تتعاون Riot Games و Ubisoft مع التعلم الآلي لاكتشاف محادثة الألعاب الضارة
تحقق من الجلسات عند الطلب من قمة Low-Code / No-Code للتعرف على كيفية الابتكار واكتساب الكفاءات بنجاح من خلال تحسين وتوسيع نطاق المطورين المواطنين. شاهد الآن .
دخلت Ubisoft و Riot Games في شراكة لمشاركة بيانات التعلم الآلي لاكتشاف المحادثات الضارة بسهولة أكبر في الألعاب متعددة اللاعبين.
يهدف المشروع البحثي "Zero Harm in Comms" إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل قادرة على اكتشاف السلوكيات السامة في الألعاب ، كما قال Yves Jacquier ، المدير التنفيذي لـ Ubisoft La Forge ، و Wesley Kerr ، مدير هندسة البرمجيات في Riot Games ، في مقابلة مع GamesBeat.
"الهدف من المشروع هو بدء تحالفات عبر الصناعات لتسريع أبحاث الكشف عن الأضرار ،" قال جاكير. "إنها مشكلة معقدة للغاية يجب حلها ، علميًا ومحاولة إيجاد أفضل خوارزمية لاكتشاف أي نوع من المحتوى. ولكن أيضًا ، من وجهة نظر عملية للغاية ، تأكد من أننا قادرون على مشاركة البيانات بين الشركتين من خلال إطار عمل يسمح لك بالقيام بذلك ، مع الحفاظ على خصوصية اللاعب وسريته. "
هذه أول مبادرة بحثية عبر الصناعات تتضمن مشاركة بيانات التعلم الآلي. في الأساس ، طورت كلتا الشركتين شبكات التعلم العميق الخاصة بهما. تستخدم هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي للانتقال تلقائيًا من خلال الدردشة النصية داخل اللعبة للتعرف على الوقت الذي يكون فيه اللاعبون سامين تجاه بعضهم البعض. حدث
قمة الأمان الذكية
تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة في 8 ديسمبر. اشترك للحصول على بطاقتك المجانية اليوم. سجل الان
تتحسن الشبكات العصبية بالبيانات الإضافية التي يتم تغذيتها لهم. لكن الشركة يمكنها فقط إدخال كمية محدودة من بيانات اللعبة في النظام. وهنا يأتي دور التحالف. كجزء من المشروع البحثي ، ستشارك الشركتان تعليقات اللاعبين غير الخاصين لتحسين جودة شبكاتهم العصبية للوصول بشكل أسرع إلى ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا.
تعمل شركات أخرى على حل هذه المشكلة ، مثل ActiveFence و Spectrum Labs و Roblox و Microsoft's Two Hat و ...
تحقق من الجلسات عند الطلب من قمة Low-Code / No-Code للتعرف على كيفية الابتكار واكتساب الكفاءات بنجاح من خلال تحسين وتوسيع نطاق المطورين المواطنين. شاهد الآن .
دخلت Ubisoft و Riot Games في شراكة لمشاركة بيانات التعلم الآلي لاكتشاف المحادثات الضارة بسهولة أكبر في الألعاب متعددة اللاعبين.
يهدف المشروع البحثي "Zero Harm in Comms" إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل قادرة على اكتشاف السلوكيات السامة في الألعاب ، كما قال Yves Jacquier ، المدير التنفيذي لـ Ubisoft La Forge ، و Wesley Kerr ، مدير هندسة البرمجيات في Riot Games ، في مقابلة مع GamesBeat.
"الهدف من المشروع هو بدء تحالفات عبر الصناعات لتسريع أبحاث الكشف عن الأضرار ،" قال جاكير. "إنها مشكلة معقدة للغاية يجب حلها ، علميًا ومحاولة إيجاد أفضل خوارزمية لاكتشاف أي نوع من المحتوى. ولكن أيضًا ، من وجهة نظر عملية للغاية ، تأكد من أننا قادرون على مشاركة البيانات بين الشركتين من خلال إطار عمل يسمح لك بالقيام بذلك ، مع الحفاظ على خصوصية اللاعب وسريته. "
هذه أول مبادرة بحثية عبر الصناعات تتضمن مشاركة بيانات التعلم الآلي. في الأساس ، طورت كلتا الشركتين شبكات التعلم العميق الخاصة بهما. تستخدم هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي للانتقال تلقائيًا من خلال الدردشة النصية داخل اللعبة للتعرف على الوقت الذي يكون فيه اللاعبون سامين تجاه بعضهم البعض. حدث
قمة الأمان الذكية
تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة في 8 ديسمبر. اشترك للحصول على بطاقتك المجانية اليوم. سجل الان
تتحسن الشبكات العصبية بالبيانات الإضافية التي يتم تغذيتها لهم. لكن الشركة يمكنها فقط إدخال كمية محدودة من بيانات اللعبة في النظام. وهنا يأتي دور التحالف. كجزء من المشروع البحثي ، ستشارك الشركتان تعليقات اللاعبين غير الخاصين لتحسين جودة شبكاتهم العصبية للوصول بشكل أسرع إلى ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا.
تعمل شركات أخرى على حل هذه المشكلة ، مثل ActiveFence و Spectrum Labs و Roblox و Microsoft's Two Hat و ...
What's Your Reaction?
