На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект?

На каком языке пишут искусственный интеллект? – Компьютеры, электроника, интернет – Яндекс.Знатоки

Большие успехи, из-за которых вокруг AI и machine learning сейчас наблюдается самый настоящий хайп, дело совсем недавнее.

Например, вот эта картинка из известного среди гиков комикса xkcd нарисована в сентябре 2014 года, а всё ещё упоминает задачу “распознать, что на фото есть птица” как нечто невероятно сложное, потребующее команды исследователей и пяти лет разработки.

С тех пор эта задача стала доступна практически любому упорному студенту. Соответственно, в последние годы под словами “искусственный интеллект” подразумевают в основном машинное обучение.

Обратите внимание

Это не всегда было так: в разное время к “искусственному интеллекту” могли причислять экспертные системы, написанные на языках Лисп и Пролог, алгоритмы планирования, написанные на Java или С++, или вообще какие-то модные в разные годы технологии, для создания которых могли использоваться почти какие угодно языки программирования и их смеси. Когда вы слышите, например, что такая-то российская система вооружений “снабжена искусственным интеллектом”, вполне возможно, что речь идёт о какой-то довольно простой по современным меркам логике, написаной, может быть, на языке Паскаль, а может быть, даже и прямо на ассемблере.

В создании систем, основанных на машинном обучении, есть два больших ответвления: нейронные сети (часто также используется более размытый, но круто звучащий термин deep learning) и статистические методы, например, градиентный бустинг. Для некоторой части статистических методов иногда используется коммерциализированный термин data mining.

Использование нейронных сетей состоит примерно из трёх частей. Во-первых, нужно спроектировать и описать её структуру (часто также говорят “архитектуру”, но это нужно не путать с использованием слова “архитектура” в других областях программирования). Во-вторых, нужно её обучить.

В-третьих, нужно написать код, который будет применять обученную нейронную сеть и дальше что-то делать с результатами её работы.

Обучение и применение нейронной сети очень вычислительно тяжелый процесс, ещё несколько лет назад подразумевалось, что это делается на С или С++, и код, который это делает, нужно специально для этого каждый раз отдельно писать.

В последние годы для этих этапов появились стандартные, хорошо спроектированные и работающие инструменты, например, TensorFlow, Theano или Torch. Внутри они по-прежнему написаны на каком-то языке, близком к железу, вроде С, но для всех, кроме их создателей, это уже не очень важно.

Ну а первый этап — описание структуры сети — в них для удобства уже выполняется на каком-то более удобном и приятном, хоть и сильно менее эффективном, языке. Чаще всего это Python, иногда Lua. Вот что скрывается за словами “разработчики искусственного интеллекта работают на питоне”.

Языки искусственного интеллекта

Этой статьей я начинаю серию публикаций, посвященных проблеме программирования искусственного интеллекта. Цель этого цикла – показать, каким образом (в смысле общих принципов) осуществляется программирование искусственного интеллекта.

Само понятие “искусственный интеллект” возникло где-то на заре вычислительной техники. Несмотря на почтенный возраст, термин этот не имеет точного определения и всегда понимался в интуитивном смысле. Обычно говорят, что к области искусственного интеллекта относятся те задачи, которые до сих пор человек решает лучше, чем компьютер.

Таким образом, круг решаемых в рамках искусственного интеллекта проблем постоянно динамически изменяется. Например, еще несколько лет назад обучение ЭВМ игре в шахматы являлось прерогативой AI (от английского Artifical Intelligence – искусственный интеллект), но сегодня все больше специалистов считает, что игра в шахматы уже не является проблемой искусственного интеллекта.

Важно

Сегодня главными проблемами, решаемыми в рамках AI, являются примерно следующие: построение экспертных систем, решение задач поиска, в которых полный перебор вариантов теоретически невозможен (в том числе – программирование игр), моделирование биологических форм, распознавание образов.

Фундаментальные принципы решения всех этих задач были заложены еще в начале семидесятых, но, в связи с тем, что задачи AI очень ресурсоемки, настоящее развитие они получили только в наши дни.

Для решения задач AI еще в начале семидесятых годов были созданы два специфических языка программирования – Пролог (Prolog) и Лисп (LISP). Современный разработчик искусственного интеллекта должен свободно владеть каждым из них. Далее остановимся на самых характерных их особенностях.

Исторически Лисп более старый язык. Концепция, которую он представляет, называется функциональным программированием, она является прямым продолжением обычного алгоритмического подхода. Лисп-программа представляет собой функцию, результат вычисления которой – это результат работы программы, а аргументы, чаще всего – другие вызовы функций.

В связи с объективными причинами в Лиспе принята бесскобочная запись при вызове функций, вызов любой функции осуществляется при помощи списка, первым элементом которого является название функции, а все остальные элементы представляют аргументы. Например, сложение двух чисел A и B может выглядеть так : (add A B), сложение трех чисел – так : (add A (add B C)).

Самой важной особенностью Лиспа является то, что запись вида (add A B) может представлять из себя не только список, как вызов функции, но и список, как элемент данных, содержащий в себе три компоненты – add, A и B. Решение о том, следует ли использовать список как данные, или его необходимо интерпретировать, в рамках Лиспа может приниматься самой программой.

Таким образом, программа получает возможность модифицировать собственный код, что чрезвычайно важно для приложений AI.

Пролог для меня более интересен, чем Лисп, поскольку использует подход к программированию, принципиально отличный от алгоритмического и называемый целевым или декларативным программированием.

Совет

При алгоритмическом программировании мы задаем последовательность действий, которые должна выполнять программа, т.е. описываем, КАК она должна работать.

При декларативном программировании мы описываем, ЧТО программа должна делать, а то, как будут осуществлены эти действия – дело Пролог-системы. Рассмотрим типичнейшую Пролог-задачу – определение, в каких родственных отношениях находятся те или иные люди.

В качестве исходных выберем отношение родитель(X,Y), обозначающее, что X является родителем Y, и отношения мужчина(X) и женщина (X), обозначающие принадлежность лица к одному из полов. Тогда исходные данные для программы могут выглядеть примерно так.

мужчина(Сергей). женщина(Тамара). мужчина(Семен). женщина (Людмила). мужчина(Павел).

родитель(Сергей, Семен). родитель(Тамара, Семен). родитель(Семен, Павел).

родитель(Людмила, Павел)

Как можно видеть, это – небольшая база данных, естественно представляющая генеалогическое дерево. Каждое из выражений в ней является утверждением, в Прологе такие утверждения называют фактами. База может быть легко расширена.

Теперь введем выражение дед(X,Y), обозначающее, является ли X дедом Y. Мы используем два Прологовских символа – запятая в следующей записи обозначает логическое и, а символ :- обозначает если.

дед(X,Y):- родитель(X,Z), родитель(Z,Y),мужчина(X).

Эта условная запись является таким же элементом базы данных, как и факты, в Прологе такие элементы принято называть правилами.

На самом деле та Пролог-программа, которую мы написали, умеет делать очень многое (это наверняка удивит тех, кто до сих пор был знаком только с алгоритмическим программированием). После запуска ее на выполнение Пролог-система выдаст запрос на ввод вопроса. Для начала введем дед(X,Павел) (по-русски этот вопрос звучит так: “Кто дед Павла?”), система выдаст X=Сергей.

Обратите внимание

Теперь спросим дед(Тамара, Павел) (“Является ли Тамара дедом Павла?”). Получим ответ no (нет). Можно спросить родитель(X,_) (так, как на Прологе _ обозначает, что значение этого элемента отношения для нас не важно, то данная запись по-русски звучит, как “Кто является чьим-либо родителем?”). Получим X=Сергей, X=Тамара, X=Семен, X=Людмила.

Этим круг вопросов, которые можно задать нашей программе, далеко не исчерпывается.

Как видим, в задачах, связанных с заданием отношений между объектами, Пролог гораздо мощнее алгоритмических языков типа Паскаля или Си. Если добавить к этому, что база данных Пролога (содержащая факты и правила) может динамически изменяться во время выполнения самой же программой или пользователем, становится ясно, насколько полезен Пролог для разработки в области искусственного интеллекта.

Если читателя заинтересовали Лисп и Пролог, он может изучить их самостоятельно – языки очень просты. Я же в последующих публикациях не буду останавливаться на лингвистических проблемах, стараясь уделить внимание только фундаментальным методам программирования в области AI.

Денис МАРГОЛИН
margolindenis@usa.net

Языки программирования, чтобы создать искусственный интелект

Наука и технология создания интелектуальных машин, особенно написание особо интелектуальных программ, свойство выполнять творческие, обдуманные действия, которые считаются прерогативой человека. Всё это и составляет понятие – искусственный интелект.

История развития ИИ начинает ещё в середине ХХ века, уже тогда было извествно о премуществах данного направления. Технологии в те времена не были развиты так, как сейчас и вычеслительная мощность не позволяла использовать ИИ во всех направлениях. Создавались малые проекты, по типу роботов-собачек и тому подобных вещей.

На сегодняшний день вычеслительная мощность среднего компьютера, который есть практически у каждого человека даёт возможность активного развития и использования искусственного интелекта.

Каждый программист, будь-то начинающий или уже с опытом, хоть раз задумывался о создании своей программы с использованием ИИ. Это кажется очень сложным с первого взгляда, ведь напревлений его использования очень много и не каждый язык подходит для этой задачи.

Сегодня мы поговорим о 4 языках, которые больше всего подходят и чаще всего используются для создания программ, которые используют искусственный интелект.

LISP

Язык обработки списков, который был создан ещё в 1958 и именно он является первым компьютерным языком, который применялся для написания ИИ. Язык довольно гибкий расширяемый.

 У языка есть мощная система обьектно-ориентированности, что даёт возможность превращать сложные задачи в простые.  Способности языка к быстрому прототипированию и макросы делают его одним из лучших кандидатов для написания искусственного интелекта.

Важно

Стоит упомянуть, что именно на нем были созданы первые роботы, которые могли передвигаться, включать – выключать свет, а также передвигать предметы.

Java

Очень популярный язык, который рекомендуется к изучению всем, вне зависимости от опыта в программирования. Довольно легок в обучении, а также является универсальным языком программирования.

С помощью Java можно писать приложения под все ОС и все они могут быть различности степени сложности. Язык является прозрачным, то есть, если вы новичек, то у вас не будет проблем с тем, чтобы его выучить.

В Интернете есть сотни уроков, которые помогут вам в изучении.

Основные особенности Java:

Легкая отладка;

Хорошее взаимодействие с пользователем;

Простота работы с большими проектами.

Prolog

Интерактивный символьный язык программирования. Используется в большей степени в проектах, которые требуют логики. Мощная и гибкая основа языка применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интелекта в целом.

Prolog является дикларативным языком с формальной логикой. Высокий уровень абстракции языка, встроенный механизм поиска, детерминизми – то, что нужно разработчикам ИИ.

Python 

Один из самых популярных языков программирования, который используется во всех направлениях. Простота, синтаксис, структорированость и множество фреймворков делают этот язык одним из лучших. Python обьединил в себе высокоуровненое, а также низкоуровневое программирование.

Python подходит для изучения новичкам и я рекомендую его, если вы ещё не выбрали язык программирования для себя.

Сегодня мы поговорили о том, какие языки больше всего подходят для того, чтобы создать искусственный интелект и я надеюсь вы сделаете свой выбор.

Если вам понравилась статья, почитайте другие, они не менее интересны. Также вы можете подписаться на обновление сайта.

Похожие записи

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект  (ИИ, artificial intelligence, AI) – это наука создания интеллектуальных технологий и компьютерных программ.

Искусственный интеллект тесно связан с задачей понять человеческий интеллект с помощью компьютерных технологий. На данный момент нельзя точно сказать, какие вычислительные методы можно называть интеллектуальными. Одни механизмы интеллекта открыты для понимания, остальные нет. На данный момент в программах используются методы, не встречающиеся у людей.

Искусственный интеллект имеет научное направление, которое изучает решение задач интеллектуальной деятельности человека. Искусственный интеллект направлен на выполнение творческих задач в области, знания о которой хранится в интеллектуальной системе программы – базе знаний.

С этими знаниями работает механизм программы – решатель задач. Затем человек получает представление о результате работы программы через интеллектуальный интерфейс. Результатом программы искусственного интеллекта, является воссоздание интеллектуального рассуждения или разумного действия.

Совет

Одним из главных свойств искусственного интеллекта является способность самообучаться. В первую очередь, это эвристическое обучение –  непрерывное обучение программы, формирование процесса обучения и собственных целей, анализ и осознание своего обучения.

Научное направление изучающее искусственный интеллект начало зарождаться еще давно:

• философы думали о познании внутреннего мира человека
• психологи изучали мышление человека
• математики занимались расчетами

Вскоре, были созданы первые компьютеры, которые позволили выполнять вычисления обгоняя по скорости человека. Тогда ученые стали задавать вопрос: где граница возможностей компьютеров и могут они достигнуть уровня человека?

Алан Тьюринг – английский ученый, пионер вычислительной техники, написал статью «Может ли машина мыслить?», где описал метод, который поможет определить, в какой момент компьютер можно сравнить с человеком. Этот метод получил названием – тест Тьюринга.

Суть метода заключается в том, чтобы человек сначала отвечал на вопросы компьютера, затем на вопросы другого человека и при этом не зная, кто именно задал ему вопросы. Если при ответе на вопросы компьютера, человек не заподозрил, что это машина, то прохождение теста Тьюринга можно считать успешным, как и то, что компьютер является искусственным интеллектом.

Таким образом, если компьютер проявляет схожее с человеческим поведение в любых естественных ситуациях и способен поддержать диалог с человеком, то можно сказать, что это искусственный интеллект. Еще один предполагаемый метод определения является ли машина интеллектуальной, это ее способность к творчеству и возможность чувствовать.

Существует множество разных подходов к изучению и пониманию искусственного интеллекта.

Символьный подход

Символьный подход стал первым в цифровую эпоху машин. После создания языка символьных вычислений Лисп, его авторы приступили к реализации интеллекта.

Символьный подход используйте слабоформализованные представления. Пока что интеллектуальную работу и связанные с творчеством задачи способен выполнять только человек.

Работа компьютеров в этом направлении является предвзятой и по сути не может выполняться без участия человека.

Обратите внимание

Символьные вычисления помогли создать правила для решения задач в процессе выполнения компьютерной программы.

Однако стало возможно решать только самые простые задачи, а при появлении любой сложной задачи необходимо снова подключаться человеку.

Таким образом, такие системы не позволяют называть их интеллектуальными, так как их возможности не позволяют решать возникающие трудности и совершенствовать уже знающие способы решения задач для решения новых.

Логический подход

Логический подход основан на моделировании рассуждений и применением языка логического программирования. Например, язык программирования Пролог основан на наборе правил логического вывода без жестких последовательных действий для достижения результата.

Агентно-ориентированный подход

Агентно-ориентированный подход основан на методах помогающих интеллекту выживать в окружающей среде для достижения определенных результатов. Компьютер воспринимает свое окружение и воздействует на него с помощью поставленных методов.

Гибридный подход

Гибридный подход включает в себя экспертные правила, которые могут создаваться нейронными сетями, а порождающие правила с помощью статистического обучения.

Моделирование рассуждений

Существует такое направление в изучении искусственного интеллекта, как моделирование рассуждений. Данное направление включает в себя создания символьных систем, для постановки задач и их решения.

Поставленная задача должна быть переведена в математическую форму. При этом у нее еще нет алгоритма для решения из-за сложности.

Поэтому моделирование рассуждений содержит доказательство теорем, принятие решений, планирование, прогнозирование и т.п.

Обработка естественного языка

Еще одним важным направлением искусственного интеллекта является обработка естественного языка, на котором делается анализ и обработка текстов на понятном для человека языке. Цель этого направления – обработка естественного языка для самостоятельного приобретения знаний. Источником информации может быть текст введенный в программу или полученный из интернета.

Представление и использование знаний

Инженерия знаний – это направление получения знаний из информации, их систематизация и дальнейшее использование для решения различных задач. С помощью специальных баз знаний экспертные системы получают данные для процесса нахождения решений поставленных задач.

Машинное обучение

Одним из основных требований к искусственному интеллекту является возможность машины к самостоятельному обучению без вмешательства учителя. К машинному обучению относятся задачи по распознаванию образов: распознавание символов, текста и речи. Сюда же относится и компьютерное зрение, связанное с робототехникой.

Биологическое моделирование ИИ

Существует такое направление, как квазибиологическая парадигма, которое иначе называется Биокомпьютинг. Данное направление в искусственном интеллекте изучает разработку компьютеров и технологий с использованием живых организмов и биологических компонентов – биокомпьютеров.

Робототехника

Область робототехники тесно связана с искусственным интеллектом. Свойства искусственного интеллекта также необходимы роботам для выполнения множества различных задач. Например, для навигации и определения своего местоположения, изучения предметов и планирование своего перемещения.

Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект создается с целью решать задачи из различных областей:

• Интеллектуальные системы для образования и отдыха.
• Синтез и распознавание текста и человеческой речи используется в системах обслуживания клиентов.
• Системы распознавания образов используются используют в системах безопасности, при оптическом и акустическом распознавании, медицинской диагностике, системах определения целей.
• В компьютерных играх применяются системы ИИ для расчета игровой стратегии, имитации поведений персонажей, нахождения пути в  пространстве.
• Системы алгоритмической торговли и принятия решений.
• Финансовые системы для консультации и управления финансами.
• Роботы используемые в промышленности для решения сложных рутинных задач: роботы для ухода за больными, роботы консультанты, а также занимающиеся деятельностью опасной для жизни человека: роботы спасатели, роботы минеры.
• Управление человеческими ресурсами и рекрутинг, просмотр и ранжирование кандидатов, прогнозирование успеха сотрудников.
• Системы распознавания и фильтрации спама в электронной почте.

Это далеко не все области, где можно применить искусственный интеллект.

Сейчас создание искусственного интеллекта является одной из важных задач человека. Однако пока нет единой точки зрения на то, что можно считать интеллектом, а что нельзя. Многие вопросы вызывают споры и сомнения.

Возможно ли создание интеллектуального разума, который будет понимать и решать проблемы людей? Разум, не лишенный эмоций и со способностями присущими живому организму. Пока не настало время, когда мы это увидим.

Искусственный интеллект слишком сложен для программистов

Искусственный интеллект — своего рода святой Грааль для Кремниевой долины, поскольку человекоподобные говорящие роботы должны изменить наш мир к лучшему.

Как сказал бы Стив Джобс, «this changes everything». Представьте, что вы стоите на кухне и говорите: «Включи-ка свет над плитой».

Вместо того чтобы идти к выключателю самостоятельно, вы просите систему включиться самостоятельно. Простая связь. Проще и быстрее.

Подумайте о возможностях — разве ваша обычная речь хуже современного взаимодействия с клавиатурой, мышью и тачскрином? Говорящий искусственный интеллект мог бы существенно изменить ситуацию за рулем, когда ваше внимание должно быть приковано к дороге, а не к экрану.

Бетонные блоки на пути к ИИ всегда включали проблемы проектирования и написания крупных программ, представляющих сложные идеи и взаимодействие с разными типами данных.

Когда впервые появились компьютеры, оставались ограничения у аппаратного и программного обеспечения, но ненадолго.

Некоторые надеялись, что машины напишут собственное программное обеспечение «в стиле мозга», но пока этого не произошло.

Теория патома решает проблему программирования, используя всего один алгоритм.

Важно

Что такое теория патома? Теория патома утверждает, что мозги только хранят, сортируют и используют паттерны, шаблоны. Ничего больше. Это как подходящий паттерн, идентифицирующий хранящийся паттерн, который выступает в качестве программы.

В названии «патом» совмещены «паттерн» и «атом». Паттерны — это неделимые элементы, которые, подобно атомам, можно совмещать, чтобы сформировать более сложные паттерны. Теория патома навеяна наблюдениями за комбинациями паттернов в мозге и языках. Она обещает стать первым шагом в сторону машинного интеллекта, поскольку решает основную проблему: ИИ слишком сложен для программистов.

Обучение: конкретное определяет общее

Какое самое большое отличие компьютеров от мозгов? Компьютерные программисты определяют общее как хранящее конкретное, но мозги хранят конкретное, чтобы определить общее. Мозги обучаются таким образом, а компьютеры нет.

Мы об этом знаем, конечно, поскольку когда учим что-то, постигаем это и оно «волшебным» образом становится изученным, плюсуется к уже известному. Компьютерные программисты определяют структуры данных, чтобы представить общие требования.

Это следует из дизайна Алана Тьюринга 1936 года, эмулирующего человеческие компьютеры.

Сохраняя вычисления на бумаге, человеческий интеллект может производить бесконечно сложные вычисления, используя тщательно спроектированные структуры данных.

В мозгах происходит обратное. Мы обучаемся на опыте (конкретное) и обобщаем это. Проблема в том, что программисты часто не могут определить общее. Наши мозги подсказывают нам, чем является общее, но часто это в корне неверно.

Переход к общему из конкретного

В реальном мире есть много хороших примеров. Что такое птица? Птица — это животное размером с кулак, которое может летать. Тогда что такое пингвин? Да, птица, но уже не с кулак размером и вовсе не умеющая летать.

Вы видите проблему: дефиниции, вытекающие из общего, не являются гибкими. Обобщение исходя из конкретного намного лучше. Давайте спрячем пару птиц: воробья, малиновку, орла, ястреба, голубя, эму, страуса и пингвина. Единственная ассоциация, с которой мы начинаем, это птицы. Она мало что нам говорит, но нам есть чему поучиться.

В процессе постижения опыта, малиновка и голубь остаются размером с кулак. Воробей чуть меньше, а ястреб чуть больше. Эму и страус намного больше. Пингвин тоже больше, но меньше эму и страуса.

Совет

Каждая из этих птиц имеет чешуйчатые ножки и перья. Погодите, а есть ли перья у пингвина? Если нет, эту ассоциацию ему не даем. Еще пингвин плавает, но все другие птицы летают. Летают ли птицы? И да, и нет.

Плавают ли пингвины? Да.

Опыт этих отношений демонстрирует парадигму мозга, когда конкретное определяет общее, оперируя на семантическом уровне. Суть каждой птицы — это набор ассоциаций, вытекающих из опыта, включая и то, что она есть, что у нее есть и что она делает.

Можно назвать эти ассоциации «частью паттерна», и каждый тип птицы формирует свой собственный «атом» паттерна. Атомы соединяются в сеть ассоциаций, созданную на основе опыта и обобщения.

Теория патома позволяет атомам динамично разделяться и объединяться, но не будем забегать вперед.

Первая ассоциация, которую мы сохранили для каждой птицы, заключалась в том, что они птицы. Вторая связана с их размером относительно других птиц. Третья ассоциация для каждой птицы — наличие перьев.

Вопрос в том, всем ли птицам нужны перья? Можете ли вы представить себе жирного пингвина, которому тепло и без перьев? Я могу. Общее, определяющее конкретное, терпит неудачу при таких изменениях. Альтернатива куда более гибкая, потому что переписывать общий дизайн будет нецелесообразно. Если добавить жирного пингвина, он останется птицей и оставит общие сведения о птицах без изменений.

Это простой механизм, разделяющий паттерны, который можно назвать «пересечение набора связей». Он позволяет вам брать некоторые элементы и находить общие признаки, как в запросах к базам данных, но работая в сети типа мозга.

Насколько велика птица? Просто прочертите связь от «птиц» к «большим». Большой — это размер, поэтому мы получаем следующее: а) у моего кулака есть два размера; б) один меньше, и с) остальные больше.

Обратите внимание

Учитывая неоднозначность вопроса (неоднозначность подразумевает больше одного ответа), мы можем выбрать частый ответ «размером с кулак». Это вытекает из значения, которое хранит опыт.

Пересечение набора связей — это эффективный способ искать ответы в массивных базах данных вроде мозга, без индексации.

Как только у нас будет ответ «размером с кулак», станут доступны ассоциации с голубем и малиновкой.

Этот подход не статистический, а на основе подбора паттернов. Он выдает правильные ответы из опыта, а не из догадок.

Джон Болл, ComputerWorld

❶ Как создать искусственный интеллект

Вам понадобится

• – любой интернет-браузер;
• – регистрация на сайте iii.ru.

Инструкция

На этом сайте можно создать своего собственного персонажа, который зовется «инфом». Как правило, это некий персонаж, которого вы выбрали. Основное предназначение данного разумного существа вести диалоги с вами или с каким-либо другим человеком.

Внешне функции “инфа” схожи с функциями обычных чат-ботов, различие лишь в том, что своего питомца необходимо создавать самому.

Вся прелесть заключается в том, что поначалу вашего знакомства с новым персонажем он покажется немного глуповатым. Т.к.

это искусственный интеллект, со временем он будет умнеть, все зависит от времени, которое вы готовы затратить на своего «инфа».

После перехода на этот сайт вам будет предложено просмотреть демонстрационный ролик, что желательно сделать, т.к. вы еще не знаете, как можно создать «инфа». Затем вы можете приступить к выбору уже готово варианта или к созданию своего питомца. Для начала достаточно нажать кнопку «Хочу инфа».

Перед вами появится окно регистрации в этой системе. Вам необходимо указать свой почтовый ящик, уникальный пароль. После прочтения лицензионного соглашения нажмите на кнопку «Зарегистрироваться».

Теперь вам стали доступны все функции создания персонажа, выберите образ вашего собеседника (зверь, мальчик или девочка). Затем можно настроить внешность вашего «детища», выбрав глаза, нос, рот и одежду.

Присвойте вашему герою имя и нажмите кнопку «Перейти к обучению».

Интересной особенностью этого интернет-сервиса является возможность завести много «инфов» на одном аккаунте.

Для начала обучения перейдите к вкладке «Обучение» и выберите списка подходящий урок.

Важно

Весь игровой процесс сводится к постоянному обучению своего питомца, которого потом можно будет показать своим друзьям или разместить ссылку на него на сайтах социальных сетей. Для этого нажмите кнопку «Сайт инфа» и выберите сайт.

На экране появится подробная инструкция по размещению ссылки на страницах выбранного сайта.

Когда вы играете в компьютерную игру, наверняка вам приходят в голову повороты сюжета или даже новые захватывающие истории.

Если это так и ваша фантазия легко парит в заоблачных далях компьютерных фантазий, не откладывайте – создайте свою 3D-игру.

Инструкция

Сначала выберите, в каком жанре будет написана авторская игра. Проштудируйте самые популярные жанры компьютерных игр. К ним относятся стрелялки, стратегии в реальном времени, боевики, аркады, приключения, симуляции реального времени, гонки.

Выберите тот жанр, который вам больше по душе, более привлекателен и в котором легче придумываются сюжеты. Именно с этого жанра и стоит начать.Жанр определили, нужно написать сценарий. Для 3D-игры сценарий состоит из трех главных частей: концепт-документа, дизайна и собственно, сценария:- концепт документ.

В этом документе описывается техническая составляющая игры;- дизайн. В этом разделе описываются все визуальные эффекты, меню, какой тип графики будет использоваться;

– сценарий. Это подробное описание сюжета, всех его поворотов, героев, главная изюминка игры.

В данном случае вам может пригодиться помощь друзей, чтобы игра получилась более разнообразная и интересная.

Оцените техническую и художественную сложность будущей игры. Как много в ней будет действующих лиц, специальных эффектов, насколько динамичным сюжет, какое количество графики, будет ли присутствовать искусственный интеллект, разрушения и других составляющих. От этого зависит то, какой движок вы выберете для игры.

Совет

Для первого опыта, особенно в том случае, если игра будет достаточно простая, остановитесь на FPS Creator. Этот движок очень хорош и прост и будет прекрасной тренировочной площадкой для начинающих авторов. Если же вы имеете представление о более сложном программировании, выберите NeoAxis Engine.

На базе этого движка можно написать игру любой сложности и любого жанра.Например, вы остановились на моторе NeoAxis. Его можно скачать из интернета. Теперь пришла очередь игровых ресурсов. Вам потребуются модели, звуки и текстуры. Их также можно скачать из сети.

Теперь наступил заключительный этап создания игры.

В том случае, если вы владеете языками программирования – вы допишете ее сами, если нет – пришло время обратиться к программисту.

Обратите внимание

Большую часть софта для создания игр можно скачать из интернета. Вам потребуется купить только микрофон.

Полезный совет

Если вам лень заниматься программированием, скачайте из интернета конструктор игр. Это значительно упростит задачу, но и игра получится достаточно примитивная.