joguei a beta e a verdade é que o jogo lhe restavam várias coisas por polir. Não passou nem sequer dois meses desde que eu joguei e eu duvido que as alterações da última versão sejam tão diferentes. O sistema de transporte é o mais utilizado ultimamente em jogos do tipo, como Pirates! Polícia militar III. Vamos, que muito originais não foram também. O duelo corpo-a-corpo humano é bastante complicado, o fizeram em seis meses e como algo anecdotico, não era tua pretenção principal. As missões são repetitivas. Lembre-se que apesar de pareça que sim, o evento de que o assunto se reduza a mar, portos e como muito de alguma coisa no plano instance, entretanto decadente, em maneira de selva, faz com que o contexto seja restrito.
E a inteligência artificial nula, é claro. O pior de tudo é que esse jogo, se não tivesse parcelas mensais, ainda mereceria uma chance. Mas, o que pagar a cada mês o? NÃO. E que conste que eu não sou o típico que não tem experimentado um jogo online da existência. Joguei o DAOC, ao Lineage II ou ao WOW, além de outros mais, e este, hoje por hoje, não merece uma taxa.
Pensar muito, se vai obter esse jogo (não vamos cegamente a só a nota que lhe foi posto o analista, lembre-se o Assassins Creed). Por direito, se está traduzido para o português, ao menos no beta, a maioria das missões estavam.
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Claro que os humanos não é sempre que desejamos explicar de fato nossos processos cognitivos bem como, mas encontramos maneiras de confiar e julgar as pessoas de forma intuitiva. Você bem como será possível isto com máquinas que pensam e tomam decisões de forma diferente com os humanos? Nunca havíamos montado máquinas que trabalham sem que seus criadores perceber como. O que Esperamos pra nos transportar e nos comunicar bem com máquinas inteligentes que são capazes de ser imprevisíveis, e quão inescrutáveis?
Foto: O artista Adam Ferriss criou esta imagem, e a de mais miúdo, com o uso do Google Deep Dream, um programa que ajusta uma imagem pra simular as capacidades de reconhecimento de padrões de uma rede neural profunda. As imagens foram produzidas por uma camada intermediária da rede neural.
Em 2015, um grupo de pesquisadores do Hospital Monte Sinai de Nova York (EUA), quis botar o aprendizado profundo à vasta base de detalhes de históricos de pacientes do hospital. Este conjunto de detalhes adiciona centenas de variáveis, provenientes dos resultados de exames, consultas médicas e bem mais.
O programa resultante, que os pesquisadores chamaram de Deep Patient, foi treinado com detalhes de em torno de 700.000 indivíduos, e no momento em que foi testado com históricos novos, acabou por ser incrivelmente prazeroso pela hora de precedir doenças. Sem nenhuma geração, por parte de especialistas, Deep Patient havia descoberto padrões ocultos nos fatos do hospital que pareciam indicar quando a gente estava com a intenção de montar um espaçoso leque de doenças, incluindo o câncer de fígado.
Há muitos métodos para prever doenças por intermédio do histórico médico de um paciente que rendem “super bem”, segundo o líder da equipe, Joel Retornou. Mas, acrescenta: “Isso simplesmente era muito melhor”. Ao mesmo tempo, Deep Patient é algo intrigante.
