Anatomia Gier Wideo

Każdego dnia w Stanach Zjednoczonych blisko 50 dzieci i młodzieży zostaje postrzelonych z broni palnej nie rzadko jako efekt rówieśniczego postrzelenia z powodu znalezienia niezabezpieczonej broni. Dane pokazują, że w domach Amerykanów posiadających broń palną szacunkowo 20% pistoletów jest niezabezpieczona. Dodatkowo dzieci w USA są 10 krotnie bardziej narażone na śmierć w wyniku niezamierzonego użycia broni w porównaniu do innych rozwiniętych narodów. Kiedy dziecko znajduje w domu broń, zwłaszcza niezabezpieczoną, wiele czynników może wpłynąć na to aby spróbować „pobawić się” zabawką. Naukowcy postanowili sprawdzić czy brutalne obrazy wykorzystania broni palnej w mediach , w tym przypadku w grach wideo, mogą przyczynić się w jakiś sposób do   użycia broni u dzieci w realnym świecie, tak jak to jest pokazywane na ekranie. Jak w mediach mówi się o grach, zwłaszcza w Wiadomościach! , to najczęściej w sposób negatywny. Nie raz pewnie widzieliście takie obrazy, w których dorosły

Otyłość pediatryczna jest dobrze udokumentowanym   i zarówno   rosnącym problemem zdrowotnym w USA. W Stanach Zjednoczonych raporty pokazują, że 17% dzieci w wieku 6-11 lat, oraz 20,5% młodzieży jest otyła. Co więcej, Ci młodzi ludzie często wykazują oznaki cukrzycy jako choroby współistniejącej. Są to symptomy, które powiązane są ze stanem przed-cukrzycowym jak chociażby podniesiony poziom hemoglobiny glikowanej A1c. Na dodatek często dochodzi do nakładania się negatywnych objawów psychologicznych, jak obniżona samoocena, które mogą być czynnikiem ryzyka późniejszego rozwoju depresji. Zaobserwowano, że problemy z nadwagą w wieku dziecięcym, przechodzą w 70% na wiek dorosły. Odkrycia te wskazują na pilną  interwencję wspierającą zmianę stylu życia u dzieci i młodzieży, która mogłaby okazać się skuteczna.  Obecnie opracowuje się leczenie otyłości u dzieci zgodnie z zaleceniami, opartej na czteropoziomowym modelu, przez Komitet Ekspertów zwołany za pośrednictwem American Med

Reinforcement Learning Ze względu iż nie zajmuje się Sztuczną Intelignecją, termin Reinforcemenet Learning jest dla mnie nowym odkryciem. RL jest obszarem dziedziny nazywanej Uczeniem Maszynowym. Posiłkując się definicją zaczerpniętą z Wikipedii brzmi ona tak: ..."Głównym celem jest praktyczne zastosowanie dokonań w dziedzinie sztucznej inteligencji do stworzenia automatycznego systemu potrafiącego doskonalić się przy pomocy zgromadzonego doświadczenia (czyli danych) i nabywania na tej podstawie nowej wiedzy..." Powyższa definicja dotyczy terminu Uczenia Maszynowego, natomiast przyjrzymy się dzisiaj zjawisku Reinforcement Learning , w którym uczy się komputer wykonywać zadania np: prowadzenie pojazdu z niewielkim lub zerowym nadzorem człowieka. Reinforcement Learning (czyli uczenie przez wzmacnianie) wykorzystuje tzw. Agenta - jest to program komputerowy   wykorzystywany w programowaniu agentowym. Agent, jak dobrze rozumiem, jest tworem, który potrafi dostosować si