Что такое искусственный интеллект (ии): определение понятия простыми словами

Содержание

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. IQ основан на темпах развития интеллекта у детей. Это отношение возраста, в котором ребенок обычно набирает определенный результат, к возрасту ребенка. Данная оценка подходящим образом распространяется и на взрослых людей. IQ хорошо коррелирует с различными показателями успеха или неудачи в жизни. Но создание компьютеров, которые могут набрать высокий балл в тестах IQ, будет слабо связано с их полезностью. Например, способность ребенка повторять длинную последовательность цифр хорошо коррелирует с другими интеллектуальными способностями. Она показывает, какое количество информации ребенок может запомнить за один раз. При этом удержание в памяти цифр является тривиальной задачей даже для самых примитивных компьютеров.


Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Артур Р. Дженсен, ведущий исследователь в области человеческого интеллекта, в качестве «эвристической гипотезы» утверждает, что обычные люди имеют одни и те же механизмы интеллекта и интеллектуальные различия связаны с «количественными биохимическими и физиологическими условиями». К ним относятся скорость мышления, краткосрочную память и способность формировать точные и извлекаемые долгосрочные воспоминания.   

Независимо от того, правильна ли точка зрения Дженсена в отношении человеческого интеллекта, ситуация в ИИ на сегодняшний день является противоположной.

Компьютерные программы имеют большой запас скорости и памяти, но их способности соответствуют интеллектуальным механизмам, которые разработчики программ хорошо понимают и могут вложить в них. Некоторые способности, которые дети обычно не развивают до подросткового возраста, внедряются. Другие, которыми владеют двухлетние дети, все еще отсутствуют. Дело еще более усугубляется тем фактом, что когнитивные науки до сих пор не могут точно определить, каковы человеческие способности. Скорее всего, организация интеллектуальных механизмов ИИ выгодно отличается от таковой у людей.

Когда человеку удается решить задачу быстрее, чем компьютеру, это говорит о том, что разработчикам не хватает понимания механизмов интеллекта, необходимых для эффективного выполнения данной задачи.

Новости и блоги

  • AI Weekly — Еженедельные новости и ресурсы по искусственному интеллекту и машинному обучению.
  • Approximately Correct — Блог про искусственный интеллект и машинное обучение.
  • Axiomzen — Рассылка про ИИ раз в 2 недели.
  • Concerning.ai — ИИ коментаторы.
  • Fast.ai — Блог про доступность глубокого обучения для всех.
  • Machinelearning.ai — Новости и обновления про искусственный интеллект и машинное обучение.
  • Machine Learning Weekly — Отбираемая в ручную рассылка про машинное и глубокое обучение.
  • PRAI — Форум про искусственный интеллект, машинное обучение и роботостроение.
  • Storyteller — Отслеживает появление новых описаний интеллектуальных алгоритмов.
  • Machine Learnings — От переводчика: Еженедельная рассылка про ИИ.

Это только начало! Сообщите мне, если я пропустил какую-либо компанию, которая, по вашему мнению, должна была быть включена, любые изменения, которые я должен внести, или если есть такие компании, которых просто не должно быть в списке. Я готовлю части 2 и 3, которые скоро появятся!

Я, Лиам Хэнель (Liam Hänel), основатель и генеральный директор Lyra. Lyra помогает вам легко отслеживать и анализировать ваш личный уровень выдыхаемого углекислого газа с помощью искусственного интеллекта. Вы можете узнать о нашем прогрессе на нашем сайте.

От переводчика

Хочется отметить, что как у автора, так и в СМИ, часто смешиваются понятия “чат-бот” и “искусственный интеллект”. Чат-бот — это интерфейс, а за ним может быть как простой алгоритм, так и искусственный интеллект или даже живой человек. Про наличие сотрудников, которые обрабатывают заявки от имени “человекоподобного” чат-бота, прямым или косвенным образом признавались такие проекты, как x.ai и Clara.

Помощники — Персональные

  • Amazon Echo / Alexa — Личный помощник для дома на каждый день.
  • Apple Siri — Личный помощник на iPhone и Mac.
  • Cortana — Личный помощник на устройствах с Windows.
  • Facebook M — Конкурент Siri, Now и Cortana.
  • Focus — Помогает сосредоточиться, выполнять задачи вовремя и расставлять приоритеты.
  • Gatebox — Голографический аниме-помощник в кофе-машине.
  • Google Assistant — Повседневный личный помощник.
  • Hound — Повседневный личный помощник.
  • Ling — Похожий на Amazon Echo.
  • Mycroft — Первый голосовой помощник с открытым исходным кодом.
  • Remi — Как Siri, только со своеобразным интерфейсом пользователя.
  • Spoken — Виртуальный помощник с голосовым интерфейсом.
  • Viv — Как Siri, но лучше в 10 раз.

Мёртвый код: найти и обезвредить

Меня зовут Данил Мухаметзянов, я работаю бэкенд-разработчиком в Badoo уже семь лет. За это время я успел создать и изменить большое количество кода. Настолько большое, что в один прекрасный день ко мне подошёл руководитель и сказал: «Квота закончилась. Чтобы что-то добавить, нужно что-то удалить». Ладно, это всего лишь шутка — он такого не говорил. А жаль! В Badoo за всё время существования компании накопилось больше 5,5 млн строк логического бизнес-кода без учёта пустых строк и закрывающих скобок. Само количество не так страшно: он лежит, есть не просит. Но два-три года назад я начал замечать, что всё чаще читаю и пытаюсь разобраться в коде, который на самом деле не работает в продакшен-окружении. То есть, по сути, мёртв. Эту тенденцию заметил не только я. В Badoo поняли: наши высокооплачиваемые инженеры постоянно тратят время на мёртвый код.

Движение это жизнь: кинематика сперматозоидов

Человеческий организм можно без преувеличения причислить к ряду самых сложных биологических систем на планете. Наше тело состоит из миллиардов клеток, множества органов и систем. Но все это великолепие и разнообразие возникли благодаря слиянию лишь двух клеток — сперматозоида и яйцеклетки. Думаю, в пояснении, как происходит оплодотворение и что для этого требуется, нет необходимости (подсказка — аисты и капуста тут ни при чем). Но вот некоторые аспекты из жизни сперматозоидов долгие годы оставались неясными. Ученые из Бристольского университета, используя современные методики трехмерной микроскопии, смогли рассмотреть движения сперматозоида так, как это не удавалось ранее. Как и за счет чего движется сперматозоид мы узнаем из доклада ученых. Поехали.

Игры ио — а что дальше?

Новые игры ио появляются и добавляются нами практически каждый день. Однако, далеко не каждая получает тот объем внимания, который получили культовые Моп ио, Старв ио и другие игры io. Залог успеха популярности игр ио второй волны в небанальной механике, которая позволяет выпускать регулярные апдейты. Однако большое количество нововведений усложняет геймплей и делает сложной для того, кто зашел в игру в первый раз. В общем, интерес к играм ио плавно снижается в ожидании нового хита. В 2017 таковым оказалась ио игра Зомби Рояль ио.

Главное, что нужно понимать любому разработчику, что ио игры это не святой грааль, по умолчанию гарантирующий интерес со стороны игроков и трафик. Как и при разработке любой другой игры, стоит уделить больше времени увлекательному геймплею, а не графике или аудиооформлению. Если геймплей понравился пользователям, то тогда можно поработать над качеством визуальной составляющей. И конечное же! Регулярные апдейты это залог регулярного возвращения игроков к вашей игре.

Будущее у ио игр одназначно есть! Несколько десятков команд выбрали io игры в качестве основного продукта, регулярно разрабатывают и выпускают новые ио игры. Заходите на ио игры Титоту каждый день, чтобы не пропустить новинку!

Ограничения игрового ИИ

  • ИИ не нужно заранее тренировать, будто это алгоритм машинного обучения. Бессмысленно писать нейросеть во время разработки, чтобы наблюдать за десятками тысяч игроков и изучать лучший способ игры против них. Почему? Потому что игра не выпущена, а игроков нет.
  • Игра должна развлекать и бросать вызов, поэтому агенты не должны находить лучший подход против людей.
  • Агентам нужно выглядеть реалистичными, чтобы игроки чувствовали будто играют против настоящих людей. Программа AlphaGo превзошла человека, но выбранные шаги были сильно далеки от традиционного понимания игры. Если игра имитирует противника-человека, такого чувства не должно быть. Алгоритм нужно изменить, чтобы он принимал правдоподобные решения, а не идеальные.
  • ИИ должен работать в реальном времени. Это значит, что алгоритм не может монополизировать использование процессора в течение длительного времени для принятия решений. Даже 10 миллисекунд на это — слишком долго, потому что большинству игр достаточно от 16 до 33 миллисекунд, чтобы выполнить всю обработку и перейти к следующему кадру графики.
  • Идеально, если хотя бы часть системы управляется данными, чтобы «некодеры» могли вносить изменения, и чтобы корректировки происходили быстрее.

Условные операторы

every frame/update while the game is running: if the ball is to the left of the paddle: move paddle left else if the ball is to the right of the paddle: move paddle right

  • Часть Sense находится в двух операторах if. Игра знает где мяч и где платформа, поэтому ИИ обращается к ней за этой информацией.
  • Часть Think тоже входит в два оператора if. Они воплощают в себе два решения, которые в данном случае являются взаимоисключающими. В результате выбирается одно из трех действий — переместить платформу влево, переместить вправо, или ничего не делать, если она уже правильно расположена.
  • Часть Act находится в операторах Move Paddle Left и Move Paddle Right. В зависимости от дизайна игры, они могут перемещать платформу мгновенно или с определенной скоростью.

Дерево решений

  • Узлы принятия решений: выбор между двумя альтернативами на основе проверки некоторого условия, где каждая альтернатива представлена в виде отдельного узла.
  • Конечные узлы: действие для выполнения, представляющее окончательное решение.

Будущее глубокого обучения, нейросетей и ИИ

Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.


Схемы и пути решения задач скоро заменят очень многое.

Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявляение очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило…

А как считаете вы? Создадут ли люди ИИ? Поделитесь мнением в нашем чате в Телеграм.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это область науки и инжиниринга, занимающаяся созданием машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом. Она связана с задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта. При этом искусственный интеллект не должен ограничиваться только биологически наблюдаемыми методами.

Да, но что такое интеллект?

Интеллект – способность приходить к решению при помощи вычислений. Интеллект разного вида и уровня есть у людей, многих животных и некоторых машин.

Нет. Исследования ИИ показали, как использовать лишь некоторые из механизмов. Если для выполнения задачи требуются только хорошо изученные модели, получаются очень впечатляющие результаты. Такие программы обладают «небольшим» интеллектом.

Является ли искусственный интеллект попыткой имитировать человеческий интеллект?

Иногда, но далеко не всегда. С одной стороны, мы узнаем, как заставить машины решать задачи, наблюдая за людьми или за работой наших собственных алгоритмов. С другой стороны, исследователи ИИ используют алгоритмы, которые не наблюдаются у людей или требуют гораздо больших вычислительных ресурсов.

Искусственный интеллект в области юриспруденции. Статья 3

Введение

Мы продолжаем цикл статей на тему юридического искусственного интеллекта, аспектов его разработки и перспектив практического применения на отечественном рынке. В предыдущих публикациях мы неоднократно говорили, что, по нашему мнению, разработка Legal AI может быть обеспечена с помощью создания и применения нового семантического блока, включающего в себя:

  • инструменты лингвистического анализа текстов на естественном языке;
  • структурированную модель юридических знаний (графы знаний и онтологии);
  • предобученные нейронные сети.

В первой статье мы детально исследовали существующие инструменты процессинга русскоязычного текста. Во второй статье мы рассмотрели подходы к созданию продуктов на основе искусственного интеллекта, а также вопросы взаимодействия специалистов в области IT и юриспруденции. В настоящей статье мы предлагаем погрузиться в тему онтологий и ответить на следующие вопросы:

  1. Какова роль онтологий в процессе создания искусственного интеллекта?
  2. Почему существующие онтологии в области права неприменимы для Legal AI, несмотря на многолетние попытки зарубежных специалистов структурировать юридические знания?
  3. Какими свойствами должны обладать онтологии для Legal AI, чтобы решать практические задачи?

События, конференции и сообщества

  • The AI Conference — Ежегодное мероприятие, на котором встречаются ведущие исследователи ИИ.
  • Applied Artificial Intelligence Conference — Венчурная компания Bootstrap Labs.
  • Events.ai — Центр для проведения мероприятий и конференций AI/ML/DL.
  • Nucl.ai — Игровие ИИ конференция и курсы.
  • oh.hai.ai — Конференция по ИИ.
  • AI With The Best — От переводчика: Ещё одна конференция про ИИ.

  • Amsterdam — Сообщество и события.
  • Bangalore — Сообщество и события.
  • Berlin — Сообщество и события.
  • Bucharest — Сообщество и события.
  • Budapest — Сообщество и события.
  • City.ai — Сообщество и события.
  • Hamburg — Сообщество и события.
  • Hongkong — Сообщество и события.
  • London — Сообщество и события.
  • Madrid — Сообщество и события.
  • Milan — Сообщество и события.
  • New York — Сообщество и события.
  • Krakow — Сообщество и события.
  • Oslo — Сообщество и события.
  • Tallinn — Сообщество и события.
  • Tirana — Сообщество и события.
  • Seattle — Сообщество и события.
  • Singapore — Сообщество и события.
  • Sofia — Сообщество и события.
  • Stockholm — Сообщество и события.
  • Valletta — Сообщество и события.

Разработка AI-продукта на основе машинного зрения. Промежуточная ретроспектива: мысли, боль, страдания

Здравствуйте, читатели. Я порывался написать эту статью уже несколько раз, но каждый раз откладывал, поскольку, при мысли о необходимости провести глубокую рефлексию по накопленному опыту, меня накрывало уныние и печаль. Однако, я укрепился в своем намерении сделать это, чтобы поделиться опытом с теми из вас, кто планирует заняться чем-то подобным в сфере AI. Все нижеописанное относится к весьма конкретной сфере деятельности: AI в части компьютерного зрения.

Disclaimer: Я не специалист в нейросетях, но выполняю роль владельца продукта, в котором ключевую роль занимают нейросетевые модели компьютерного зрения. Эта статья для тех, кто вынужден делать такую же работу, а так же для тех специалистов ML, которые хотят понять, как на их деятельность смотрят люди со стороны бизнеса.

Образование

Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей


Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».

Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка

Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры

Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.

AltSchool. Платформа новых методов обучения

В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн

Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка

AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.

В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения. Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.

Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.

Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу

Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.

Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.

Knewton. Адаптивное обучение

Собравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.

Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя. Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.

Движение это жизнь: кинематика сперматозоидов

Человеческий организм можно без преувеличения причислить к ряду самых сложных биологических систем на планете. Наше тело состоит из миллиардов клеток, множества органов и систем. Но все это великолепие и разнообразие возникли благодаря слиянию лишь двух клеток — сперматозоида и яйцеклетки. Думаю, в пояснении, как происходит оплодотворение и что для этого требуется, нет необходимости (подсказка — аисты и капуста тут ни при чем). Но вот некоторые аспекты из жизни сперматозоидов долгие годы оставались неясными. Ученые из Бристольского университета, используя современные методики трехмерной микроскопии, смогли рассмотреть движения сперматозоида так, как это не удавалось ранее. Как и за счет чего движется сперматозоид мы узнаем из доклада ученых. Поехали.

Зачем изучать технологию ИИ

Перспектива

Искусственный интеллект – технология не только настоящего, но и будущего, и у специалистов в этой сфере не будет проблем с трудоустройством в ближайшие несколько десятков лет. В эту область уже сейчас привлекаются огромные инвестиции, а значит, не будет проблем и с оплатой труда работников, занимающихся разработкой, изготовлением и внедрением технологий ИИ.


Вклад в науку и культуру

Искусственный интеллект и создание интеллектуальных программ и устройств – та область, в которой постоянно совершаются новые открытия. Занимаясь искусственным интеллектом, учёные и инженеры находятся на переднем крае мировой науки, продвигают человечество вперёд. Кроме того, развитие искусственного интеллекта и внедрение его в нашу жизнь порождает множество этико-философских вопросов, для разрешения которых нужен уже не машинный, а человеческий разум, способный к творческому мышлению.

Творчество

В сфере создания ИИ очень востребованы не только разработчики программного обеспечения, но и люди с креативным мышлением, способные придумывать и продвигать новые идеи

Чтобы работать в этой сфере, важно уметь нестандартно мыслить. Отдельное перспективное направление, которым может заняться творческий человек – обучение машины созданию произведений искусства

Уже сегодня компьютеры рисуют картины, пишут музыку и стихи. В недалёком будущем, возможно, они возьмут на себя создание книг, кино и мультфильмов.

Освоение новых навыков

Чтобы работать в области искусственного интеллекта, необходимо хорошее знание математики и основ программирования. Для изучения ИИ наиболее важны два раздела математики – линейная алгебра и теория вероятности. Самый востребованный язык программирования в этой сфере – Python, потом идут R и Lua. Пригодится также знание английского языка – самые современные научные данные, статьи, отчёты о достижениях и экспериментах, как правило, публикуются на английском.

Для успешной работы в области ИИ необходимо критическое мышление, умение тщательно проверять любую гипотезу, сопоставлять все данные, анализировать любую задачу с разных сторон. Понадобятся и хорошие коммуникативные навыки – работа над проектами ИИ происходит в большой команде, в сотрудничестве с коллегами и специалистами из смежных областей.

Доступность

Приступить к изучению технологию искусственного интеллекта на начальном уровне вполне можно самостоятельно, с изучения соответствующей литературы.

Книги, в доступной форме рассказывающие о машинном обучении и технологиях ИИ:

  • Педро Домингос «Верховный алгоритм»;
  • Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф «Машинное обучение»;
  • Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии»;
  • Петер Флах «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных».

Познакомиться с основами создания алгоритмов для искусственного интеллекта можно на кружках робототехники в школе или центре детского творчества. Кроме того, можно найти бесплатные онлайн-курсы и открытые лекции в интернете о машинном интеллекте.

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта – одна из самых интересных и перспективных областей, изучение которой полезно школьникам не только с математическим, но и с гуманитарным складом ума. Это поможет им приобрести новые навыки, расширит список возможных профессий и позволит внести вклад в развитие научно-технического прогресса.

Data-driven подход к разработке контента: как мы создаем роботов в War Robots

War Robots — мультиплеерный тактический шутер от третьего лица, в котором игрок управляет огромным роботом в командном сражении 6 на 6. За шесть лет с момента релиза игры в нее было добавлено более 140 единиц контента, 64 из которых — роботы. Роботы — это «ядро» игры. Они часто выступают темой для обсуждения в рядах игроков, они же являются одним из главных двигателей продаж. За время существования War Robots команда геймдизайнеров набила руку на создании подобного рода контента. Я Эрик Парамонов, один из старших геймдизайнеров Pixonic, и мне бы хотелось на примере роботов поделиться некоторыми хитростями, которые помогают нам создавать актуальный контент, занимающий ожидаемое нами место в мете и сердцах игроков. Я расскажу, что такое карта меты; как сбалансировать выпуск контента, чтобы не дать игрокам заскучать и никого не обделить; кто отвечает за решения по контенту; какое место в этом процессе занимает аналитика и какими параметрами заручиться, чтобы по ним отслеживать, насколько успешным может оказаться тот или иной юнит.

Заключение

  • алгоритмы по оптимизации, включая восхождение по холмам, градиентный спуск и генетические алгоритмы
  • состязательные алгоритмы поиска/планирования (minimax и alpha-beta pruning)
  • методы классификации (перцептроны, нейронные сети и машины опорных векторов)
  • системы для обработки восприятия и памяти агентов
  • архитектурные подходы к ИИ (гибридные системы, подмножество архитектур и другие способы наложения систем ИИ)
  • инструменты анимации (планирование и согласование движения)
  • факторы производительности (уровень детализации, алгоритмы anytime, и timeslicing)

раздел со статьями и туториалами по ИИфорумAiGameDev.comThe GDC VaultAI Game Programmers GuildAI and GamesGame AI Pro: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsGame AI Pro 2: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsGame AI Pro 3: Collected Wisdom of Game AI ProfessionalsAI Game Programming Wisdom 1AI Game Programming Wisdom 2AI Game Programming Wisdom 3AI Game Programming Wisdom 4Artificial Intelligence: A Modern Approach


С этим читают