Нейросеть научилась придумывать имена для героев игры Dungeons & Dragons
Новости
Входными данными стали 20 908 имён персонажей Dungeons & Dragons, сопровождённые расовой принадлежностью и классом. По словам исследовательницы Джанелль Шейн, большая часть новых имён совпадает с типом характера.
3К открытий3К показов
Исследовательница Джанелль Шейн скооперировалась с фанатами компьютерной игры Dungeons & Dragons и обучила свою нейронную сеть придумывать имена для новых персонажей.
На чём учился алгоритм?
Входными данными очередного «изобретателя» стали 20 908 имён, сопровождённые расовой принадлежностью (человек, гном и т. п.) и классом (волшебник, изгой, бард, священник и т. п.). Правда, некоторые архетипы пришлось выдумывать на ходу: так появились пингвин, чудной корги, чёрный пудинг и разумный черпак.
Результаты
По словам Джанелль, с такой внушительной базой на входе нейросеть должна была изобрести что-то стоящее. И по большей части новые имена совпадали с типом характера — по крайней мере, не реже, чем в оригинальном наборе данных.
Наиболее пригодными к восприятию получились следующие:
- Роуз — человек-ассассин;
- Дворг — рыцарь-полуорк;
- Лиандра — эльф-волшебник;
- Орон «Звезда» Картер — драконорождённый колдун;
- Сильвар Чёрное Лезвие — варвар-полуэльф;
- Хенк — рейнджер-полуорк;
- Анната Шортскейл — драконорождённая ведьма;
- Ринас Туманный Папоротник — человек-рейнджер.
Ещё у сети получилось изобрести неизвестные ранее расы: человек-собакокоп, лесной гном-арканский древесный охотник, верёвочный карликовый волшебник и другие несуществующие слова, непереводимые на русский язык.
Нейронные сети Джанелль научены работать и в более жёстких условиях — при информационной «голодовке». Например, её подопытные смогли изобрести первоапрельские розыгрыши на основе набора данных из всего лишь 132 входных единиц.
3К открытий3К показов
Промпт-инжиниринг — новый тренд в искусственном интеллекте и машинном обучении. Вместе с Даниилом Дранга, Head of AI Products and Data Science в Райффайзенбанке, разбираемся, что это за профессия, и изучаем продвинутый промптинг.
Что такое Reinforcement Learning. Показываем, как работает Reinforcement Learning. Рассматриваем пошаговую инструкцию и основные нюансы
Простое объяснение работы нейронных сетей и искусственного интеллекта. Что такое ИИ, машинное обучение, LLM и Deep Learning, как они развивались и где применяются сегодня.
Что такое Edge AI. Показываем основные принципы и инструменты для работы с Edge AI. Рассматриваем пошаговую инструкцию и основные нюансы ✔ Tproger