Направляющая для станка: Направляющие Для Чпу Станков – купить в интернет-магазине OZON по выгодной цене

Следующая часть представляет собой коридор с несколькими журналистами с пометкой “пресса”. Они задают несколько вопросов о машине. В следующей комнате игрок сталкивается с машиной, на которой изображен символ из трех точек. Игрок задает машине несколько вопросов, говоря, что она остановилась и нужно извиниться, но ничего не отвечает. Затем игрок выходит из комнаты и сообщает наблюдающей прессе, что машина не будет делать то, что они хотели, и ее (или ее творения) необходимо уничтожить.

Пресса

В следующей части игрок держит пистолет, похожий на тот, что был в Whisper, и стреляет в несколько сценариев из предыдущих игр (пистолет создает белые пятна, как будто он стирает содержимое).

Повествование[]

Фонарный столб

И, конечно, машина.

(Если игрок не двигается после открытия двери) Оглянитесь здесь, вы можете выйти из двери, через которую вошли.

(Если игрок не использует пистолет) Помните, что вы можете щелкнуть, чтобы выстрелить из пистолета.

Итак, теперь работа становится саморазрушительной. И я скажу вам, когда я впервые играл в эту игру, вскоре после того, как он ее сделал, вот что я подумал про себя:

Я думаю, что Кода застрял у него в голове и это оказывает на него очень негативное влияние,

и что все, что ему нужно сделать, это просто начать показывать свою работу людям! Чтобы получить реальные отзывы о его играх!

Это может вывести его из изоляции.

Итак, пока я думаю об этом, я понимаю, что могу быть инициатором этого.

Потому что Коде никогда не придет в голову начать активно запрашивать отзывы, ну и что, если я сделаю это за него?

Если бы он мог видеть разницу в более реальных разговорах с другими людьми,

выведет ли это его из ментальной спирали?

Придаст ли это ему уверенности в себе, вернет ли смысл его работе?

Итак, я начал показывать работу Coda людям.

Я взял вот это, острова, в которые вы только что играли, театр, заметки, игру про уборку и несколько игр про побег из тюрьмы,

Я принес их людям, которых знал и которым доверял, спросил их мнения. И самое замечательное, что им очень нравились его игры!

Вы знаете, смысл всего этого состоял в том, чтобы просто дать ему какой-то внешний ориентир, но они искренне любили его работу! Ему нечего было бояться!

Вы понимаете, почему мне казалось, что это правильно?

Потому что это то, что мне всегда нужно, чтобы мне говорили, что моя работа хороша, что я хорош.

Когда кто-то действительно связан с вещью, которую я сделал, когда они видят себя исключительно в моей работе, нет ничего лучше.

И я должен передать то же самое чувство своему другу. Я что-то сделал…

Я действительно чувствовал, что сделал что-то хорошее, как будто я был хорошим человеком,

Я чувствовал, что у друга были проблемы, он был несчастлив и, возможно, не любил себя, и я мог это исправить!

Если бы я мог подарить ему этот подарок, возможно, я смог бы решить проблему!

Когда они сказали мне, как им нравятся его игры, это было лучшее чувство, абсолютно лучшее чувство, это сделало меня таким счастливым. Так красиво, красиво счастливо.

Мм… Так или иначе, Кода заканчивает эту игру, а потом он просто… уходит на какое-то время.

Итак, сейчас июнь 2011 года, и я ничего от него не слышал уже несколько недель. Ну, и так, в один прекрасный день из ниоткуда я получаю электронное письмо, и в нем есть личная ссылка на новую игру Коды.

Эта игра называется Tower, и, насколько мне известно, это последняя игра, которую когда-либо делала Coda. Итак… давайте посмотрим.

Общая информация[]

«Машина шепота» — центральная проблема на уровне «Шепот».

The Machine — вторая игра Coda, в которой используются плавные переходы, доступные в версиях Portal движка Source, демонстрируя тот факт, что Руководство для начинающих работает на Portal 2 9База 0030. Учитывая, что в предыдущей игре уже были плавные переходы во вселенной, а Portal 2 еще не был выпущен, для Coda было бы разумнее реализовать эту функцию здесь, учитывая, что в мае 2011 года Portal 2 уже был выпущен. отсутствовал месяц.

Прохождение (без комментариев)[]

Контент сообщества доступен по лицензии CC-BY-SA, если не указано иное.

Руководство по машинному обучению для руководителей

Машинное обучение основано на алгоритмах, которые могут учиться на данных, не полагаясь на программирование на основе правил. Она стала самостоятельной научной дисциплиной в конце 1990-х годов, когда устойчивый прогресс в оцифровке и дешевые вычислительные мощности позволили специалистам по обработке и анализу данных прекратить создавать готовые модели и вместо этого обучать этому компьютеры. Неуправляемый объем и сложность больших данных, в которых сейчас плавает мир, увеличили потенциал машинного обучения и потребность в нем.

В 2007 году Фей-Фей Ли, глава Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта, отказался от попыток запрограммировать компьютеры на распознавание объектов и начал маркировать миллионы необработанных изображений, с которыми ребенок может столкнуться к трем годам, и передавать их компьютерам. Показывая тысячи и тысячи помеченных наборов данных с экземплярами, скажем, кота, машина могла формировать свои собственные правила для принятия решения о том, действительно ли конкретный набор цифровых пикселей является котом. ¹ 1. Фей-Фей Ли, «Как мы учим компьютеры понимать изображения», TED, март 2015 г. , ted.com. В ноябре прошлого года команда Ли представила программу, которая с высокой степенью точности определяет визуальные элементы любого изображения. Машина IBM Watson полагалась на аналогичную самогенерируемую систему подсчета очков среди сотен возможных ответов, чтобы сокрушить лучшие в мире Опасность! 90 204 игрока в 2011 году. 90 003 90 002 Какими бы ослепительными ни были такие подвиги, машинное обучение совсем не похоже на обучение в человеческом смысле (пока). Но то, что он уже делает необычайно хорошо — и будет совершенствоваться, — это неуклонно пережевывать любой объем данных и любую комбинацию переменных. Поскольку машинное обучение стало основным инструментом управления относительно недавно, оно часто вызывает вопросы. В этой статье мы изложили некоторые из них, которые часто слышим, и ответили на них таким образом, который, как мы надеемся, будет полезен любому руководителю. Настало время разобраться с этими проблемами, потому что конкурентное значение бизнес-моделей, основанных на машинном обучении, может резко возрасти. Действительно, автор книг по менеджменту Рам Чаран предполагает, что «любая организация, которая сейчас не является математическим домом или не может стать таковой в ближайшее время, уже является унаследованной компанией. ² 2. Рэм Чаран, The Attacker’s Advantage: Turning Uncertainty in Breakthrough Opportunities, New York: PublicAffairs, февраль 2015 г.

1. Как традиционные отрасли используют машинное обучение для сбора свежей информации о бизнесе?

Ну, начнем со спорта. Прошлой весной претенденты на чемпионство Национальной баскетбольной ассоциации США полагались на аналитику Second Spectrum, калифорнийского стартапа по машинному обучению. Оцифровав игры последних нескольких сезонов, компания создала прогностические модели, которые позволяют тренеру различать, как выразился генеральный директор Раджив Махесваран, «плохого броска, который делает хорошие броски, и хорошего броска, который делает плохие броски». соответственно его решения.

Трудно найти более почтенную или традиционную компанию, чем General Electric, единственный член первоначального промышленного индекса Доу-Джонса, все еще существующий спустя 119 лет. GE уже зарабатывает сотни миллионов долларов, обрабатывая данные, которые она собирает из глубоководных нефтяных скважин или реактивных двигателей, чтобы оптимизировать производительность, предвидеть поломки и оптимизировать техническое обслуживание. Но Колин Пэррис, перешедший в GE Software из IBM в конце прошлого года в качестве вице-президента по исследованиям в области программного обеспечения, считает, что постоянное совершенствование вычислительных мощностей, датчиков и алгоритмов прогнозирования вскоре даст его компании такую ​​же четкость понимания индивидуальных капризов каждого отдельного человека. реактивный двигатель, который Google использует в онлайн-поведении 24-летнего пользователя сети из Западного Голливуда.

2. Что делать за пределами Северной Америки?

В Европе более дюжины банков заменили старые подходы к статистическому моделированию методами машинного обучения и в некоторых случаях добились 10-процентного увеличения продаж новых продуктов, 20-процентной экономии капитальных затрат, 20-процентного увеличения денежных средств. сборов и 20-процентное снижение оттока. Банки добились этих успехов, разработав новые механизмы рекомендаций для клиентов в сфере розничной торговли, а также в компаниях малого и среднего бизнеса. Они также создали микроцелевые модели, которые более точно предсказывают, кто отменит обслуживание или не выполнит свои обязательства по своим кредитам, и как лучше всего вмешаться.

Ближе к дому, как в недавней статье в McKinsey Quarterly notes, ³ В 2015 г. наши коллеги применяли сложную аналитику к несложным задачам управления талантами. Прошлой осенью они проверили способность трех алгоритмов, разработанных внешними поставщиками, и одного, созданного внутри компании, прогнозировать, исключительно путем изучения отсканированных резюме, какое из более чем 10 000 потенциальных сотрудников было бы принято фирмой. Прогнозы сильно коррелировали с реальными результатами. Интересно, что машины приняли несколько более высокий процент женщин-кандидатов, что обещает использование аналитики для открытия более разнообразных профилей и противодействия скрытым человеческим предубеждениям.

По мере оцифровки аналогового мира наша способность учиться на данных путем разработки и тестирования алгоритмов будет становиться все более важной для того, что сейчас считается традиционным бизнесом. Главный экономист Google Хэл Вариан называет это «компьютер кайдзен ». «Точно так же, как массовое производство изменило способ сборки продуктов, а постоянное совершенствование изменило способ производства, — говорит он, — непрерывное [и часто автоматическое] экспериментирование улучшит способы оптимизации бизнес-процессов в наших организациях». ⁴ 4. Хэл Р. Вариан, «Помимо больших данных», Business Economics , 2014, том 49, номер 1, стр. 27–31, palgrave-journals.com.

3. Каковы были первые основы машинного обучения?

Машинное обучение основано на ряде более ранних строительных блоков, начиная с классической статистики. Статистический вывод формирует важную основу для текущих реализаций искусственного интеллекта. Но важно признать, что классические статистические методы были разработаны между 18 и началом 20 веков для гораздо меньших наборов данных, чем те, которые мы имеем сейчас. Машинное обучение не ограничено предустановленными статистическими предположениями. В результате он может дать информацию, которую аналитики-люди не видят сами по себе, и делать прогнозы с еще более высокой степенью точности.

Совсем недавно, в 1930-х и 1940-х годах, пионеры вычислительной техники (такие как Алан Тьюринг, у которого был глубокий и неизменный интерес к искусственному интеллекту) начали формулировать и возиться с основными методами, такими как нейронные сети, которые делают возможным сегодняшнее машинное обучение. . Но эти методы оставались в лаборатории дольше, чем многие технологии, и по большей части им приходилось ждать разработки и инфраструктуры мощных компьютеров в конце 1970-х – начале 1980-х годов. Вероятно, это отправная точка кривой внедрения машинного обучения. Новым технологиям, внедренным в современную экономику, например, паровому двигателю, электричеству, электродвигателю и компьютерам, кажется, требуется около 80 лет, чтобы перейти от лаборатории к тому, что можно было бы назвать культурной невидимостью. Компьютер еще не исчез из поля зрения, но, вероятно, к 2040 году он исчезнет. И, вероятно, машинному обучению не потребуется много времени, чтобы отойти на задний план.

4. Что нужно для начала работы?

Руководители высшего звена будут лучше всего использовать машинное обучение, если они увидят в нем инструмент для разработки и реализации стратегического видения. Но это означает, что стратегия должна стоять на первом месте. Без стратегии в качестве отправной точки машинное обучение рискует превратиться в инструмент, спрятанный в рутинных операциях компании: оно будет предоставлять полезную услугу, но его долгосрочная ценность, вероятно, будет ограничена бесконечным повторением «формальных» приложений, таких как модели. для привлечения, стимулирования и удержания клиентов.

Мы находим параллели со слияниями и поглощениями поучительными. В конце концов, это средство для достижения четко определенной цели. Ни один разумный бизнес не бросается в шквал поглощений или слияний, а затем просто сидит и смотрит, что происходит. Компании, приступающие к машинному обучению, должны взять на себя те же три обязательства, что и компании, прежде чем приступать к слияниям и поглощениям. Эти обязательства заключаются, во-первых, в изучении всех возможных альтернатив; во-вторых, искренне следовать стратегии на уровне топ-менеджеров; и, в-третьих, использовать (или, при необходимости, приобретать) существующий опыт и знания топ-менеджеров для руководства применением этой стратегии.

Люди, ответственные за создание стратегического видения, вполне могут быть (или были) учеными данных. Но по мере того, как они определяют проблему и желаемый результат стратегии, им потребуется руководство со стороны коллег высшего уровня, курирующих другие важные стратегические инициативы. В более широком смысле, компании должны иметь два типа людей, чтобы раскрыть потенциал машинного обучения. «Кванты» обучены его языку и методам. «Переводчики» могут соединить дисциплины данных, машинного обучения и принятия решений, переформулировав сложные результаты количественных расчетов в действенные идеи, которые могут реализовать менеджеры широкого профиля.

Для эффективного машинного обучения необходим доступ к кладезям полезных и надежных данных, таких как способность Watson в тестах предсказывать онкологические исходы лучше, чем врачи, или недавний успех Facebook, обучающий компьютеры распознавать конкретные человеческие лица почти так же точно, как это делают люди. Настоящая стратегия работы с данными начинается с выявления пробелов в данных, определения времени и денег, необходимых для заполнения этих пробелов, и устранения разрозненности данных. Слишком часто отделы копят информацию и политизируют доступ к ней — одна из причин, по которой некоторые компании ввели новую роль директора по данным, чтобы собрать воедино то, что требуется. Другие элементы включают в себя возложение ответственности за генерирование данных на непосредственное руководство.

Начните с малого — ищите легкодоступные плоды и трубите о любом раннем успехе. Это поможет заручиться поддержкой широких масс и укрепить изменения в индивидуальном поведении и заинтересованности сотрудников, которые в конечном итоге определят, сможет ли организация эффективно применять машинное обучение. Наконец, оцените результаты в свете четко определенных критериев успеха.

5. Какова роль высшего руководства?

Изменение поведения будет иметь решающее значение, и одна из ключевых ролей высшего руководства будет заключаться в том, чтобы влиять на него и поощрять его. Традиционным менеджерам, например, придется освоиться со своими собственными вариациями A/B-тестирования — техники, которую цифровые компании используют, чтобы увидеть, что понравится, а что нет онлайн-потребителям. Руководители, работающие на переднем крае, вооруженные информацией, полученной с компьютеров, которые становятся все более мощными, должны научиться принимать больше решений самостоятельно, а высшее руководство должно определять общее направление и останавливаться на достигнутом только тогда, когда возникают исключения. Демократизация использования аналитики — обеспечение передовой необходимыми навыками и создание соответствующих стимулов для поощрения обмена данными — потребует времени.

Руководители высшего звена должны рассматривать прикладное машинное обучение в три этапа: машинное обучение 1. 0, 2.0 и 3.0 — или, как мы предпочитаем говорить, описание, предсказание и предписание. Им, вероятно, не нужно сильно беспокоиться об этапе описания, через который большинство компаний уже прошли. Все это было связано со сбором данных в базах данных (которые должны были быть изобретены для этой цели), что дало менеджерам новое понимание прошлого. OLAP — оперативная аналитическая обработка — в настоящее время довольно рутинна и хорошо зарекомендовала себя в большинстве крупных организаций.

Существует гораздо более острая необходимость охватить стадию предсказания, которая происходит прямо сейчас. Сегодняшние передовые технологии уже позволяют компаниям не только просматривать свои исторические данные, но и прогнозировать поведение или результаты в будущем — например, помогая специалистам по кредитным рискам в банках оценивать, какие клиенты с наибольшей вероятностью не выполнят свои обязательства, или телекоммуникационным компаниям, чтобы предвидеть, какие клиенты особенно склонны к «оттоку» в ближайшем будущем (эксперимент).

Высшее руководство, приступая к этапу прогнозирования, часто беспокоится о качестве данных. Эта озабоченность часто парализует руководителей. Однако, по нашему опыту, инвестиции в ИТ за последнее десятилетие снабдили большинство компаний достаточным количеством информации, чтобы получить новое понимание даже из неполных, беспорядочных наборов данных, при условии, конечно, что эти компании выбирают правильный алгоритм. Добавление экзотических новых источников данных может принести лишь незначительную пользу по сравнению с тем, что можно извлечь из существующих хранилищ данных. Решение этой проблемы — задача «главного специалиста по данным».

Предписание — третий и самый продвинутый этап машинного обучения — представляет собой возможность будущего и поэтому должно привлекать пристальное внимание высшего руководства. В конце концов, недостаточно просто предсказать , что собираются делать клиенты; только понимая , почему они собираются это делать, компании могут поощрять или сдерживать такое поведение в будущем. Технически современные алгоритмы машинного обучения с помощью переводчиков-людей уже могут это делать. Например, один международный банк, обеспокоенный масштабами дефолтов в своем розничном бизнесе, недавно выявил группу клиентов, которые внезапно переключились с использования кредитных карт в течение дня на их использование в середине ночи. Эта модель сопровождалась резким снижением нормы их сбережений. Посоветовавшись с руководителями отделений, банк также обнаружил, что люди, ведущие себя таким образом, также справляются с каким-то недавним стрессовым событием. В результате всем клиентам, отмеченным алгоритмом как члены этого микросегмента, автоматически устанавливался новый лимит по их кредитным картам и предлагались финансовые консультации.

Предписанный этап машинного обучения, открывающий новую эру взаимодействия человека и машины, потребует самых больших изменений в том, как мы работаем. В то время как машина идентифицирует шаблоны, ответственность человека-переводчика будет состоять в том, чтобы интерпретировать их для различных микросегментов и рекомендовать план действий. Здесь топ-менеджеры должны принимать непосредственное участие в разработке и формулировании целей, которые такие алгоритмы пытаются оптимизировать.

6. Это ужасно похоже на то, что автоматизация заменит людей в долгосрочной перспективе. Приблизились ли мы к тому, чтобы узнать, заменят ли машины менеджеров?

Это правда, что изменения происходят (и данные генерируются) так быстро, что участие человека в процессе принятия всех решений быстро становится непрактичным. Заглядывая на три-пять лет вперед, мы ожидаем увидеть гораздо более высокий уровень искусственного интеллекта, а также развитие распределенных автономных корпораций. Эти самомотивированные, автономные агенты, сформированные как корпорации, смогут выполнять поставленные задачи автономно, без какого-либо прямого человеческого контроля. Некоторые ЦАП, безусловно, станут самопрограммируемыми.

Существует мнение, что распределенные автономные корпорации представляют угрозу и враждебны нашей культуре. Но к тому времени, когда они полностью разовьются, машинное обучение станет невидимым в культурном отношении, точно так же, как технологические изобретения 20-го века ушли на задний план. Роль людей будет заключаться в том, чтобы направлять и направлять алгоритмы, когда они пытаются достичь поставленных перед ними целей. Это один из уроков алгоритмов автоматической торговли, которые нанесли такой ущерб во время финансового кризиса 2008 года9.0003

Независимо от того, какие свежие идеи извлекают компьютеры, только менеджеры-люди могут решить основные вопросы, например, какие критические бизнес-проблемы компания действительно пытается решить. Точно так же, как человеческие коллеги нуждаются в регулярных обзорах и оценках, так и эти «гениальные машины» и их работа также должны будут регулярно оцениваться, дорабатываться — и, кто знает, возможно, даже увольняться или направляться совершенно другими путями — руководителями с опытом, суждение и экспертиза предметной области.

Победителями станут не только машины и люди, но и те двое, которые будут эффективно работать вместе.

7. Значит, в долгосрочной перспективе не о чем беспокоиться?

Трудно быть уверенным, но распределенные автономные корпорации и машинное обучение должны занимать видное место в повестке дня высшего руководства.