для проведения скрытных операций, различные взрывные устройства и многое другое.
В игре не предусмотрено верных или ошибочных решений. Общаясь с союзниками и противниками, совершая те или иные действия, игрок может кардинально изменить сюжетную линию, открыть новые миссии и получить доступ к новому оружию.
Язык игры
Локализована на русский язык
Нет
Язык субтитров
Английский
Cистемные требования
Центральный процессор, не ниже
Cell
Частота процессора, не менее
3.2 ГГц
Оперативная память, не менее
0.25 ГБ
Видеокарта, не ниже
nVidia RSX
Объем видеопамяти, не менее
256 МБ
Необходимость интернет-соединения
Нет
Итоги рекламной игры Время-деньги — Альфа Банк ⇨ подробнее ☎198
Альфа-Банк объявляет имена победителей рекламной игры Время-деньги:
- Обладателем 100 000 BYN стал:
ТИМЛЕВ ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ
- Обладателями 1 000 BYN стали:
ХАНЦЕВИЧ ЛЮДМИЛА АЛЕКСЕЕВНА
ВОЛОДЬКО ВАЦЛАВ ЛЕОНИДОВИЧ
ШИРИЛЬ КЛАВДИЯ ПЕТРОВНА
ЗАРУЦКИЙ ОЛЕГ СЕРГЕЕВИЧ
КОВАЛЁНОК ВЕРОНИКА ВИКТОРОВНА
КОНОНОВА ВИКТОРИЯ АЛЕКСАНДРОВНА
БУШИЛО ЮРИЙ НИКОЛАЕВИЧ
ЛАПТЕВА ИЛОНА СЕРГЕЕВНА
ЛУЧЕНОК АЛЕКСАНДР ВИТАЛЬЕВИЧ
МАКАРЕВИЧ АЛЕСЯ НИКОЛАЕВНА
ДРОЗД АНДРЕЙ СЕРГЕЕВИЧ
ТАБАЧКОВ АНТОН СЕРГЕЕВИЧ
ТЕРЕХ ВЛАДИМИР СЕРГЕЕВИЧ
КУЛЬКОВА ЕЛЕНА ПЕТРОВНА
НОВОКОЛЬСКИЙ ВАЛЕРИЙ ВИКТОРОВИЧ
ВАСЬКОВ АРТЁМ АЛЕКСАНДРОВИЧ
БУРГУТО ДЕНИС НИКОЛАЕВИЧ
СИЛЬВАНЮК АНДРЕЙ ИВАНОВИЧ
ЩЕТЬКО СЕРГЕЙ ВИКТОРОВИЧ
ТЮШКЕВИЧ ВИКТОР ВАЛЕРЬЕВИЧ
БРИЛЁВ ПАВЕЛ ЮРЬЕВИЧ
КОЗАК ВИКТОР ЛЕОНТЬЕВИЧ
МАЛАХОВ АНДРЕЙ ВИТАЛЬЕВИЧ
ЛУКЬЯНЮК РЕГИНА ВАЛЕРЬЕВНА
НИКИТИЧ ЕЛЕНА ПЕТРОВНА
ЧИХАЧЁВ НИКИТА АЛЕКСАНДРОВИЧ
ЧИСТАЯ ЮЛИЯ АЛЕКСАНДРОВНА
ИВАНОВА ЮЛИЯ АНАТОЛЬЕВНА
КАРПОВИЧ ИГОРЬ ЕВГЕНЬЕВИЧ
СЕВРЮК МАРИНА ИВАНОВНА
- Обладателями Apple Watch стали:
ТРОФИМЧИК АНДРЕЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ
МАРКЕЛОВ ЭДУАРД ФЁДОРОВИЧ
КОНОНОВ ВИТАЛИЙ МИХАЙЛОВИЧ
САДОВСКИЙ АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ
ЯСИНСКИЙ ЮРИЙ КАЗИМИРОВИЧ
РАЩИНСКАЯ АНАСТАСИЯ ВЛАДИМИРОВНА
НОСКЕВИЧ ДАНИИЛ ИВАНОВИЧ
ПАНАДА ОЛЬГА АРКАДЬЕВНА
- Обладателями Samsung Watch:
САФИУЛЛИН РЕНАТ НАИЛЕВИЧ
ФИЛИПОВИЧ ДМИТРИЙ ЕВГЕНЬЕВИЧ
ЛЕМЕШЕВ АНДРЕЙ ВАСИЛЬЕВИЧ
СТРОКОВ АЛЕКСАНДР ВИКТОРОВИЧ
ИОКША ЕВГЕНИЙ ВИКТОРОВИЧ
ДЕМИДЕНКО АЛЕКСАНДР АНАТОЛЬЕВИЧ
ТОВКЕС ДМИТРИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ
АЛЕКСЕЕНКО ВИКТОРИЯ ГЕОРГИЕВНА
СОЛОВЕЙ МАКСИМ ЛЕОНИДОВИЧ
РУБАНОВ АЛЕКСАНДР ДМИТРИЕВИЧ
- Обладателями Mi Band:
КЛЕВЧЕНЯ АНДРЕЙ ДМИТРИЕВИЧ
БАКЕВИЧ ЮРИЙ ГЕННАДЬЕВИЧ
СЕРГЕЕВ АЛЕКСЕЙ ГРИГОРЬЕВИЧ
ЛАБУН ЕВГЕНИЙ ГЕННАДЬЕВИЧ
САКОВИЧ АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧ
ЦАРЕВ ВИТАЛИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ
ПАВЛОВИЧ АНАТОЛИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ
БУКАТИЧ ОЛЕГ МИХАЙЛОВИЧ
АБРАМОВИЧ АЛЕКСЕЙ МИХАЙЛОВИЧ
ФИНЬКЕВИЧ ИРИНА АНДРЕЕВНА
ЦВЕТКОВА МАЙЯ НИКОЛАЕВНА
КАПЛАН ЭДУАРД АРКАДЬЕВИЧ
СМОЛЯКОВА ЕКАТЕРИНА ВИКТОРОВНА
БАРАЙ ВЛАДИСЛАВ НИКОЛАЕВИЧ
БОРИСЕВИЧ ИРИНА АЛЕКСАНДРОВНА
ЦЫГАНКОВ АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ
КОЛЕННИКОВ АЛЕКСЕЙ ИГОРЕВИЧ
ЖУКОВСКАЯ ЮЛИЯ ПЕТРОВНА
ТЕСЛЕНКО ЕЛЕНА АЛЕКСАНДРОВНА
ПАВЛОВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ
ЯГОДКИН ИВАН АЛЕКСЕЕВИЧ
ЗАЙКО АЛЕКСАНДР ИВАНОВИЧ
ФЕДОРОВ СТАНИСЛАВ ОЛЕГОВИЧ
ПРОТАСОВА ЕЛЕНА НИКОЛАЕВНА
КОНОВАЛОВ АЛЕКСАНДР ВИКТОРОВИЧ
Альфа-Банк поздравляет победителей!
Подробности закрытого альфа-тестирования Battlefield V
Можно ли записывать видео и транслировать игровой процесс во время закрытого альфа-теста?
Да. Игрокам не нужно будет подписывать соглашение о неразглашении информации, и они смогут свободно делиться кадрами, снятыми во время тестирования. Мы очень ждем ваших видероликов, а также конструктивных отзывов!
Как оставить отзыв о тестируемой версии?
Вы сможете оставить свой отзыв здесь: https://forums.battlefield.com/en-us/categories/battlefield-v-closed-alpha. Учтите, что хотя форум открыт для всех желающих, войти в свою учетную запись и разместить отзыв смогут лишь участники теста. Заранее большое вам спасибо за комментарии и предложения — мы их очень ценим.
И имейте, пожалуйста, в виду, что финальная версия Battlefield V будет отличаться от той, что вы увидите во время альфа-теста. Кстати, о финальной версии: вы сможете вступить в бой на Xbox One, PlayStation® 4 и ПК. Игра будет доступна с 11 октября подписчикам EA Access и Origin Access в виде пробной версии «Играйте в числе первых», с 16 октября владельцам издания «Доброволец» ( Battlefield™ V — издание Deluxe) и с 19 октября — владельцам стандартного издания Battlefield™ V.
Приготовьтесь вступить в бой — оформите предзаказ на Battlefield V.
Подпишитесь на новостную рассылку, чтобы получать последние новости о Battlefield, закулисный контент, эксклюзивные предложения и многое другое (включая прочие новости EA, информацию о продуктах, событиях и акциях) по электронной почте.
* РЕГИСТРАЦИЯ НЕ ГАРАНТИРУЕТ УЧАСТИЯ В ЗАКРЫТОМ АЛЬФА-ТЕСТИРОВАНИИ BATTLEFIELD V. НЕОБХОДИМЫ ИГРА BATTLEFIELD V ДЛЯ СООТВЕТСТВУЮЩЕЙ ПЛАТФОРМЫ (ПРИОБРЕТАЕТСЯ ОТДЕЛЬНО), ПОСТОЯННОЕ ПОДКЛЮЧЕНИЕ К ИНТЕРНЕТУ, УЧЕТНАЯ ЗАПИСЬ EA, ПРИНЯТИЕ УСЛОВИЙ (I) СОГЛАШЕНИЯ ОБ УЧАСТИИ В ЗАКРЫТОМ АЛЬФА-ТЕСТИРОВАНИИ, (II) ПРАВИЛ СОБЛЮДЕНИЯ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ИНФОРМАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, (III) ЛИЦЕНЗИОННОГО СОГЛАШЕНИЯ ORIGIN И УСТАНОВКА КЛИЕНТСКОГО ПО ORIGIN (WWW.ORIGIN.COM/RUS/RU-RU/STORE/ABOUT
геймдизайнер Alpha Protocol вспоминает историю проекта
В какой-то момент разработчики слили полмиллиона в никуда.
В какой-то момент разработчики слили полмиллиона в никуда.
Шпионский ролевой экшен Alpha Protocol в свое время громко провалился. Игра Obsidian Entertainment, вышедшая вскоре после Mass Effect 2, была раскритикована прессой и не смогла показать приличный уровень продаж.
У проекта имелся ряд достоинств — вариативность отмечали даже в отрицательных обзорах, — но недостатки все-таки перевесили. В интервью The Gamer дизайнер Alpha Protocol Патрик Миллс вспоминает, как создавалась игра, и объясняет, почему она оказалась именно такой.
Obsidian впервые делала игру на Unreal Engine, обучаясь работе с движком прямо по ходу дела.
На начальном этапе разработчики не особо представляли, каким будет геймплей. Команда сделала как минимум три вертикальных среда, пытаясь нащупать подходящие механики и продать проект издателю. Но суть игры был известна сразу: кинематографичный шпионский ролевой проект с тремя архетипами героев.
Разработчики не особо трепетно относились к бюджету и регулярно перекраивали проект. Например, в какой-то момент из игры вырезали уровень, напоминающий Uncharted, где герой сперва сражался на самолете, а затем прыгал с парашютом. На его создание потратили около $500000.
Судьбы некоторых персонажей тоже круто поменялись. К примеру, куратор главного героя, ближе к финалу (при определенном развитии событий) становящийся этаким антагонистом, некоторое время погибал в самом начале игры.
В первой версии Alpha Protocol не было хабов: игроки просто перемещались с одного уровня на другой. Когда появилась идея с хабами, пришлось переделать структуру игры и отказаться от значительной части готового контента.
Снайперский уровень в Риме это бывшая катсцена: именно поэтому игроки не могут по нему перемещаться. Изначально здесь планировалось показать простой ролик, но затем Патрик придумал миссию, где игроки почти не управляют главным героем.
При создании римской локации в дело пошли обрезки уровней, созданных до появления концепции хабов. Чтобы уже готовые локации и ассеты не пропали, разработчики старались максимально их переиспользовать. Например, один из римских уровней в итоге использовали в Тайбэе.
Самые активные дебаты были связаны с боевой системой: надо было решить, как совместить ее с ролевыми механиками. Основная проблема была в том, что разработчики хотели избавиться от сложных характеристик оружия: пушки должны были работать просто как пушки. Для ролевой игры тех времен это был необычный подход.
У издателя была другая точка зрения. Если разработчики хотели максимально приблизить боевку Alpha Protocol к экшену, то SEGA, издатель игры, рассчитывал на более классический подход: в конце концов, компания финансировала разработку ролевого проекта, где один выстрел не означает один труп.
Сходство боевой системы с Mass Effect — просто совпадение. Когда игра вышла, Alpha Protocol была уже на завершающей стадии разработки. Команда заметила, что BioWare думает в том же направлении — значит, в этом и в самом деле что-то есть.
Потом вышел Mass Effect 2 и оказалось, что там боевая система сделана еще лучше. Игра появилась за четыре месяца до релиза Alpha Protocol, и с точки зрения боевого геймплея проект Obsidian моментально устарел.
Один козырь у Alpha Protocol все-таки остался: вариативность. Систему решений и последствий, позволяющую проходить игру очень по-разному, разработчики до сих пор считают инновационной. Дело было не только в том, что решений много: сценаристы сделали последствия по-настоящему значимыми и интересными.
На самом деле Alpha Protocol была готова к релизу еще весной 2009 года, то есть за год до фактического релиза и задолго до выхода Mass Effect 2. Возможно, если бы в этот год команда продолжала заниматься игрой, то ее судьба сложилась бы куда лучше.
Когда ностальгия сыграла злую шутку. Обзор Alpha Protocol
Предисловие
Те из вас, кто читает меня на регулярной основе, заметили, что я обозреваю в основном ностальгические игры. Самая молодая из игр, что я брал на обзор, была Expeditions: Viking 2017 года. Даже мобильная The Pirate: Caribbean Hunt, вышла в далеком 2016 году. И да. «Легенды Эйзенвальда» я не буду считать таковой, так как по сути это ремейк игры «Времена раздора» 2004 года.
Об этих играх, я всегда отзывался положительно. Так как и геймплей, и техническое состояние были на очень хорошем уровне. Да, даже в наркоманских приходах разработчиков Tom Clancy’s Rainbow Six: Vegas, была пусть и извращенная, но все же логика, с интересным повествованием. Я не просто люблю эти игры, но я перепрохожу их на постоянной основе. К сожалению, сегодняшний наш герой лучше бы так и оставался в глубинах моей памяти.
РПГ в стиле Бонда
Да, именно так можно назвать данную игру. Ведь все основные аспекты Бондианы здесь присутствуют. Секретное подразделение, крутой герой, обворожительные женщины, злодеи, чьи сети опутали половину земного шара и различные гаджеты, которых в игре не мало. Но взяв элементы Бондианы, они поместили героя в условия Джейсона Борна. Нет, главный герой не терял память, но как и Джейсон он был предан собственной организацией и на него же повесили многие из грехов террористических группировок. Но из-за элементов Бондианы помогать Майклу Тортону будут все. Роковые красавицы, гонконгские спецслужбы, мафия различных стран, и даже лидертеррористической организации.
А сюжет к игре писал сам Крис Авеллон. Да и за дело взялись не новички, а сама студия Obsidian Entertainment, у которой на счету уже были такие шедевры как: Star Wars: Knights of the Old Republic II, Neverwinter Nights 2. Казалось, что могло пойти не так? Как оказалось, Fallout: New Vegas.
Проблемы разработки
Игра разрабатывалась под патронтажем компании Sega. Заключали они договор на совершенно другую игру, которую отменили. Частая беда «обсидиан». Куча перспективных проектов были просто отменены заказчиком. Но сотрудничество Sega разрывать не хотела, и тогда то начал рождаться герой сегодняшней статьи. Рождаться в муках.
Студия просто не знала, как должны выглядеть подобная игра. Все же речь шла не о фентези и даже не о постапокалипсисе, речь шла о нашем времени. Об игре, ограниченной рамками реального мира, его логикой и физикой. Особенно учитывая то, что подобного ранее, ни кто не делал. Игра была экспериментом, экспериментом который совпал с разработкой Fallout: New Vegas.
И, как известно людям, что интересуются не только играми, но и их разработкой, студия «обсидиан» была основана выходцами из Black Isle Studios, отцами оригинального Fallout. Как тяжело родителям отпускать своего дитя в большую жизнь, так и отцам Fallout было тяжело расстаться с ним. Ведь «Новый Вегас» считается чуть ли не шедевром игростроя. Я не буду с этим спорить или соглашаться, так как данный сеттинг мне всегда был мало интересен. Но факты таковы: две крупномасштабные РПГ разрабатывались параллельно.
И эти две РПГ были выпущены в один и тот же год 2010.
Сильные стороны игры
В 2010 году графика игры выглядела если не прекрасно, то добротно и на уровне конкурентов в жанре. Ведь игра была выпущена на движке Unreal Engine 3. Я уже рассказывал об играх, сделанных на данном движке. И там так же похвалил графику. Хотя графика нашего сегодняшнего героя и уступает другим играм сделанным на этом же движке.
Также прекрасными были диалоги и взаимоотношения персонажей. Диалоговая система, что была смесью Mass effect и Fallout, где каждое решение действительно влияло на сюжет и варианты его прохождения. Убьете персонажа? Лишитесь части миссий и поддержки организации. Не выполните просьбу организации — вы теперь на мушке. А уж людей, которых нам предлагают убить\помиловать и при этом это сильно влияет на сюжет, настолько много, что глаза разбегаются. Лично я не могу назвать аналога, вплоть до выхода «Ведьмак 3: Дикая охота».
Но, к сожалению, все эти плюсы разбиваются о корявую техническую часть.
Слабые стороны игры
Она одна, но портит все… Техническое исполнение. И нет, речь не о багах или глитчах, речь о реализации механик. Стрельба не просто устарела, она смехотворна. Система укрытий работает через пень-колоду. Механика оружия… один ствол мало чем отличается от другого. Импакт от стрельбы ужасен. А местные «корячки» выглядят так, будто бы дети изображают гусят. И конечно все это накладывается на баги, да, их не особо много, но они раздражают.
Вывод
Поверьте, я не рассказал о многих вещах. что делают эту игру выдающейся на фоне даже остальных творений «обсидиан». Например об отсылках. Так, в Москве, вам придется выполнять миссию на яхте «Победа». у которой отпали первые две буквы. Или подробно о персонажах. Не сделал я это лишь по одной причине. Не смотря на то, что игра в своей технической части устарела, ее сюжет, персонажи и мир способны увлечь и затянуть хотя бы на одно прохождение. Так что, если вы пропустили данный продукт десять лет назад, я вам порекомендую даже не столько пройти, сколько насладится добротной историей хотя бы посредством видеохостинга «YouTube». Поверьте, это того стоит. И мое личное мнение. Если бы выход Fallout: New Vegas отложили бы на пару лет, то это бы пошло обеим играм на пользу.
игра Archives — Заботливая альфа
Предлагаем прочесть обзор фильма «В погоне зна счастьем» / The Pursuit of Happyness 2006 года с точки зрения теории привязанности от Юлии Варлаковой. Подробнее
Взрослая психология, Фильмы ПодробнееПочему маленькие дети ведут себя агрессивно, импульсивно, непоследовательно? Зная о 7 важных особенностей дошкольников, взрослые смогут лучше понять их импульсивность, эмоциональность, агрессивность, невнимательность и другие качества. Об этом статья Юлии Варлаковой. Подробнее
Взрослая психология ПодробнееЧто делать летом вместе с детьми? Предлагаем более 65 идей для летнего досуга с детьми разного возраста. Подробнее
Быть родителем, Детская психология, Детям, Досуг, Привязанность ПодробнееПредлагаем вашему вниманию обзор детской книжки «Бабушка на яблоне», которую написала австрийская писательница Мира Лобе. Автор обзора — Валентина Ячичурова. Подробнее
Детская психология, Детям, Книги для детей, Развитие ПодробнееПредлагаем вам прочесть обзор игры для всей семьи «Коварный лис» с точки зрения теории привязанности от Елены Фурдак. Подробнее
Детская психология, Детям, Досуг, Развитие ПодробнееПомогающие специалисты могут оказать лучшую помощь детям, научив их родителей играть с ними. Совместная игра делает отношения теплыми, разряжает обстановку, позволяет решить многие проблемы с дисциплиной. Предлагаем вашему вниманию резюме из исследования, опубликованного в Нью-Йорк Таймс, о том, как развиваются дети, когда с ними играют родители. Подробнее
Какие условия нужны для игры и какие плоды дает игра? Об этом инфографика Деборы Макнамары, автора книги «Покой. Игра. Развитие». Подробнее
Быть родителем, Взрослая психология, Дебора Макнамара, Детская психология, Развитие ПодробнееВ жизни каждого ребенка немало тревожащих событий. В игре можно безопасно прожить чувства тревоги, а чтение — это отличная игровая площадка. Предлагаем прочесть обзор книжки Джонни Даддла «Гигантозавр» от Елены Фурдак. Подробнее
Детская психология, Книги для детей, Уязвимость ПодробнееКак применить модель Ньюфелда на практике не только в семье, но и в детских садах или школах? Предлагаем прочитать отрывок из методического пособия от Института Ньюфелда. Подробнее
Библиотека, Быть родителем, Взрослая психология, Детская психология, Развитие, Социализация ПодробнееПредлагаем к прочтению статью Джул Эпп об аутизме и игре, мамы ребенка с аутическим спектром, психолога и преподавателя Института Ньюфелда. Подробнее
Детская психология, Проблемное поведение, Развитие, Уязвимость ПодробнееЛегкая стратегическая игра на велосипеде … выживают только доминирующие!
Сражайся или делись … Выживают только доминирующие!
В альфа-версии игроки управляют волчьей стаей, ведущей волков на поиски пищи. Ближний лес включает в себя более легкую для ловли, но более дешевую добычу. В Дальнем лесу есть более крупная добыча, которую труднее атаковать, но в случае успеха может принести большую награду.
Вы проведете своих волков через четыре этапа охоты:
- STALK — Отправляйте своих волков на охоту в различные районы леса и превосходите по численности группы соперников, чтобы стать доминирующими в этой области.
- CHASE — Бросьте кости для региона, чтобы определить успех охоты.
- РЕШЕНИЕ — Вступите в конфликт и решите, сражаться или делиться едой с другими стаями в регионе.
- ПРОДВИЖЕНИЕ — Перемещайте своего волка по дорожке еды, чтобы указать количество еды, добытой во время охоты.
По истечении 5 недель (раундов) стая волков с наибольшим количеством еды будет объявлена Альфой.
- СТАНЬТЕ АЛЬФА: ведите свою стаю волков на охоту, чтобы стать стаей Альфа в этой веселой и насыщенной легкой стратегической игре.
- КАК ИГРАТЬ: Отправляйте своих волков на охоту в различные районы леса и превосходите по численности группы соперников, чтобы стать доминирующими в этой области. Бросьте кости для региона, чтобы определить успех охоты. Но будьте осторожны, если в регионе находится соперничающая стая, вы должны решить сразиться или поделиться едой.
- ПОБЕДИТЕ, собрав как можно больше еды в конце 5 раундов, чтобы стать… Альфа
- СТРАТЕГИЯ И ПСИХОЛОГИЯ: Новаторский механизм дилеммы заключенного — драться или делиться едой — привносит в игру волнение и волнение.
- ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННЫЕ КОМПОНЕНТЫ И ИСКУССТВО: нарисовал смотритель парка.
- УДОВОЛЬСТВИЕ ДЛЯ ВСЕХ: Семья или друзья: 3-6 игроков, время воспроизведения 45 минут, возраст от 10+
Детали:
- Возраст: 10+
- Игроков: 3-6
- Время играть: 45 мин.
- Рекомендуемая производителем розничная цена: 29,99
- Дата выпуска: 16.06.2020
Состав:
- 36 Бета-волков
- 6 пар альфа
- 11 областей плитки
- 9 кубиков
- 6 жетонов конфликтов
- Доска 6 ден
- 1 Продовольственная дорожка
- Токен на 1 неделю до конца
- 1 Альфа-токен
- 1 Буклет с инструкциями
Big Time Studios раскрывают альфа-версию игры NFT
Все сеансы Transform 2021 теперь доступны по запросу.Смотри.
Big Time Studios сегодня раскрыла больше возможностей своего игрового процесса для своей грядущей сетевой кооперативной ролевой игры Big Time. Он использует невзаимозаменяемые жетоны или NFT для коллекционирования игр.
Игровая компания из Лос-Анджелеса заявила, что первый трейлер с альфа-кадрами для Big Time демонстрирует совместные действия, сражения, коллекционные предметы NFT и приключенческую историю, охватывающую время и пространство.
Трейлер посвящен появлению в продаже VIP-пропуска раннего доступа, который дает игрокам возможность начать собирать косметические и декоративные предметы в игре.
Вверху: Big Time Studios надеется привлечь основные игровые компании к экономике NFT.
Кредит изображения: Big Time Studios
Big Time проводит игроков во времени и пространстве, чтобы встретить некоторых из самых известных и печально известных фигур в истории. Миссия состоит в том, чтобы раскрыть таинственную угрозу, которая разрушает стены времени и разрушает историю совершенно неожиданным образом. Все это можно испытать в обширной онлайн-игре, которая позволяет сотням игроков вместе взламывать, а не прокладывать себе путь через Big Time.
Вебинар
Три лучших инвестора рассказывают о том, что нужно для финансирования вашей видеоигры.
Смотреть по запросуИгроки могут собрать много внутриигровой добычи. На протяжении всей игры игроки могут ловить всевозможное новое пригодное для использования снаряжение, питомцев, маунтов, звания и звания игроков и многое другое. Помимо Big Time, эти иногда «ультра-редкие» предметы можно обменять, сдать в аренду или продать другим игрокам.
В электронном письме для GamesBeat компания сообщила, что игроки смогут зарабатывать или находить в игре ценные предметы. Например, в ситуации, когда они убивают последнего босса в темнице, они могут заработать NFT. Это будут только косметические предметы, поскольку Big Time Studios не хочет создавать игру с оплатой за победу, в которой игроки могут покупать оборудование NFT с игровыми бонусами.
Вверху: Big Time Studios создают научно-фантастическую игру о путешествиях во времени.
Кредит изображения: Big Time Studios
В игре будет два типа предметов, включая косметические NFT, которые можно обменять на криптовалюту и фиат (U.Долларов). Вот здесь-то и вступает в дело партнерство с Binance. И будут предметы, не подлежащие обмену, в том числе снаряжение с игровыми бонусами. Их нельзя обменять на криптовалюту или фиат. Вне игры игроки могут напрямую обменивать свои NFT, использовать их в качестве залога для получения ссуды, сдавать их в аренду другим игрокам и даже дробить их и продавать по частям, сообщила компания.
Компания отметила, что игра все еще находится в стадии интенсивной разработки и, вероятно, в процессе все это будет меняться.Компания заявила, что Big Time Studios действительно фокусируется на расширении возможностей игроков и создании отличной игры.
Помимо VIP-пропуска, на распродаже будут представлены оригинальные произведения искусства из Big Time, в том числе косметические и декоративные предметы ограниченного выпуска, анимированные шорты и концепт-арт. Здесь игроки могут принять участие в распродаже NFT Основателя.
В мае Big Time Studios объявили о привлечении финансирования в размере 21 миллиона долларов.
GamesBeat
Кредо GamesBeat при освещении игровой индустрии — «там, где страсть встречается с бизнесом.«Что это означает? Мы хотим рассказать вам, как новости важны для вас — не только как человека, принимающего решения в игровой студии, но и как фаната игр. Читаете ли вы наши статьи, слушаете ли вы наши подкасты, или посмотрите наши видео, GamesBeat поможет вам узнать об отрасли и получить удовольствие от взаимодействия с ней. Как ты это сделаешь? Членство включает доступ к:- Информационные бюллетени, например DeanBeat
- Замечательные, познавательные и веселые спикеры на наших мероприятиях
- Сетевые возможности
- Специальные интервью, чаты и мероприятия «открытого офиса» только для участников с сотрудниками GamesBeat
- Общение с участниками сообщества, сотрудниками GamesBeat и другими гостями в Discord
- И, может быть, даже забавный приз или два
- Знакомство с единомышленниками
Чему искусственный интеллект AlphaGo может научить нас о том, как быть людьми
Автор Кейд Мец 05.19,16
Аджа Хуанг опускает руку в деревянную чашу с полированными черными камнями и, не глядя, проводит пальцем между средним и указательным пальцами. Вглядываясь в очки в металлической оправе, он кладет черный камень на доску в почти пустой зоне, чуть ниже и слева от единственного белого камня. На языке го это «удар плечом» сбоку, вдали от большинства других действий в игре.
За столом замирает Ли Седол, лучший игрок в го последнего десятилетия.Он смотрит на 37 камней, разбросанных по доске, затем встает и уходит.
В комнате для комментариев, примерно в 50 футах от него, Майкл Редмонд наблюдает за игрой по замкнутой системе. Редмонд, единственный игрок Western Go, получивший девятый дан, высшее звание игры, буквально делает двойную попытку. Он так же потрясен, как и Ли. «Я действительно не знаю, хороший это ход или плохой», — говорит Редмонд почти 2 миллионам человек, которые следят за игрой онлайн.
Июнь 2016 г.Подпишитесь сейчас.«Я думал, что это ошибка», — говорит другой англоязычный комментатор, Крис Гарлок, вице-президент по коммуникациям Американской ассоциации го.
Через несколько минут Ли возвращается в комнату для матчей. Он садится, но не касается своей чаши с белыми камнями. Проходит минута, затем другая — всего 15, это значительная часть первых двух часов, которые игрокам отводится на каждую игру в турнире. Наконец, Ли вытаскивает камень и кладет его на доску прямо над черным камнем, который сыграл Хуан.
Ход Хуанга был 37-м в партии, но Ли так и не оправился от удара. Четыре часа и 20 минут спустя он подает в отставку, потерпев поражение.
Но Хуанг не был настоящим победителем в этой игре в го. Он только выполнял приказы — передаваемые на плоский монитор слева от него, который был подключен к соседней диспетчерской здесь, в отеле Four Seasons в Сеуле, и сам был подключен к сотням компьютеров в центрах обработки данных Google, разбросанных по всему миру. Хуан был просто руками; В основе игры лежал искусственный интеллект AlphaGo, который побеждал одного из лучших игроков, возможно, в самой сложной игре, когда-либо созданной людьми.
В той же комнате наблюдает другой эксперт по го — трехкратный чемпион Европы Фань Хуэй. Поначалу Move 37 тоже его смущает. Но у него есть история с AlphaGo. Он больше, чем любой другой человек, его спарринг-партнер. За пять месяцев Фан сыграл на этой машине в сотни игр, что позволило ее создателям увидеть, где она колеблется. Фан проигрывает снова и снова, но он пришел к пониманию AlphaGo — настолько, насколько это возможно. Фан думает, что удар плечом был не человеческим. Но после 10 секунд размышлений он понимает.«Так красиво», — говорит он. «Такая красивая.»
В этой серии лучших из пяти AlphaGo теперь опередила Ли — и, по доверенности, все человечество — две игры до нуля. Move 37 показал, что AlphaGo — это не просто отрыгивание лет программирования или использование алгоритма прогнозирования грубой силы. Это был момент, когда AlphaGo доказала, что понимает или, по крайней мере, похоже, имитирует понимание, неотличимое от реального. С того места, где сидел Ли, AlphaGo демонстрировала то, что игроки в го могли бы охарактеризовать как интуицию, способность играть в красивую игру не только как человек, но и так, как никто не может.
Но не плачьте ни о Ли Седоле в его поражении, ни о человечестве. Ли не мученик, и Движение 37 не было моментом, когда машины начали свой неумолимый подъем к власти над нашими низшими умами. Скорее наоборот: Ход 37 был моментом, когда машины и человечество наконец начали развиваться вместе.
Как AlphaGo от Google победил Ли Седола, чемпиона мира по го
19 марта 2016 года сильнейший игрок в го в мире Ли Седол принимает участие в игре против AlphaGo, программы искусственного интеллекта Google DeepMind.Они находятся в отеле Four Seasons в районе Кванхвамун в Сеуле, и это очень важно: большинство крупных южнокорейских телеканалов транслируют игру. В Китае настраиваются 60 миллионов человек. Для англоязычного мира Американская ассоциация го и DeepMind проводят англоязычную прямую трансляцию на YouTube, и ее смотрят 100 000 человек. Несколько сотен представителей прессы находятся в соседних комнатах, наблюдая за игрой вместе с экспертами-комментаторами.
Сама игровая комната запасная: стол, два черных кожаных кресла, несколько фотоаппаратов.Сзади сидят три судьи, контролирующие матч. Напротив Ли сидит Аджа Хуанг, один из ведущих программистов AlphaGo; а рядом с ним — компьютерный монитор, на котором отображаются варианты ходов AlphaGo. Работа Хуанга — физически разместить фигуры AlphaGo на доске. AlphaGo — это не какая-то одна машина — это часть распределенного программного обеспечения, поддерживаемого командой из более чем 100 ученых.
Сегодня вечером Ли Седол поддерживает мозг 33-летнего человека и примерно 12 унций кофе.
Большинство людей делают ставку на победу Ли.
По своей сути игра Го, зародившаяся в Китае более 2500 лет назад, представляет собой абстрактный симулятор войны. Игроки начинают с полностью пустой доски и размещают черные и белые камни по одному, чтобы окружить территорию. После размещения камни не перемещаются и удаляются только в том случае, если они «убиты», то есть полностью окружены камнями противника. И так игра продолжается — черный камень, белый камень, черный камень, белый камень — до тех пор, пока доска не покрывается замысловатым гобеленом из черного и белого цветов.
Правила игры в го просты, и их изучение занимает всего несколько минут, но возможности кажутся безграничными. Число потенциальных позиций правовой совет является:
935.208,168,199,381,979,984,699,478,633,344,862,770,286,522,
453,884,530,548,425,639,456,820,927,419,612,738,015,378,
525,648,451,698,519,643,907,259,916,015,628,128,546,089,
888314427, 129.715.319.317.557.736.620.397.247.064.840,
Это число, которое больше, чем число атомов в universe- был определен только в начале 2016 года.Поскольку существует множество направлений, в которых может развиваться любая игра, го, как известно, является сложной игрой для компьютеров. Его часто называют «Святым Граалем» искусственного интеллекта.
Количество потенциальных юридических позиций на доске больше, чем количество атомов во вселенной.В феврале 2016 года исследователи DeepMind опубликовали статью Nature , в которой было объявлено, что они сделали нечто замечательное: их ИИ не только смог превзойти любую другую программу для игры в го в мире, но и победил профессионала по имени Фань Хуэй, действующий чемпион Европы.AlphaGo не просто победил Фань Хуэя — он победил его в каждом матче серии из пяти игр.
Новости прокатились по миру го. Было широко распространено мнение, что до ИИ, достаточно сильного, чтобы победить профессионального игрока, оставалось еще не менее десяти лет, и эта веха была незаметно подавлена. Следующим логическим шагом было выяснить, каким может быть верхний предел AlphaGo, и Ли был логичным выбором для защитника человечества.
Любопытно, что когда кто-то действительно хорош в чем-то, мы называем его «машиной. Ли Седол — это машина для игры в го , призванная победить, ну, машину для игры в го .
Ли, конечно, не машина. Он очень моложавый 33-летний мужчина. Это мужчина, который встает и завтракает, спит, смущается, нервничает. Однако в мире го нет никого страшнее Ли, который играет с пугающей уверенностью. Он создает ситуации, которые должны заканчиваться катастрофой, а затем — без особых усилий для наблюдателя — переворачивает их с ног на голову, как волшебный трюк, заставляя своих противников катиться с парашютом.
Минуты в игре 1, все ожидания меняются.За несколько недель до Игры 1 команда DeepMind выразила скромный оптимизм по поводу шансов AlphaGo на победу. Ли более наглый; На пресс-конференции с Демисом Хассабисом, основателем DeepMind, он заявил, что для него проблема не в том, победит ли он AlphaGo, а в том, победит ли он 5: 0 или 4: 1.
Ли не высокомерный. Он делает объективную оценку, основываясь на игре AlphaGo против Фань Хуэй, которую он видел.А Фан Хи и Ли Седоль не совсем сопоставимы по силе. В мире го Ли — это Майкл Джордан, Тайгер Вудс, Роджер Федерер. Он один из тех редких виртуозов, которые определяют свою эпоху, задают темп всему остальному миру. Он на порядки более талантлив, чем Фань Хуэй, который не сутулится. И Фань Хуэй фактически победил AlphaGo за пределами официального матча из пяти игр, о котором сообщила DeepMind. С гораздо более строгими настройками времени он выиграл два матча из пяти, что усложнило AlphaGo время.
Другие корейские профессионалы шутят, что они завидуют Ли и считают, что DeepMind Challenge Match — самый простой миллион долларов, который игрок высокого уровня мог бы заработать.
Минуты в игре 1, все ожидания меняются. Сразу становится ясно, что Ли Седоль не играет в ту же AlphaGo, что Фань Хуэй в Лондоне. Эта версия AlphaGo играла стабильно, но также и пассивно, мирно. AlphaGo, играющая в Сеуле, рада вступить в агрессивную борьбу с Ли. Ли разыграл нетрадиционный дебют, пытаясь сбросить AlphaGo, но это не сработало.
AlphaGo нужно было улучшить почти пять месяцев — и она постоянно совершенствуется, играя миллионы раз, постепенно пересматривая свои алгоритмы в зависимости от того, какие последовательности игр приводят к более высокому проценту выигрышей. Пока вы читаете это, AlphaGo улучшается. Не делает перерывов. У него не бывает дней, когда он просто не хочет заниматься, дней, когда он не может сосредоточить свой электронный мозг. День за днем AlphaGo стремительно стремится к превосходству, и результаты ошеломляют.
Мы видим, как он работает над этим, пытаясь точно определить, в чем именно он проиграл.Ли проигрывает первую игру и сдается после 186 ходов. Перелом в ментальной игре, кажется, наступил на 102-м ходу белых. Это резкое, неожиданное вторжение, агрессивный ход, который требует усложнения боевых позиций. По правде говоря, это именно тот ход, которым известен Ли. В этот момент Ли омывает весь спектр реакций: шок, удивление, принятие и, наконец, мрачное решение. Его челюсть отвисает, и через несколько секунд он откидывается на спинку стула и улыбается, возможно, удивленный, но определенно озадаченный.Затем его лицо становится серьезным, и его рука гладит заднюю часть шеи — тик, который он проявляет, когда напряженно думает или нервничает.
В тот момент, когда он бросает полотенце, он начинает пересматривать ходы, толкая камни по доске, чтобы разыграть альтернативные варианты, экспериментируя с не пройденными дорогами. Мы можем видеть, как он работает над этим, пытаясь точно определить, как он проиграл.
Он измерил машину. Переходя ко второй игре, он понимает масштабы того, с чем ему предстоит столкнуться.Следующий вечер будет настоящим первым испытанием. Но на пресс-конференции после игры 1 он понижает свои предполагаемые шансы на победу до 50 процентов.
Во 2 игре Ли демонстрирует другой стиль, пытаясь играть более осторожно. Он ждет любого открытия, которое сможет использовать, но AlphaGo продолжает удивлять. На 37-м ходу AlphaGo выполняет неожиданный ход, так называемый «удар плечом» в верхнюю правую часть доски. Этот ход в этой позиции невидим в профессиональных играх, но его ум сразу бросается в глаза.Позже Фань Хуэй скажет: «Я никогда не видел, чтобы человек делал этот ход. Такая красивая.»
А Ли? Он встает и выходит из комнаты. На мгновение непонятно, что происходит, но затем он снова входит в игровую комнату, с новым составом, садится и проигрывает свой ответ. Дальнейшая игра намного ближе, чем игра 1, но результат остается тем же. Ли Седол уходит в отставку после 211 ходов.
Этой ночью Ли и группа его коллег не ложатся спать до 6:00 утра, обсуждая возможные стратегии.Они ищут серебряную пулю, ахиллесовую пяту, любой способ добиться победы. Теперь ему понадобятся три победы подряд, чтобы выиграть серию.
Игра 3 заканчивается очередным поражением — после четырех часов изнурительной игры Седол сдается. Он играет один из лучших Го в своей карьере, но он просто не может сломать броню ИИ. Ясно, что сила AlphaGo превосходит даже то, что было продемонстрировано в Играх 1 и 2. Позже Дэвид Ормерод, американский комментатор, напишет, что просмотр победы AlphaGo в Игре 3 заставил его почувствовать себя «физически нездоровым».
В конце концов, не найдя ходов, повышающих его шансы на победу, он начинает делать бессмысленные ходы.На послематчевой конференции Ли выглядит на 10 лет старше. Среди шквала вспышек фотоаппаратов он сразу приносит извинения всему миру. «Я прошу прощения за то, что не смог оправдать ожидания многих людей», — говорит он. «Я чувствовал себя бессильным». Даже исследователи DeepMind, которые глубоко восхищаются Ли, кажутся скорее мрачными, чем ликующими по поводу собственной победы. Есть ощущение, что что-то изменилось.Гу Ли, один из давних друзей и соперников Ли, комментирует по китайскому телевидению, что Ли ведет «очень одинокую битву с невидимым противником».
Ли уже проиграл серию, но в игре 4 его новая цель — выиграть хотя бы один раз.
Ли, играя белыми против черных AlphaGo, пробует еще один новый стиль — более рискованную стратегию под названием амаси . На этот раз давление отключено, и мы видим часть волшебного пузыря Ли Седола на поверхности. До сих пор AlphaGo выигрывала, позволяя Ли получать небольшую прибыль в обмен на собственные дополнительные преимущества, а ее превосходные вычислительные способности позволяли ей каждый раз выходить на первое место.Теперь Ли заставляет AlphaGo сражаться по принципу «все или ничего». Он проиграет по-крупному или выиграет по-крупному.
Затем следует ход Ли 78, который впоследствии будет называться его ходом «Рука Бога». Это блестящая тактическая игра, которую AlphaGo не учитывает. В течение следующих нескольких ходов последовательность становится катастрофической для AlphaGo, которая, по-видимому, «понимает» — насколько это возможно — что ее перехитрили. Его стратегия начинает рушиться.
В конце концов, не найдя ходов, которые увеличивают его шансы на победу, он начинает делать бессмысленные ходы, ходы, которые фактически уменьшают его собственные очки.Наконец, он уходит в отставку.
После матча сотни людей скандировали имя Седола, когда он подходил к сцене. Ликующий гроссмейстер благодарит всех участников, говоря, что тепло, которое он чувствует в этот момент, стоит того, чтобы проиграть три предыдущих матча.
Люди оттачивают наши коллективные знания об игре более 2500 лет.Но есть еще один сюрприз на вечер. На пресс-конференции Ли отмечает, что как в этой игре, так и во второй (ближайшей из его поражений) AlphaGo играл черными.Ли просит сам сыграть черными в финальной игре, лишив его единственного преимущества. Такое ощущение, что, поднявшись на Эверест после трех неудачных попыток, Ли попросил попробовать еще раз, только с завязанными глазами.
В Игре 5 Ли использует стратегию, аналогичную Игре 4. Какое-то время игра близка, но AlphaGo еще раз доказывает, что находит небольшие способы закрепить любые преимущества, которые у нее есть, и как только она вырывается вперед, она очень хороша. при защите своего лидерства. Ли вынужден уйти в отставку в последний раз, закончив серию с четырьмя поражениями и одной победой.На этот раз руки Бога нет.
Что это значит? Не так уж и много, само по себе. Если бы AlphaGo проиграла Ли в марте, это было бы лишь вопросом времени, когда она улучшилась бы настолько, чтобы превзойти его. Go постоянно развивается. То, что считается оптимальной игрой, быстро меняется. Люди оттачивали наши коллективные знания об игре более 2500 лет — разница в том, что AlphaGo может делать то же самое гораздо быстрее.
Важная вещь, которую следует извлечь из этой серии, заключается не в том, что ИИ DeepMind может научиться покорять го, а в том, что путем расширения он может научиться преодолевать все, что проще, чем Go , что составляет много вещей.Способы применения этих революционных достижений в машинном обучении — в способности машин имитировать человеческие творческие способности и интуицию — практически безграничны.
Но машины строятся человеческими руками, по крайней мере, на данный момент. В обсуждении на Reddit ученый-информатик Энди Салерно хорошо выразился: «AlphaGo — это не таинственный зверь с какой-то далекой неизвестной планеты. AlphaGo — это мы », — написал он. «AlphaGo — это наше непрекращающееся любопытство. AlphaGo — это наше стремление выйти за рамки того, что мы считали возможным.
«Ли не должен стыдиться своих поражений, — продолжил Салерно. «AlphaGo никогда не смогла бы продемонстрировать свои способности — наши способности — если бы Ли не был рядом, чтобы бросить ей вызов».
Game On: анимационные альфа-бета-версии будут работать с участием звезд YouTube
«Я могу сказать, что мне не нравится термин« влиятельный человек ». Мне кажется, что в нем есть действительно высокий аспект« образца для подражания ». Что бы вы ни говорили, всегда есть дополнительные вопросы. Это что-то типа: «О, что ты делаешь?» «Я YouTube.«Но что за YouTuber?» Я могу вам сказать, что играю в видеоигры; вот что я делаю, чтобы упростить его. Но я не знаю. Я увлекаюсь видеоиграми на YouTube.
«Мол, у каждого водителя Uber миллион вопросов. [ смеется ] Это большой вопрос. Родственники и люди старше моего поколения обычно нуждаются в объяснении, если они не разбираются в технологиях или слишком часто пользуются Интернетом. Они всегда говорят: «О, мой племянник все время играет в видеоигры. Я хочу, чтобы он запустил [канал].«Ну, это не так просто, но дерзай. Вы знаете, во что бы то ни стало…
«Люди всегда ожидают [мгновенного успеха]». Я опубликовал четыре видеоролика, и они не получают должного внимания! »Вы должны улучшать свою концепцию в процессе , посмотрите, что работает, а что нет. И, прежде всего, я думаю, что вы должны сотрудничать и объединяться с людьми примерно вашего размера. Если у вас три фаната, а у него три фаната, теперь у вас шесть, а затем он приводит кого-то еще, теперь у вас девять, двенадцать.И это продолжает расти и расти.
«Когда я приблизился к миллиону подписчиков, я думаю, что моя ежемесячная зарплата, может быть, составляла от 2000 до 3000 долларов в месяц. Но все, очевидно, сводится к просмотрам. Подписчики — это еще не все, это всего лишь потенциальный клик по видео. Тогда ваши деньги на раннем этапе удвоятся: с 1 миллиона [подписчиков] до 2 миллионов, с 2 миллионов до 4 миллионов… Думаю, я просто попал в область «Я мог бы купить себе действительно хорошую машину». [ смеется ] Я еще не выбрал ни одного.”
Настоящее имя: Брайан Хэнби, 29
Подписчики канала: 3,53 миллиона
Alpha Betas символ: баксов. «У него немного вспыльчивый характер. В моем мире, когда мы играем в игры, я становлюсь конкурентоспособным. Мы добавляем это Баку как персонажу. Чем больше он расстраивается, тем сильнее становится мой ирландский акцент.
«Эта новая волна онлайн-знаменитостей, я просто думаю, что это изменение в традиционных СМИ, если вы хотите это так называть.В конце концов, мы все люди, у которых просто случайно есть много людей, которых заинтриговали наши личности. Я всегда очень интересовался озвучкой. Я озвучивала другое шоу Netflix, которое уже идет. Я озвучивал игру для Xbox. Связать их вместе было как идеальное сочетание.
«Меня всегда сбивает с толку слово« знаменитость ». Несмотря на то, что я занимаюсь этим долгое время, я все еще не могу полностью понять, как это произошло на самом деле.Я не стану сравнивать себя с голливудской знаменитостью высшего класса. Но когда вы выходите на улицу и вас узнают, особенно в Ирландии, это всегда значило намного больше, потому что Ирландия традиционно всегда немного отставала от СМИ и Интернета.
«Но для меня это все же немного странно, весь фактор знаменитости. Я просто вижу себя и своих друзей, играющих вместе в видеоигры. И многим людям просто нравится смотреть на нас. Сначала это определенно был псевдоним, скрытая вещь, которую я скрывал от семьи, друзей и всего мира.Это был просто мой псевдоним на YouTube. А потом, когда все началось, я понял, что не собираюсь скрывать эту сторону себя. Интернет-персонаж — это я. Он может быть немного увеличен до 11, но, в конце концов, это все равно я.
Освоение игры в го без человеческого знания
Фридман, Дж., Хасти, Т. и Тибширани, Р. Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование (Springer, 2009)
LeCun, Y., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Nature 521 , 436–444 (2015)
CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar
Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями. В Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. Т. 25 (ред. Перейра, Ф., Берджес, К. Дж. К., Боттоу, Л. и Вайнбергер, К. К.) 1097–1105 (2012)
He, К., Чжан, X., Рен, S. И Сан, Дж. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В Proc. 29-я конференция IEEE Conf. Comput. Vis. Распознавание образов. 770–778 (2016)
Hayes-Roth, F., Waterman, D. & Lenat, D. Building Expert Systems (Addison-Wesley, 1984)
Mnih, V. et al. al. Контроль на уровне человека посредством глубокого обучения с подкреплением. Nature 518 , 529–533 (2015)
CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar
Гуо, Х., Сингх, С. П., Ли, Х., Льюис, Р. Л. и Ван, X. Глубокое обучение для игры в Atari в реальном времени с использованием автономного планирования поиска по дереву Монте-Карло. В Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. Т. 27 (ред. Гахрамани, З., Веллинг, М., Кортес, К., Лоуренс, Н. Д. и Вайнбергер, К. К.) 3338–3346 (2014)
Mnih, V. и другие. Асинхронные методы для глубокого обучения с подкреплением. В Proc. 33-й межд. Конф. Мах. Учить. Т. 48 (ред. Балкан, М. Ф. и Вайнбергер, К.Q.) 1928–1937 (2016)
Jaderberg, M. и другие. Обучение с подкреплением вспомогательными задачами без учителя. В 5-й межд. Конф. Учить. Представления (2017)
Досовицкий А. и Колтун В. Учимся действовать, предсказывая будущее. В 5-й межд. Конф. Учить. Представления (2017)
Man´dziuk, J. in Challenges for Computational Intelligence (Duch, W. & Man´dziuk, J.) 407–442 (Springer, 2007)
Silver , Д.и другие. Освоение игры в го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву. Nature 529 , 484–489 (2016)
CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar
Кулом Р. Эффективные операторы селективности и резервного копирования в поиске по дереву Монте-Карло. В 5-й межд. Конф. Компьютеры и игры (ред. Чанкарини, П. и ван ден Херик, Х. Дж.) 72–83 (2006)
Кочиш Л. и Сепешвари К.Бандитское планирование Монте-Карло. В 15 Ев. Конф. Мах. Учить. 282–293 (2006)
Browne, C. et al. Обзор методов поиска по дереву Монте-Карло. IEEE Trans. Comput. Intell. AI Games 4 , 1–49 (2012)
Статья Google Scholar
Фукусима, К. Неокогнитрон: модель самоорганизующейся нейронной сети для механизма распознавания образов, не подверженного изменению положения. Biol. Киберн. 36 , 193–202 (1980)
CAS Статья Google Scholar
LeCun, Y. & Bengio, Y. in The Handbook of Brain Theory and Neural Networks Ch. 3 (изд. Арбиб, М.) 276–278 (MIT Press, 1995)
Иоффе, С. и Сегеди, К. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига. В Proc. 32-й межд. Конф.Мах. Учить. Т. 37 448–456 (2015)
Ханлозер, Р. Х. Р., Сарпешкар, Р., Маховальд, М. А., Дуглас, Р. Дж. И Сын, Х. С. Цифровая селекция и аналоговое усиление сосуществуют в кремниевой цепи, вдохновленной корой головного мозга. Nature 405 , 947–951 (2000)
CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google Scholar
Ховард Р. Динамическое программирование и марковские процессы (MIT Press, 1960)
Саттон Р.И Барто, А. Обучение с подкреплением: введение (MIT Press, 1998)
Бертсекас, Д. П. Примерная итерация политики: обзор и некоторые новые методы. J. Control Theory Appl. 9 , 310–335 (2011)
MathSciNet Статья Google Scholar
Шеррер Б. Примерные схемы итераций политики: сравнение. В Proc. 31-е межд. Конф. Мах. Учить. Т.32 1314–1322 (2014)
Розин, К. Д. Многорукие бандиты в контексте эпизода. Ann. Математика. Артиф. Intell. 61 , 203–230 (2011)
MathSciNet Статья Google Scholar
Кулом, Р. Рейтинг всей истории: байесовская рейтинговая система для игроков с изменяющейся во времени силой. В Int. Конф. Comput. Games (ред. Ван ден Херик, Х. Дж., Сюй, X. Ма, З. и Винандс, М.Х. М.) Том. 5131 113–124 (Springer, 2008)
Лоран, Г. Дж., Матиньон, Л. и Ле Форт-Пиат, Н. Мир независимых учащихся не является марковским. Внутр. J. Интеллектуальные инженерные системы, основанные на знаниях 15 , 55–64 (2011)
Статья Google Scholar
Foerster, J.N. и другие. Стабилизирующее воспроизведение опыта для глубокого многоагентного обучения с подкреплением. В Proc.34-й Int. Конф. Мах. Учить. Т. 70 1146–1155 (2017)
Heinrich, J. И Сильвер Д. Глубокое обучение с подкреплением на основе самостоятельной игры в играх с несовершенной информацией. В NIPS Deep Reinforcement Learning Workshop (2016)
Jouppi, N.P. и другие. Анализ производительности тензорного процессора в центре обработки данных. Proc. 44-я годовщина. Int. Symp. Комп. Архитектура Vol. 17 1–12 (2017)
Мэддисон, К. Дж., Хуанг, А., Суцкевер, И. И Сильвер, Д. Оценка перемещения в Go с использованием глубоких сверточных нейронных сетей. В 3-й Int. Конф. Учить. Представления. (2015)
Кларк, С. И Сторки, А. Дж. Обучение глубоких сверточных нейронных сетей игре в го. В Proc. 32-й межд. Конф. Мах. Учить. Т. 37 1766–1774 (2015)
Тиан Ю. и Чжу Ю. Лучший компьютерный игрок в го с нейронной сетью и долгосрочным прогнозированием. В 4-й Int.Конф. Учить. Представления (2016)
Казенаве, Т. Остаточные сети для компьютера Go. IEEE Trans. Comput. Intell. AI Games https://doi.org/10.1109/TCIAIG.2017.2681042 (2017)
Хуанг, А. AlphaGo осваивает серию онлайн-игр. https://deepmind.com/research/AlphaGo/match-archive/master (2017)
Барто, А. Дж. и Дафф, М. Инверсия матрицы Монте-Карло и обучение с подкреплением. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 6 , 687–694 (1994)
Google Scholar
Сингх, С. П. и Саттон, Р. С. Обучение с подкреплением с заменой следов приемлемости. Мах. Учить. 22 , 123–158 (1996)
MATH Google Scholar
Лагудакис, М. Г. и Парр, Р. Обучение с подкреплением как классификация: использование современных классификаторов. В Proc.20-й Междунар. Конф. Мах. Учить. 424–431 (2003)
Шеррер Б., Гавамзаде М., Габийон В., Леснер Б. и Гейст М. Приближенная итерация модифицированной политики и ее применение в игре Тетрис. J. Mach. Учить. Res. 16 , 1629–1676 (2015)
MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar
Литтман, М. Л. Марковские игры как основа для многоагентного обучения с подкреплением. В Proc. 11-е межд. Конф. Мах. Учить. 157–163 (1994)
Энценбергер М. Интеграция априорных знаний в нейронную сеть для игры в го. http://www.cgl.ucsf.edu/go/Programs/neurogo-html/neurogo.html (1996)
Enzenberger, M. in Advances in Computer Games (ред. Van Den Herik, HJ, Иида, Х. и Хайнц, Э.А.) 97–108 (2003)
Саттон, Р. Обучение предсказанию методом временных различий. Мах. Учить. 3 , 9–44 (1988)
Google Scholar
Шраудольф, Н. Н., Даян, П. и Сейновски, Т. Дж. Изучение разницы во времени при оценке положения в игре го. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 6 , 817–824 (1994)
Google Scholar
Сильвер, Д., Саттон, Р. и Мюллер, М. Поиск разницы во времени в компьютерном Go. Мах. Учить. 87 , 183–219 (2012)
MathSciNet Статья Google Scholar
Сильвер, Д. Обучение с подкреплением и поиск на основе моделирования в Computer Go . Кандидатская диссертация, Univ. Альберта, Эдмонтон, Канада (2009)
Гелли, С. и Сильвер, Д. Поиск в дереве Монте-Карло и оценка стоимости быстрых действий в компьютерном Go. Artif. Intell. 175 , 1856–1875 (2011)
MathSciNet Статья Google Scholar
Кулом, Р.Вычисление рейтинга Эло шаблонов ходов в игре Го. Внутр. Comput. Games Assoc. J. 30 , 198–208 (2007)
Google Scholar
Gelly, S., Wang, Y., Munos, R. & Teytaud, O. Модификация UCT с помощью шаблонов в Monte-Carlo Go. Отчет № 6062 (INRIA, 2006)
Бакстер, Дж., Триджелл, А. и Уивер, Л. Обучение игре в шахматы с использованием временных различий. Мах. Учить. 40 , 243–263 (2000)
Артикул Google Scholar
Венесс, Дж., Сильвер, Д., Блэр, А. и Утер, В. Начальная загрузка из поиска по дереву игр. В Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 1937–1945 (2009)
Лай М. Жираф: использование глубокого обучения с подкреплением для игры в шахматы . Диссертация на степень магистра, Имперский колледж Лондона (2015)
Шеффер, Дж., Глинка, М.И Юссила, В. Изучение разницы во времени применительно к высокопроизводительной игровой программе. В Proc. 17-й Int. Jt Conf. Артиф. Intell. Т. 1 529–534 (2001)
Тесауро, Г. Самообучающаяся программа игры в нарды TD-gammon достигает мастерского уровня игры. Neural Comput. 6 , 215–219 (1994)
Артикул Google Scholar
Buro, M. От простых функций до сложных функций оценки.В Proc. 1-й Int. Конф. Comput. Игры 126–145 (1999)
Шеппард, Б. Скраббл уровня чемпионата мира. Artif. Intell. 134 , 241–275 (2002)
Артикул Google Scholar
Moravcík, M. et al. DeepStack: искусственный интеллект экспертного уровня в безлимитном хедз-апе. Наука 356 , 508–513 (2017)
ADS MathSciNet Статья Google Scholar
Тесауро, Г. и Гальперин, Г.Совершенствование политики онлайн с помощью поиска Монте-Карло. В Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 1068–1074 (1996)
Тесауро, Г. Нейрогаммон: программа нейронной сети для игры в нарды. В Proc. Int. Jt Conf. Neural Netw. Т. 3, 33–39 (1990)
Samuel, A. L. Некоторые исследования в области машинного обучения с использованием игры в шашки II — недавний прогресс. IBM J. Res. Развивать. 11 , 601–617 (1967)
Артикул Google Scholar
Кобер, Дж., Багнелл, Дж. А. и Петерс, Дж. Обучение с подкреплением в робототехнике: обзор. Внутр. J. Робот. Res. 32 , 1238–1274 (2013)
Артикул Google Scholar
Zhang, W. & Dietterich, T. G. Подход с подкреплением к планированию рабочих мест. В Proc. 14-й Int. Jt Conf. Артиф. Intell. 1114–1120 (1995)
Казенаве, Т., Бальбо, Ф. и Пинсон, С. Использование подхода Монте-Карло для регулирования движения автобусов.В Int. IEEE Conf. Intell. Транспорт. Syst. 1–6 (2009)
Evans, R. & Gao, J. Deepmind AI снижает расходы Google на охлаждение центра обработки данных на 40%. https://deepmind.com/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40/ (2016)
Abe, N. и другие. Эмпирическое сравнение различных стратегий обучения с подкреплением для последовательного целевого маркетинга. В IEEE Int. Конф. Data Mining 3–10 (2002)
Сильвер, Д., Ньюнхэм, Л., Баркер, Д., Веллер, С., Макфолл, Дж. Параллельное обучение с подкреплением на основе взаимодействия с клиентами. В Proc. 30-й Int. Конф. Мах. Учить. Т. 28 924–932 (2013)
Правила Тромпа, Дж. Тромпа – Тейлора. http://tromp.github.io/go.html (1995)
Мюллер, М. Computer Go. Artif. Intell. 134 , 145–179 (2002)
Артикул Google Scholar
Шахриари, Б., Сверски, К., Ван, З., Адамс, Р. П. и де Фрейтас, Н. Вывод человека из цикла: обзор байесовской оптимизации. Proc. IEEE 104 , 148–175 (2016)
Статья Google Scholar
Сигал Р. Б. О масштабируемости параллельного UCT. Comput. Игры 6515 , 36–47 (2011)
MathSciNet Статья Google Scholar
Аудиокнига недоступна | Слышно.com
Evvie Drake: более чем
- Роман
- По: Линда Холмс
- Рассказывает: Джулия Уилан, Линда Холмс
- Продолжительность: 9 часов 6 минут
- Несокращенный
В сонном приморском городке в штате Мэн недавно овдовевшая Эвелет «Эвви» Дрейк редко покидает свой большой, мучительно пустой дом почти через год после гибели ее мужа в автокатастрофе.Все в городе, даже ее лучший друг Энди, думают, что горе держит ее внутри, а Эвви не поправляет их. Тем временем в Нью-Йорке Дин Тенни, бывший питчер Высшей лиги и лучший друг детства Энди, борется с тем, что несчастные спортсмены, живущие в своих худших кошмарах, называют «ура»: он больше не может бросать прямо, и, что еще хуже, он не может понять почему.
- 3 из 5 звезд
Что-то заставляло меня слушать….
- По Каролина Девушка на 10-12-19
Оставить комментарий