[Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект, Игры и игровые приставки] Как StarCraft II может помочь экологам в изучении жизни на Земле (перевод)
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Вряд ли Лу Барбе осмелится назвать себя заядлым геймером. Он занимается проблемами экологии в Университете Ренна во Франции, проводя большую часть времени среди растений. Но одна игра с самого детства захватила его воображение: StarCraft — популярная онлайн-стратегия, в которой игроки накапливают ресурсы и создают армии инопланетных бойцов для ведения войн на внеземных территориях. "Игрок из меня никакой, — говорит Барбе, — но я понимаю, что происходит в игре".Несколько лет назад, играя в StarCraft II (последнюю версию игры), Барбе понял, что помимо всех взрывов и лазерных ударов в игре происходит что-то ещё. Он обратил внимание, что события в StarCraft развиваются точно так же, как развивается любая экосистема. "В игре имеется среда, — говорит Барбе. — В игре имеются ресурсы и организмы, конкурирующие друг с другом в этой среде. Всё это очень хорошо подходит под определение экосистемы".На этом идея Барбе пока и ограничилась. Но в 2019 году DeepMind, дочерняя компания Google — Alphabet по исследованию ИИ, выставила интеллектуального агента под названием AlphaStar против лучших в мире игроков в StarCraft II. AlphaStar превзошёл в мастерстве 99,8 % геймеров-людей, получив заветное звание гроссмейстера — высший ранг в игре — и дополнив тем самым список побед ИИ над людьми.
После этого Барбе пришло в голову, что способности AlphaStar могут не ограничиваться управлением действиями инопланетян на выдуманной планете. Если StarCraft функционирует подобно экосистеме, возможно, игровые алгоритмы могли бы помочь исследователям в изучении экологических проблем Земли?В статье, опубликованной в журнале Trends in Ecology and Evolution в 2020 году, Барбе вместе с другими экологами из Реннского университета и Университета Бригама Янга объясняет, как способность AlphaStar управлять сложной многомерной динамикой StarCraft может применяться для проверки идей о динамике развития экосистем в реальном мире — с решением этой задачи традиционные модели пока справиться не могут. Например, исследователи могут запускать агентов AlphaStar на картах StarCraft, созданных для имитации реалистичного распределения ресурсов, и создавать модели, на базе которых можно получить представление, как различные организмы реагируют на такие отклонения, как возникновение инвазивных чужеродных видов или уничтожение среды обитания.“Алгоритм AlphaStar, — говорит Барбе, — возможно, непреднамеренно стал самой сложной экологической моделью из всех существующих”.Идея использования мощных инструментов искусственного интеллекта для анализа экологических проблем не нова. Ещё 15–20 лет назад инструменты ИИ использовались в экологии относительно редко, но исследователи отмечают, что в последнее время наблюдается бурный рост применения ИИ в этой области — от классификации видов диких животных до прогнозирования увеличения популяций жуков в сосновых лесах. По мнению экологов, инструменты ИИ в сочетании с новыми возможностями сбора большого количества данных о Земле позволят пересмотреть методы изучения экосистем и расширить возможности человека по прогнозированию таких изменений. В этих исследованиях могут помочь сложные алгоритмы, подобные AlphaStar, часто разрабатываемые для целей, не имеющих ничего общего с экологией.
"Сложность [большинства] экологических моделей ничтожно мала по сравнению со сложностью некоторых систем искусственного интеллекта, — утверждает Бен Эббот, эколог из Университета Бригама Янга и соавтор статьи об AlphaStar. — То, что умеем мы, экологи, не идёт ни в какое сравнение с тем, что умеют эти алгоритмы”.Как создавался чемпионДля исследователей ИИ игра StarCraft II, вышедшая в 2010 году, стала сложным интеллектуальным вызовом. Так же как в шахматах или го, игроки StarCraft управляют различными отрядами, чтобы нападать на противников, но здесь игроки тоже выбирают, где и когда собирать ресурсы, когда создавать новые отряды, какие именно отряды создавать и тому подобное, и всё это в окружении множества посторонних факторов. В шахматах в одной позиции у игрока есть выбор из примерно 35 возможных ходов, в игре Go — из 200–250. Но в StarCraft II возможных ходов в одной позиции — 1026. Кроме того, в отличие от игр, называемых теоретиками игр играми с "полной информацией", где все игроки могут видеть полное игровое пространство, события в StarCraft происходят на огромной карте, которую геймеры могут видеть лишь частично. Дополнительная сложность состоит в том, что геймеры играют за одну из трёх инопланетных рас — терранов, протоссов или зергов, каждая из которых имеет сильные и слабые стороны.Чтобы натренировать алгоритм AlphaStar и создать ИИ, который способен брать верх над лучшими игроками в StarCraft II, исследователи DeepMind использовали методы машинного обучения. Они начали с того, что создали лигу интеллектуальных агентов, обученных на основе данных сотен тысяч матчей StarCraft, проведённых между людьми. Затем они заставили членов лиги виртуальных агентов играть друг против друга, отобрали самых сильных из них, внесли в них определённые коррективы и отправили обратно в лигу. Они повторяли этот процесс до тех пор, пока не придали AlphaStar силу джаггернаута, крушащего всё на своём пути. Ориол Виньялс, возглавлявший команду DeepMind — создателя AlphaStar, — сравнил саму лигу с некой экосистемой, в которой работает процесс естественного отбора. "Создавая лигу AlphaStar, мы черпали вдохновение из литературы об эволюции", — рассказывает он.
Поведение медленно растущих терранов, одной из трёх инопланетных рас в StarCraft II, в экосистеме игры один в один напоминает поведение кактусов. "Традиционные" исследователи ИИ черпали вдохновение в природе, Барбе же и его коллеги-экологи стали черпать вдохновение в игре. В своей работе, опубликованной в 2020 году, они подробно описывают глубокие параллели между расами терранов, протоссов и зергов в StarCraft, и конкурентными стратегиями, характерными для определённых видов организмов. Например, отряды зергов — это прирожденные колонизаторы, но слабые бойцы. Они ведут себя как сорные растения: мелкие, худосочные, хилые, но после нарушения экосистемы первыми дают ростки жизни именно они. Протоссы, с другой стороны, ведут себя как папоротники. Они расходуют много ресурсов и лучше всего растут в группах. Терраны напоминают кактусы: медленно растут, но прекрасно держат оборону. Как и в реальной экосистеме, эти "виды" используют собственные стратегии в борьбе за ресурсы в сложных схемах взаимодействия.Барбе полагает, что наблюдение за взаимодействием между агентами AlphaStar в StarCraft может стать способом проверки гипотез об экологических и эволюционных процессах, которые обычные статистические модели смоделировать не в состоянии, например предсказать, как небольшое изменение доступных ресурсов в одном углу карты в StarCraft повлияет на поведение отрядов терранов и зергов, сражающихся в противоположном углу (правда, эту свою идею Барбе на практике ещё не проверял). Представьте, что терраны и зерги — это сосны и короеды, и вы поймёте, что такая информация может представлять довольно существенную ценность для специалистов по охране окружающей среды. “Для учёных эта игра может стать песочницей экспериментов с экосистемами”, — рассказывает Барбе."Возникает весьма интересная игрушечная модель — вы наблюдаете за очень упрощённой системой и можете задавать очень конкретные вопросы, — говорит Энн Тессен, специалист по работе с данными из Университета штата Орегон, не имеющий отношения к работе по экологическому смыслу StarCraft. — Просто нужно помнить, что вы имеете дело с моделью".Модные технологииНадо признать, что StarCraft II — при всей своей сложности — намного проще реальной экосистемы. Барбе отмечает, что в игре никак не отражены базовые природные процессы, например азотный цикл, а также никак не затрагиваются ключевые отношения между организмами, например паразитизм. К тому же в мире StarCraft II всего три вида существ.
"Проблема, на мой взгляд, заключается в том, что игровая механика, призванная быть как можно более развлекательной, лишь частично отражает реальный физический мир", — считает Вернер Раммер, эколог из Технического университета Мюнхена. Раммер утверждает, что делать выводы о способностях AlphaStar вне рамок StarCraft, лишь наблюдая за его игрой, какой бы сложной и замысловатой она ни была, — преждевременно.Однако независимо от того, будут ли экологи когда-либо использовать AlphaStar в своих исследованиях, следует признать, что для решения проблем экологии и науки об окружающей среде всё чаще используются всё более сложные инструменты ИИ.Десять лет назад, рассказывает Тессен, применение ИИ в экологии и науке об окружающей среде в основном ограничивалось задачами классификации, например быстрой идентификацией видов при анализе записей пения птиц или типов ландшафтов на спутниковых снимках. Сейчас, по его словам, ИИ в экологии выходит за узкие рамки классификации объектов и берётся за более разнообразные и амбициозные задачи, такие как составление прогнозов через анализ неупорядоченных многомерных данных, то есть именно таких данных, с которыми обычно имеет дело экология.Однако ИИ в экологии используется всё ещё недостаточно активно, полагает Николя Лекомт, сотрудник Канадской кафедры полярной и бореальной экологии и эколог Университета Монктона в Канаде, который использует инструменты ИИ для классификации звуков арктических птиц и прогнозирования их миграции. Экологи, как правило, не имеют навыков программирования, необходимых для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, объясняет он. С ним соглашается Эббот, добавляя, что сбор достаточного количества данных для обучения алгоритмов — непростая задача. Некоторые данные получить довольно легко, например посредством анализа спутниковых снимков, однако сбор других данных может быть сопряжён с большими трудностями, например сбор образцов почвы.Отчасти эти проблемы объясняются недостаточным финансированием и нехваткой квалифицированных экологов, говорит Эббот. Ведь экология, отмечает он, — это не самая "монетизируемая" область науки. “Такие компании, как Blizzard, создавшая StarCraft, ежегодно тратят сотни миллионов долларов на разработку алгоритмов для своих игр, — говорит он. — У них просто гораздо больше ресурсов, чем у нас. Но мы, конечно же, считаем, что наши проблемы гораздо важнее их проблем". Хоть это и была шутка, но в ней кроется чистая правда, в конце концов, жизнь на Земле — это далеко не игра.Машинное обучение и искусственный интеллект продолжают всё глубже проникать в самые разные сферы знаний, находя для этого всё более неочевидные и нестандартные пути. Если вам интересны новые подходы к машинному и глубокому обучению, разнообразные эксперименты с моделями, а также лежащие в основе моделей алгоритмы, вы можете обратить внимание на курс "Machine Learning и Deep Learning", партнёром которого является компания NVIDIA.
Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:
Другие профессии и курсыПРОФЕССИИ
- Профессия Fullstack-разработчик на Python
- Профессия Java-разработчик
- Профессия QA-инженер на JAVA
- Профессия Frontend-разработчик
- Профессия Этичный хакер
- Профессия C++ разработчик
- Профессия Разработчик игр на Unity
- Профессия Веб-разработчик
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля
КУРСЫ
- Курс по Machine Learning
- Курс "Machine Learning и Deep Learning"
- Курс "Математика для Data Science"
- Курс "Математика и Machine Learning для Data Science"
- Курс "Python для веб-разработки"
- Курс "Алгоритмы и структуры данных"
- Курс по аналитике данных
- Курс по DevOps
===========
Источник:
habr.com
===========
===========
Автор оригинала: James Dinneen
===========Похожие новости:
- [Open source, Python, Алгоритмы, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Прогнозирование временных рядов с помощью AutoML
- [Научно-популярное, Энергия и элементы питания] Ученые разработали золотую пленку для прозрачных солнечных панелей
- [Распределённые системы, Копирайт, Научно-популярное] Подреддит архивистов /r/DataHoarder решил сохранить 77 ТБ данных Sci-Hub
- [Поисковые технологии, Машинное обучение, Развитие стартапа, Карьера в IT-индустрии, Поисковая оптимизация] Как мы запустили агрегатор удаленных вакансий и зачем в нем ML
- [Научно-популярное, Космонавтика] Первый к китайской станции. Запуски года: 48 всего, 15 от Китая
- [Разработка веб-сайтов, Python, JavaScript, Программирование] Как создавать предметы генеративного искусства с помощью L-систем на языке Python (перевод)
- [Научно-популярное, Космонавтика] Короли малых спутниковых пусковых установок — Сравнение
- [Научно-популярное, Космонавтика] В Canadarm2 попала частичка космического мусора, но манипулятор МКС сохраняет функциональность
- [Читальный зал, Научно-популярное, Космонавтика] Чем опасен космический мусор и как его уничтожают
- [Научно-популярное, Космонавтика] OneWeb 7. Запуски года: 47 всего, 8 от России
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_igry_i_igrovye_pristavki (Игры и игровые приставки), #_skillfactory, #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_ekologija (экология), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_igry (игры), #_starcraft_ii, #_slozhnye_sistemy (сложные системы), #_nauka (наука), #_priroda (природа), #_modelirovanie (моделирование), #_blog_kompanii_skillfactory (
Блог компании SkillFactory
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_igry_i_igrovye_pristavki (
Игры и игровые приставки
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:11
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Вряд ли Лу Барбе осмелится назвать себя заядлым геймером. Он занимается проблемами экологии в Университете Ренна во Франции, проводя большую часть времени среди растений. Но одна игра с самого детства захватила его воображение: StarCraft — популярная онлайн-стратегия, в которой игроки накапливают ресурсы и создают армии инопланетных бойцов для ведения войн на внеземных территориях. "Игрок из меня никакой, — говорит Барбе, — но я понимаю, что происходит в игре".Несколько лет назад, играя в StarCraft II (последнюю версию игры), Барбе понял, что помимо всех взрывов и лазерных ударов в игре происходит что-то ещё. Он обратил внимание, что события в StarCraft развиваются точно так же, как развивается любая экосистема. "В игре имеется среда, — говорит Барбе. — В игре имеются ресурсы и организмы, конкурирующие друг с другом в этой среде. Всё это очень хорошо подходит под определение экосистемы".На этом идея Барбе пока и ограничилась. Но в 2019 году DeepMind, дочерняя компания Google — Alphabet по исследованию ИИ, выставила интеллектуального агента под названием AlphaStar против лучших в мире игроков в StarCraft II. AlphaStar превзошёл в мастерстве 99,8 % геймеров-людей, получив заветное звание гроссмейстера — высший ранг в игре — и дополнив тем самым список побед ИИ над людьми.  После этого Барбе пришло в голову, что способности AlphaStar могут не ограничиваться управлением действиями инопланетян на выдуманной планете. Если StarCraft функционирует подобно экосистеме, возможно, игровые алгоритмы могли бы помочь исследователям в изучении экологических проблем Земли?В статье, опубликованной в журнале Trends in Ecology and Evolution в 2020 году, Барбе вместе с другими экологами из Реннского университета и Университета Бригама Янга объясняет, как способность AlphaStar управлять сложной многомерной динамикой StarCraft может применяться для проверки идей о динамике развития экосистем в реальном мире — с решением этой задачи традиционные модели пока справиться не могут. Например, исследователи могут запускать агентов AlphaStar на картах StarCraft, созданных для имитации реалистичного распределения ресурсов, и создавать модели, на базе которых можно получить представление, как различные организмы реагируют на такие отклонения, как возникновение инвазивных чужеродных видов или уничтожение среды обитания.“Алгоритм AlphaStar, — говорит Барбе, — возможно, непреднамеренно стал самой сложной экологической моделью из всех существующих”.Идея использования мощных инструментов искусственного интеллекта для анализа экологических проблем не нова. Ещё 15–20 лет назад инструменты ИИ использовались в экологии относительно редко, но исследователи отмечают, что в последнее время наблюдается бурный рост применения ИИ в этой области — от классификации видов диких животных до прогнозирования увеличения популяций жуков в сосновых лесах. По мнению экологов, инструменты ИИ в сочетании с новыми возможностями сбора большого количества данных о Земле позволят пересмотреть методы изучения экосистем и расширить возможности человека по прогнозированию таких изменений. В этих исследованиях могут помочь сложные алгоритмы, подобные AlphaStar, часто разрабатываемые для целей, не имеющих ничего общего с экологией.  "Сложность [большинства] экологических моделей ничтожно мала по сравнению со сложностью некоторых систем искусственного интеллекта, — утверждает Бен Эббот, эколог из Университета Бригама Янга и соавтор статьи об AlphaStar. — То, что умеем мы, экологи, не идёт ни в какое сравнение с тем, что умеют эти алгоритмы”.Как создавался чемпионДля исследователей ИИ игра StarCraft II, вышедшая в 2010 году, стала сложным интеллектуальным вызовом. Так же как в шахматах или го, игроки StarCraft управляют различными отрядами, чтобы нападать на противников, но здесь игроки тоже выбирают, где и когда собирать ресурсы, когда создавать новые отряды, какие именно отряды создавать и тому подобное, и всё это в окружении множества посторонних факторов. В шахматах в одной позиции у игрока есть выбор из примерно 35 возможных ходов, в игре Go — из 200–250. Но в StarCraft II возможных ходов в одной позиции — 1026. Кроме того, в отличие от игр, называемых теоретиками игр играми с "полной информацией", где все игроки могут видеть полное игровое пространство, события в StarCraft происходят на огромной карте, которую геймеры могут видеть лишь частично. Дополнительная сложность состоит в том, что геймеры играют за одну из трёх инопланетных рас — терранов, протоссов или зергов, каждая из которых имеет сильные и слабые стороны.Чтобы натренировать алгоритм AlphaStar и создать ИИ, который способен брать верх над лучшими игроками в StarCraft II, исследователи DeepMind использовали методы машинного обучения. Они начали с того, что создали лигу интеллектуальных агентов, обученных на основе данных сотен тысяч матчей StarCraft, проведённых между людьми. Затем они заставили членов лиги виртуальных агентов играть друг против друга, отобрали самых сильных из них, внесли в них определённые коррективы и отправили обратно в лигу. Они повторяли этот процесс до тех пор, пока не придали AlphaStar силу джаггернаута, крушащего всё на своём пути. Ориол Виньялс, возглавлявший команду DeepMind — создателя AlphaStar, — сравнил саму лигу с некой экосистемой, в которой работает процесс естественного отбора. "Создавая лигу AlphaStar, мы черпали вдохновение из литературы об эволюции", — рассказывает он.  Поведение медленно растущих терранов, одной из трёх инопланетных рас в StarCraft II, в экосистеме игры один в один напоминает поведение кактусов. "Традиционные" исследователи ИИ черпали вдохновение в природе, Барбе же и его коллеги-экологи стали черпать вдохновение в игре. В своей работе, опубликованной в 2020 году, они подробно описывают глубокие параллели между расами терранов, протоссов и зергов в StarCraft, и конкурентными стратегиями, характерными для определённых видов организмов. Например, отряды зергов — это прирожденные колонизаторы, но слабые бойцы. Они ведут себя как сорные растения: мелкие, худосочные, хилые, но после нарушения экосистемы первыми дают ростки жизни именно они. Протоссы, с другой стороны, ведут себя как папоротники. Они расходуют много ресурсов и лучше всего растут в группах. Терраны напоминают кактусы: медленно растут, но прекрасно держат оборону. Как и в реальной экосистеме, эти "виды" используют собственные стратегии в борьбе за ресурсы в сложных схемах взаимодействия.Барбе полагает, что наблюдение за взаимодействием между агентами AlphaStar в StarCraft может стать способом проверки гипотез об экологических и эволюционных процессах, которые обычные статистические модели смоделировать не в состоянии, например предсказать, как небольшое изменение доступных ресурсов в одном углу карты в StarCraft повлияет на поведение отрядов терранов и зергов, сражающихся в противоположном углу (правда, эту свою идею Барбе на практике ещё не проверял). Представьте, что терраны и зерги — это сосны и короеды, и вы поймёте, что такая информация может представлять довольно существенную ценность для специалистов по охране окружающей среды. “Для учёных эта игра может стать песочницей экспериментов с экосистемами”, — рассказывает Барбе."Возникает весьма интересная игрушечная модель — вы наблюдаете за очень упрощённой системой и можете задавать очень конкретные вопросы, — говорит Энн Тессен, специалист по работе с данными из Университета штата Орегон, не имеющий отношения к работе по экологическому смыслу StarCraft. — Просто нужно помнить, что вы имеете дело с моделью".Модные технологииНадо признать, что StarCraft II — при всей своей сложности — намного проще реальной экосистемы. Барбе отмечает, что в игре никак не отражены базовые природные процессы, например азотный цикл, а также никак не затрагиваются ключевые отношения между организмами, например паразитизм. К тому же в мире StarCraft II всего три вида существ.  "Проблема, на мой взгляд, заключается в том, что игровая механика, призванная быть как можно более развлекательной, лишь частично отражает реальный физический мир", — считает Вернер Раммер, эколог из Технического университета Мюнхена. Раммер утверждает, что делать выводы о способностях AlphaStar вне рамок StarCraft, лишь наблюдая за его игрой, какой бы сложной и замысловатой она ни была, — преждевременно.Однако независимо от того, будут ли экологи когда-либо использовать AlphaStar в своих исследованиях, следует признать, что для решения проблем экологии и науки об окружающей среде всё чаще используются всё более сложные инструменты ИИ.Десять лет назад, рассказывает Тессен, применение ИИ в экологии и науке об окружающей среде в основном ограничивалось задачами классификации, например быстрой идентификацией видов при анализе записей пения птиц или типов ландшафтов на спутниковых снимках. Сейчас, по его словам, ИИ в экологии выходит за узкие рамки классификации объектов и берётся за более разнообразные и амбициозные задачи, такие как составление прогнозов через анализ неупорядоченных многомерных данных, то есть именно таких данных, с которыми обычно имеет дело экология.Однако ИИ в экологии используется всё ещё недостаточно активно, полагает Николя Лекомт, сотрудник Канадской кафедры полярной и бореальной экологии и эколог Университета Монктона в Канаде, который использует инструменты ИИ для классификации звуков арктических птиц и прогнозирования их миграции. Экологи, как правило, не имеют навыков программирования, необходимых для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, объясняет он. С ним соглашается Эббот, добавляя, что сбор достаточного количества данных для обучения алгоритмов — непростая задача. Некоторые данные получить довольно легко, например посредством анализа спутниковых снимков, однако сбор других данных может быть сопряжён с большими трудностями, например сбор образцов почвы.Отчасти эти проблемы объясняются недостаточным финансированием и нехваткой квалифицированных экологов, говорит Эббот. Ведь экология, отмечает он, — это не самая "монетизируемая" область науки. “Такие компании, как Blizzard, создавшая StarCraft, ежегодно тратят сотни миллионов долларов на разработку алгоритмов для своих игр, — говорит он. — У них просто гораздо больше ресурсов, чем у нас. Но мы, конечно же, считаем, что наши проблемы гораздо важнее их проблем". Хоть это и была шутка, но в ней кроется чистая правда, в конце концов, жизнь на Земле — это далеко не игра.Машинное обучение и искусственный интеллект продолжают всё глубже проникать в самые разные сферы знаний, находя для этого всё более неочевидные и нестандартные пути. Если вам интересны новые подходы к машинному и глубокому обучению, разнообразные эксперименты с моделями, а также лежащие в основе моделей алгоритмы, вы можете обратить внимание на курс "Machine Learning и Deep Learning", партнёром которого является компания NVIDIA.  Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля: Другие профессии и курсыПРОФЕССИИ
=========== Источник: habr.com =========== =========== Автор оригинала: James Dinneen ===========Похожие новости:
Блог компании SkillFactory ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_igry_i_igrovye_pristavki ( Игры и игровые приставки ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:11
Часовой пояс: UTC + 5