Всем привет, меня зовут Андрей, и это снова я!
Мы живем в такие времена, когда активно развиваются нейросети, искусственный интеллект. В основном у каждой нейросети своя специализация. Какая-то нейросеть рисует картины, другая пишет музыку, третья перекладывает текст в голос, звуковые файлы. Примеров того, чего могут нейросети, можно привести множество, и с каждым днем перечень тех задач, которые решаются с помощью нейросетей, будет только расширяться.
Некоторые нейросети предоставляют свои услуги совершенно бесплатно, но часто бывает так, что у бесплатной версии есть какие-то ограничения. Они могут касаться или количества файлов, которые можно обработать за определенный промежуток времени, или объема этих же файлов, могут быть и другие варианты ограничений. Могут предоставляться в бесплатной версии только какие-то простые услуги, а за поиском всего (полного) перечня услуг придется платить.
Что же касается простого обывателя, если он хочет воспользоваться какими-то услугами нейросети и не может найти этих услуг в бесплатных версиях различных нейросетей, то эту проблему можно решить несколькими способами. Выбор конкретного варианта зависит от нескольких причин, но главные причины - наличие финансов и времени. Если финансов много, а времени мало, можно поставить задачу тем людям или фирмам, которые за отдельную плату решат создавшуюся проблему. При этом, если нашей конечной задачей было не создание нейросети, а только получение результата ее работы (например, получение прогноза курсов валют, выбор наилучшего варианта финансового вложения на тот или иной период) - то это будет один вариант. А если же конечной задачей было не просто получение одного прогноза, а создание (разработка) такой нейросети, которая будет предоставлять несколько разных финансовых прогнозов - тогда это уже принципиально новая задача. Скорее всего, вторая задача будет более дорогой, но при предоставлении с ее помощью услуг третьим лицам все вложения на создание этой нейросети можно попробовать окупить, предоставляя с ее помощью платные услуги, например, те же прогнозы.
Еще один из возможных вариантов решения проблемы - пройти обучение по разработке нейросетей, чтобы самому уметь создавать такую нейросеть, которая поможет решить многие проблемы (например, озвучить текст голосом Левитана, написать картину в стиле Айвазовского или Шишкина, и т.д., и т.п.). Этот вариант потребует затрат и времени, и денег, но зато также будет возможность окупить затраты, реализовывая в будущем услуги этой нейросети.
Чисто теоретически, должен быть еще один вариант насчет того, как можно создать свою нейросеть самому, без привлечения сторонних организаций и без прохождения обучения. Правда, это займет намного больше времени, а также придется советоваться с другими нейросетями (или живыми программистами) на каждом из этапов создания своей нейросети. Например, можно советоваться с той нейросетью, что находится на сайте gpt-open.ru У этой нейросети тоже есть платные версии (услуги), но даже при использовании бесплатной части этого ресурса можно получить очень много ответов на разные вопросы.
У меня недавно возникла мысль: а что, если составить (создать, записать) такую нейросеть, которая помогала бы при игре в Pusher.
Для тех, кто не знает, в чем заключается эта игра, скажу пару слов. Это логическая игра, головоломка о перемещении предметов в ограниченном пространстве. Нужно перемещать ящики. Их можно двигать только "впереди себя" (или впереди того персонажа, которого можно условно назвать грузчиком).
Ниже приведу картинку:
Тут красные кубики надо двигать в синюю область. Двигать можно по свободным (черным) клеткам, а также по синим клеткам. Синие - это те клетки, куда нужно в конце концов переставить красные кубики. Серые - это стены, по ним передвигаться нельзя, это границы коридоров.
В приведенном выше примере ситуация тупиковая, решения нет, потому что один из красных квадратов (левый верхний) находится в углу, ему никак нельзя попасть на синий квадрат. Красные квадраты могут двигаться только тогда, когда за ними стоит грузчик, а при этом впереди красного квадрата есть свободная клетка. Между стеной и ящиком грузчик проходить не может. Ящик может стоять в углу только в том случае, если этот угол является конечной точкой (в нашем конкретном примере эти конечные точки-синие квадратики с белыми точками посередине). Окончание каждого уровня будет тогда, когда все красные кубики займут синие клетки.
Итак, мне захотелось самому написать ту нейросеть, которая поможет мне решать те ситуации, что возникают при игре в Pusher.
Я задал несколько вопросов нейросети на сайте gpt-open по этой теме, и вот какой получился диалог:
Вопрос 1:
Вы можете помочь мне создать свою нейросеть?
Ответ:
Как ИИ-помощник, я могу дать некоторые советы и указать на доступные ресурсы, которые могут помочь в создании нейросети. Однако, пожалуйста, учтите, что создание нейросети - это сложный и трудоёмкий процесс, требующий глубоких знаний в области машинного обучения, программирования и математики.
Первым шагом я бы порекомендовал исследовать различные библиотеки и инструменты для создания нейронных сетей, такие как TensorFlow, Keras, PyTorch, Theano и др. Также очень важно иметь понимание базовых принципов работы нейронных сетей, в том числе архитектур и функций активации.
Если у Вас нет достаточных знаний в данной области - рекомендую пройти специальные курсы и получить опыт практической работы с нейронными сетями.
Если на данный момент у Вас нет времени или ресурсов для обучения и разработки своей нейронной сети, то можно обратиться за помощью к специалистам в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые смогут создать нейросеть по вашим требованиям и задачам.
Вопрос № 2:
Было бы очень хорошо, если бы лично вы, в этом чате, помогали бы в создании нейросети на каждом шагу. Сказали бы, на какой сайт зайти на первом шаге, какие именно там скачать файлы в самом начале, что делать дальше. Что вы думаете по этому поводу?
Ответ:
Я с удовольствием помогу Вам настраивать и находить информацию связанную с созданием нейронной сети. Продвижение по каждому шагу создания нейросети в реальном времени может потребовать предельно ресурсозатратного взаимодействия в чате, так как для реализации проекта требуются углубленные знания, но я могу предоставить Вам подробную информацию о необходимых этапах и путях решения возникающих вопросов, помочь в выборе конкретных технологий и библиотек для данной задачи. Также я могу направить Вас на полезные материалы, книги и курсы для начала работы с нейронными сетями, которые могут оказаться полезными для ознакомления и обучения тем, что будет нужно при создании своей нейросети.
Вопрос № 3:
Я хочу создать нейросеть на ресурсе Google Colab, там у меня уже есть личный кабинет. Эта нейросеть должна помочь мне в прохождении игр типа Pusher. Подскажите, что делать в самом начале, на первом этапе. Какие закачать файлы для нейросети, взять из тех, что уже есть в Colab или загрузить свои?
Ответ:
Отлично, использование Google Colab для создания нейронных сетей - хорошее решение. На первом этапе Вам нужно определиться с фреймворком для создания нейронной сети, например, TensorFlow, Keras или PyTorch. Эти инструменты позволяют создать, обучить и использовать нейронные сети на Python.
Для использования TensorFlow или Keras можно использовать уже установленную версию на Google Colab, так как они встроены в среду исполнения. Если Вам нужно использовать PyTorch, Вам нужно будет установить его дополнительно на Colab. Это можно сделать с помощью команды:
``` python
!pip install torch torchvision
```
Для разработки своей нейронной сети необходимо иметь обучающие данные. Если у Вас нет данных, то можно использовать готовые наборы данных, такие как MNIST или CIFAR-10. С помощью этих наборов данных можно создать и обучить нейронную сеть, которая будет классифицировать изображения.
После установки необходимого фреймворка и выбора набора данных, можно начинать разработку нейронной сети. Перед началом работы существует необходимость узнать такие вещи, как: как загрузить данные, как создать модель нейронной сети, как настроить процесс обучения, а также как сохранить результаты.
Надеюсь, это поможет Вам начать работу с нейронными сетями на Google Colab!
Вопрос № 4:
Подскажи пожалуйста, есть ли у Google Colab готовые рисунки, связанные с прохождением разных уровней игры Pusher?
Ответ:
К сожалению, Google Colab не предоставляет готовых рисунков для игры Pusher. Вам придется создать свои собственные наборы данных с картинками, связанными с прохождением разных уровней игры, или воспользоваться готовыми наборами данных для игр, доступными на ресурсах, таких как Kaggle, GPT-OPEN, или в наборах данных, доступных в библиотеках TensorFlow и PyTorch.
Однако Вы можете нарисовать свои собственные изображения, используя библиотеки Python, такие как Pillow или OpenCV. Например, Вы можете создать картинки, которые будут отображать различные сценарии в игре Pusher, а затем использовать их для обучения нейронной сети.
Вопрос № 5:
Мне нужно создать рисунки, которые помогут нейросеть обучить правилам игры Pusher. На какие группы целесообразно разделить все эти рисунки?
Ответ:
Для того, чтобы обучить нейронную сеть правилам игры Pusher, Вы можете разделить все рисунки на несколько групп, каждая из которых будет соответствовать определенному типу сценария в игре Pusher. Вот несколько возможных категорий:
1. Изображения сцены игры: с картами, на которых отображены различные объекты и элементы игры, такие как стены, ящики, персонажи и т.д.
2. Изображения персонажей: главных и второстепенных персонажей игры Pusher, с разными позами, эмоциями и как поведение должно изменяться в зависимости от положения окружающих объектов.
3. Изображения объектов: ящики, ключи, двери, рычаги, бомбы и т.д., который игрок будет использовать для прохождения уровней.
4. Изображения сцен с разными затруднениями: трудные для прохождения и легкие сцены, где нейросеть может выучить простейшие правила на первых уровнях.
5. Изображения сцен с разным количеством объектов: сцены с разным количеством объектов, чтобы нейросеть могла выучить правильные действия в разных условиях.
Это всего лишь некоторые из возможных категорий рисунков, которые могут помочь обучить нейросеть правилам игры Pusher. Важно помнить о грамотном и точном разделении данных, чтобы проводить качественное обучение.
Вопрос № 6.
Я хочу обучить нейросеть игре в Pusher, но у этой игры есть разные вариации, в каждой игре и персонажи, и основные элементы выглядят по-разному. Нужно в нейросеть загрузить фото и рисунки только от одной вариации игры, или же лучше загрузить больше возможных вариантов?
Ответ:
Да, Вы правы. Для обучения нейронной сети игре в Pusher необходимо предоставить ей набор данных, содержащий различные игровые ситуации, которые могут возникнуть в игре, включая начальные, конечные и неправильные (ошибочные, тупиковые) ситуации.
Таким образом, нейросеть сможет научиться эффективно принимать решения в различных ситуациях и находить правильные пути решения игровых задач.
Кроме того, хорошей практикой является разделение набора данных на тестовую и тренировочную выборки, которые используются для оценки точности модели и ее обучения соответственно.
[Конец диалога].
В общем, как-то так. Как только я подготовлю файлы, о которых шла речь в этом диалоге, я спрошу у этой нейросети, как именно можно эти файлы загрузить на Colab.
Если у кого появятся вопросы, комментарии, а также предложения или замечания по этой теме, прошу изложить в комментариях к этой статье.
Как только у меня появятся еще какие-то новости по этой же теме (например, после подготовки, создания всех рисунков и их загрузки на сайт Colab), я напишу о них в следующем сообщении.
- Продолжение следует...
