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原标题:以及你怎么要求从互联互连网海消防灭,游戏集

浏览次数:152 时间:2019-09-21

(李子李子短信/编译)弗兰克•阿西恩(Frank Ahearn)在网上承接的业务非常奇葩:“消失服务”。

(玛雅蓝/编译)能自动运行的机器在上千年前就已经诞生了。早在公元一世纪,古希腊数学家亚历山大港的希罗就设计了能在迷你剧场表演的机械玩偶。最初描述这些玩偶的手稿已经佚失,但在13世纪的时候,一群来自意大利西西里岛的学者找到了手稿的阿拉伯语译本,并将其翻译成拉丁文。在翻译的过程中,他们创造了一个新的术语来描述外观与人类相似的机器:人形机器人(androïde),其词根“andros”即古希腊语中的“人”。

(vicko238/编译,锦衣Reload、Ent/校)频繁更换游戏,是手游玩家的一个特点。

他的最新客户是一个名叫提欧•布卡尔(Tio Bucard,当然是化名)的法国人。在一个普通的早上,阿西恩将布卡尔全家护送上了一辆黑色的 SUV 车,再三确认无人跟踪之后,把车开向了机场。然后,他把 SUV 停在了机场的“长期停车”区,把一家人转移到了另一辆以自己的名义租来的车上,开向了另一个城市。

人形机器人一直是民间传说的灵感来源。13世纪时,有传言说一个多明我会主教阿贝图斯·马格努斯造了一个铁人来当门童,它站在门前接待来访者,并决定谁能进门。直到有一天,主教的门徒,年轻的圣托马斯·阿奎纳大发雷霆,将它砸成碎片。有人说阿奎纳认为铁人是邪恶的,也有人说是因为铁人总是打断他的祷告,令他不胜其烦。

手游玩家的另一个特点是,大部分人不会在游戏里花一分钱。他们说爬墙就爬墙,想卸载就卸载。对商家来说,这些人毫无忠诚度可言。

图片 1图片来源:Pixabay

18世纪30年代晚期,发明家雅克·德·沃康松在巴黎科学院展示了三个机械玩偶:一个会吹长笛,一个会吹八孔直笛,还有一只会走路、吃东西和排便的玩具鸭子。1774年,来自瑞士的父子发明家皮埃尔和亨利-路易·雅克-德罗带着他们制造的一台会弹奏羽管键琴的机器巡回展示。这台机器外表看起来就像一个少女,它弹琴的时候还会摇头、叹气,仿佛受到了音乐的感染。他们的一个主要竞争者是德国发明家大卫·伦琴,他模仿玛丽·安托瓦内特皇后的外形制造了一台会演奏扬琴的机器,并将它送给了玛丽皇后。

但有一小部分人可不一样,他们就是“高氪玩家”,也被游戏产业称为“鲸”。这种宝贵存在仅占全部玩家的0.15%,付费玩家的10%。而就是这么一点人,能创造氪金总量的50%。

客户布卡尔靠做私募生意挣了些大钱,但最近却陷入了一个糟糕的交易里,公司开始还不起钱了。其中一个放贷方不是好惹的货,夺命连环 call 很快就发展成了生命威胁。布卡尔担心他和他家庭的人身安全,于是在网上搜了搜“如何消失”,在一堆攻略中找到了阿西恩。

这些故事始终指向同一个问题:人形机器人和真正的人类之间的差异究竟是什么?欣赏音乐机器人表演的观众会赞美它们的感性(sensibilité)——它们看起来仿佛被自己的表演所感动。到20世纪,这一判断标准发生了变化。随着计算机和人工智能的发展,科学家开始更多地考虑思考能力、知觉能力和自我意识。

图片 2(设计台词)游戏玩家:我真不是拿这个钱去氪金的。图片来源:Pixabay

阿西恩提供的消失业务,小到帮你重建互联网隐私、避免“人肉”,大到可以让全家重新开始新生活,这看起来对布卡尔很有用。布卡尔的计划是消失几个月,让自己的公司在期间周转过来,把坑填上,再回归平常。

1950年,数学家阿兰·图灵在一篇论文中提出了最著名的机器智能测试:他说,假设一个人和一台计算机通过文字交流,第三方在一个独立的房间里阅读他们的往来对话;如果第三方无法判断谁是人类、谁是计算机,那么谁能否认这台计算机能够思考?

为了尽可能地留住“鲸”,日本一家游戏公司硅工作室(Silicon Studio)研发出了一种算法,来预测用户流失状况,以延长高氪玩家游戏生命。该工作室基于这种算法,针对高氪玩家进行了个性化推送提示。这一举动降低了5%的高氪玩家流失率,增加了15%的销售额。

阿西恩接了单。他用自己的名义在很远的另外一座城市为这家人定了民宿。抵达之后,又为他们买了新电脑、新手机,并教给他们一些基本准则:用不可跟踪的短信服务联系彼此;不要使用商业邮件服务;现金消费;以及千万别刷 Facebook。他甚至为这家人设置了新的通讯协议,这样布卡尔就还能与正常的商业伙伴和家庭成员通话。

工程师仍在努力研发能够通过这个“图灵测试”的计算机。目前还没有计算机能够通过这个测试。(2014年AI靠模仿一个13岁乌克兰男孩而通过测试的那个案例争议极大。)但是,大众文化中的机器人和AI所面对的是另一个判断标准。对于观众来说,机器意识远远不如机器爱情有趣。

集成模型的算法

硅工作室的研究人员阿非利加•佩里亚涅斯(África Periáñez)把这个算法称为“集成”方法。因为不同于基于单个算法研发出的模型,这个算法模型是建立在多个学习算法之上的。它通过研究更多的相关算法与替代模型,来提高预测的准确性。“每次我们运行这个模型的时候,实际上都是在运行1000个单独的子模型。每个子模型的初始设定和重点关注的变量都不同。”佩里亚涅斯说。

研究团队还将生存分析算法(survival analysis algorithm)放在了每个子模型中。这样的模型可以在医学研究中预测患者在特定情况下的生存曲线,也可以在生物学研究中用来观察体内细胞的表现。

这是首次将存活分析算法与集成模型在游戏产业内结合起来的研究。在应用中,它可以准确预测出玩家在哪天、哪个游戏阶段会爬墙走人,以及原因是什么。

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