Продолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.

Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)


Вот столько примерно публично известно про компанию, когда ее покупают за полмиллиарда долларов.

Перевод поста Стивена Вольфрама "Untangling the Tale of Ada Lovelace".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.

---

Содержание

Ранние годы Ады
Чарльз Бэббидж
Уровень развития этой области
Возвращаемся к Аде
Возвращаясь к Бэббиджу
Статья Ады
После статьи
После смерти Ады
Что стало с Бэббиджем?
Повторное открытие
О чем на самом деле писала Ада
Вычисление чисел Бернулли
Бэббидж vs. Ада?
Секретный ингредиент Бэббиджа
В большем масштабе
А что, если...
Какими они были?
Заключение

---

Ада Лавлейс родилась 200 лет назад. Для некоторых она является знаменательной фигурой в истории вычислительной техники; для других — изрядно переоцененной личностью. В течение долгого времени я пытался разобраться, как всё было на самом деле. И вот, к её двухсотлетию, я решил разобраться в том, что называл для себя "тайной Ады".

Получилось намного сложнее, чем я ожидал. Историки расходятся во мнениях. Личности в истории сложно изучать. Технологии трудно понять. Вся история переплетается с обычаями 19-го века британского высшего общества. И есть удивительное количество ошибочных сведений и неверных трактовок.

Но после некоторого исследования, в том числе просмотра большого количества оригинальных документов, я чувствую, что я, наконец, понял, кто есть Ада Лавлейс, и какова ее история. Эта история полна как увлекательных, захватывающих моментов, так и трагичных, разочаровывающих.

Это сложная история, и чтобы в ней разобраться, нужно будет о многом рассказать.

Не стоит преследовать цели, которые легко достичь. Стоит нацеливаться на то, что удается сделать с трудом, приложив немалые усилия — Альберт Эйнштейн

Несмотря на то, что Эйнштейн не был нейробиологом, он точно знал все, когда говорил о способности человека добиваться чего-либо. Он интуитивно догадывался о том, что лишь сегодня нам удалось подтвердить с помощью данных, а именно: что заставляет когнитивные способности работать на максимально высоком уровне. По существу: То, что тебя не убивает, делает тебя умнее.

Привет Хабр! Я работаю RnD-художником в минском центре разработки Wargaming. А в свободное время даю волю своей инженерной фантазии. В этой статье я хочу поделиться своим опытом домашнего марсоходостроения.

Неделю назад я пообщался с разработчицей развивающих детских игр, психологом, прекрасной леди Сьюзен, похоже, даже не подозревающей про математику. Она подарила мне один из самых красивых методов игрового баланса за практику, объясняя, как делала одну из своих игр. Но об этом чуть позже, там много букв.

Конечная цель любой балансировки игры – увеличение возврата игроков или времени партии. То есть играбельности механики:

• Не должно быть однозначной ультимативной стратегии победы, иначе игра потеряет вариативность и интерес.
• Игрок должен чувствовать, что от его действий и навыков зависит игра. Иначе получится Mass Effect, который, скорее, фильм, нежели RPG.
• Баланс должен быть «амортизированным», то есть прощать некоторые ошибки – иначе запоздалый на миллисекунду клик в Starcraft по первому рабочему из-за «эффекта бича» вызывал бы проигрыш через 4 часа идеальной партии. Наша настольная формула – 5-7 важных решений за игру, в двух можно ошибиться.
• У настолок есть ещё социальное условие: игроки не должны выпадать по ходу пьесы – интересно должно быть всем и до конца.

Теперь – методы.

Google, конечно, ищет хорошо, но корпоративные ресурсы вывешивать на открытый доступ нельзя, покупать google-mini с его ограничениями тоже не вариант. А поиск по базе внушительных размеров(4 гигабайта текстов, по которым и необходим поиск) надо. А если добаить к поиску по тексту еще и поиск по каким-то параметрам, то тут и google-mini не поможет и совсем страшно становится.

Но не стоит паниковать! На помощь нам приходит Sphinx — поисковый движок с открытым исходным кодом, который можно прикрутить практически к чему угодно не прилагая особых усилий

Вот, с грехом пополам, мы и добрались до финальной статьи. Она будет про сведение и мастеринг. Первым делом поясню чем сведение отличается от мастеринга, расскажу немного про такую штуку как SideChain и еще парочку трюков. В конце — небольшая таблица, которая до сих пор помогает мне при эквализации.