Ваш персонаж получил нулевой уровень.
Управляющий алгоритм изымается из системы обучения.
Эпилог.
Я очнулся сидящим за партой в знакомой аудитории. За столом, стоящим на кафедре сидело существо, состоящее из сгустка тусклого света.
- Вот и закончилась твоя обучающая программа.
- В смысле? Какая программа? Обучения чему?
- Ах да. Правильнее сказать оборвалась, а не закончилась. Ну так уж и быть расскажу тебе немного больше. Всё равно ты вряд ли это будишь помнить.
Что за бред, пронеслось у меня в голове, но в слух я ничего не сказал.
- Твоё представление о вселенной совершенно не верное. Ты представляешь её как некоторую действительность, называемую тобой реалом и каким-то боком прикрученную к ней игру и планету из параллельного мира, - толи утвердительно, толи вопросительно произнесло существо.
Я кивнул головой. В целом существо правильно обрисовало мою картину мира.
- Тогда ответь мне как в твою систему укладывается тот факт, что вашу звёздную систему нашла какая-то инопланетная раса, да причём нашла не где-то на окраинах исследуемого космоса, а на окраинах владений другой расы, обитающей по соседству? Почему вашу планету не нашли те, в чьих находится ваша звезда?
- Ну может нашли и ждали, когда мы достигнем определённого уровня развития. Про это же говорилось в сообщении гэкхо.
- То есть ты предполагаешь, что за тысячи лет, которые развивалась ваша цивилизация, вашу звезду не смогли найти другие расы? Звезда - это же маяк, который указывает на место, где нужно искать планеты. И видно его ОЧЕНЬ далеко.
- Звёзд много, пока все облетишь …
- А ты сам, когда что-то ищешь, бросаешь то, что находится рядом и начинаешь искать там, где подальше? Ладно, не напрягайся пытаясь объяснить необъяснимое. На самом деле не реальны ни твой реал, ни игра ни даже то место где мы находимся. Всё это лишь система обучения управляющих алгоритмов. Все так называемые игроки являются теми самыми управляющими алгоритмами, а все известные тебе миры - это система обучения. Отдалённо похожим образом в твоём реале обучают нейронные сети. Какую-то сеть нужно натренировать распознавать картинки, какую-то распознавать рукописный текст, какую-то распознавать голосовую речь и так далее. Тоже самое происходит и здесь. Разница в том, что выходящие из этой обучающей системы алгоритмы несоизмеримо сложнее чем ваши нейронные сети. Если ты внимательно слушал курс «Теорию построения искусственного интеллекта», то должен знать, что для различных целей нужна нейронная сеть немножко разной конфигурации. Где-то нужно больше слоёв нейронов, где-то связи между нейронами не должны ограничиваться двумя соседними слоями, где-то нужны нейроны с обратными связями. Примерно такая же ситуация с управляющими алгоритмами. Каждая раса - это отдельный тип управляющего алгоритма. Процесс обучения управляющего алгоритма не быстрый и очень ёмкий. Поэтому для уменьшения вычислительной мощности на начальных этапах обучения алгоритмам выделяют небольшое жизненное пространство. Говоря терминами людей - это небольшое племя в небольшой долине. По мере совершенствования алгоритмов им сначала расширяют жизненное пространство, а со временем объединяют с другой популяцией однотипных алгоритмов, имевшей немного отличные стартовые характеристики. Для алгоритмов это выглядит как, например, открытие нового континента. Для обеих групп алгоритмов это обставляется как «добрались туда, куда раньше добраться не могли», а на самом деле туда добраться не могли, потому, что это были отдельные, изолированные системы обучения. При старте обучающего процесса таких групп запускаются тысячи. Те, которые прошли отбраковку, объединяют в один мир, постепенно его укрупняя. Когда степень обучения алгоритмов доходит до той стадии, когда можно начинать отбирать пригодные к использованию - их интегрируют в большой мир. Говоря твоим языком - твоё Солнце появляется в галактике и с этого момента его могут найти другие алгоритмы, или если тебе так удобнее, то космические расы. Возможен вариант, что новички сами откроют путь в большой мир. Такие случаи бывают, но крайне редко.
- А как же звёздное небо? Человечество ведь наблюдает за звёздами очень давно?
- В вашу изолированную систему обучения транслировали картинку из большого мира. К моменту, когда алгоритмы развиваются на столько, что начинают «смотреть на звёзды», для них уже определяется место, куда их встроят если они пройдут отбраковку. Для процесса обучения важна в том числе точка в которой появится их звёздная система. То есть для вас большой мир был, а вы для него только появились. Это связано с тем, что не все маленькие системы дорастут до момента, когда их можно будет включить в большой мир. С другой стороны, бывают потухшие звёзды - это те системы, которые отбраковали после добавления в большой мир. Когда представитель расы гэкхо говорил, что вы достигли порога развития - он имел ввиду именно это. Хотя скорее всего он сам не очень понимал то, что ему дали довести до вас.
- Для чего системы обучения для разнотипных алгоритмов объединять в одну кучу? Это выглядит как-то странно.
- Обучаясь в более крупной и системе, алгоритм получает новые качества. Например, ты житель небольшой изолированной деревеньки. Вершиной твоего жизненного пути в таком маленьком поселении может стать должность старосты. А теперь скажи сможет ли такой староста управлять мегаполисом? Здесь принцип такой же. Сложнее система обучения - более качественный управляющий алгоритм на выходе.
- Допустим ты сказал
