Yes, it’s one of those detective stories where they reveal the murderer’s name right away, but that doesn’t make it any less exciting—in fact, it makes it even more exciting—because you’ve been given the answer when you still don’t know any of the questions. It’s the same thing in the series that starts here: I described the mechanism of consciousness in 1999, but the neuroscientific questions that proved that this was indeed the answer only came to light in the years that followed. This will be explained here. We also needed the emergence of AI bulldozers of silo thinking so that we could connect the dots between the questions that came later and the answer given earlier.
Pribor est fier de dévoiler SAM, un modèle d’Intelligence Artificielle révolutionnaire permettant de créer des personnages non-joueurs (NPC) aux comportements intelligents, interactifs et évolutifs. SAM, conçu avec une approche humaine, assure une traçabilité et une transparence accrues qui propulsent l’IA vers une nouvelle ère d’immersion.
Dans un contexte où les joueurs recherchent des expériences plus réalistes et captivantes, notre modèle SAM (Self-Aware Machines) en développement chez Pribor, redéfinit le potentiel des NPC. Contrairement aux modèles traditionnels, Dans un contexte où les joueurs recherchent des expériences plus réalistes et captivantes, notre modèle SAM en développement chez Pribor, redéfinit le potentiel des NPC.
Contrairement aux modèles traditionnels, SAM adopte une approche bottom-up qui permet aux NPC de réagir de manière plus naturelle, d’apprendre de leurs interactions, et de construire une mémoire autonome, apportant ainsi aux joueurs une expérience d’interaction unique et ultra-réaliste.
Pourquoi SAM est le choix idéal pour les développeurs de jeux vidéo
Innovation et Explicabilité :SAM dépasse la simple imitation de comportements humains en offrant une intelligence capable de décisions réfléchies, d’apprentissages continus et d’interactions enrichissantes. Grâce à notre transparence et traçabilité unique, SAM permet aux développeurs de suivre et d’ajuster les processus de décision des NPC, optimisant l’expérience utilisateur sans compromettre les coûts ou les délais de développement.
Intégration et Coût Efficace : Conçu pour s’intégrer facilement aux systèmes existants, SAM est adaptable et peu coûteux à déployer. Les studios de jeux peuvent ainsi créer des NPC autonomes et adaptatifs tout en respectant leurs impératifs financiers.
Une Expérience Joueur Inédite : Avec SAM, les NPC acquièrent des capacités d’apprentissage et de réaction en temps réel, introduisant ainsi des interactions imprévisibles, immersives et inégalées dans le monde du jeu vidéo. Le résultat ? Des personnages qui deviennent de véritables protagonistes évolutifs, captivant les joueurs et améliorant leur fidélité.
Découvrez SAM par Pribor
Pribor invite les entreprises du jeu vidéo à explorer les potentialités de l’IA auto-consciente pour leurs projets de NPC. Ensemble, repoussons les limites de l’IA et construisons les expériences de jeu de demain. Pour en savoir plus sur les solutions de Pribor et les opportunités de collaboration, n’hésitez pas à nous contacter.
Codage sans perte à 4 scalaires × réduction de mémoire de 175 × décodage en 1 cycle
Énoncé : toute phrase simple peut être codée sans perte en 4 scalaires
(3 chaînes UTF-8 ≤ 16 octets chacune + 1 uint8) tout en préservant les
rôles d’agent / patient / possesseur et 10 catégories + 4 causes.
1. Définition du vecteur 4-D
Dim
Type
Longueur max.
Sémantique
0
Chaîne UTF-8
16 B
Agent (initiateur)
1
Chaîne UTF-8
16 B
Racine du prédicat (action)
2
Chaîne UTF-8
16 B
Patient (personne subissant l’action)
3
uint8
1 B
Bitmap : possesseur + 4 causes + 6 de réserve
Total = 128 bits (16 octets) – aligné sur une ligne de cache de 64 octets → aucun gaspillage de remplissage à zéro.
2. Disposition du bitmap (1 octet)
bit 0 : 1 = l'agent est le possesseur
bit 1 : 1 = le patient est le possesseur
bit 2 : 1 = cause matérielle présente
bit 3 : 1 = cause formelle présente
bit 4 : 1 = cause efficiente présente
bit 5 : 1 = cause finale présente
bits 6-7 : réservés (0)
3. Exemple concret
Phrase : « Alice donne son livre à Bob. »
Agent : Alice
Prédicat : donner
Patient : livre
Bitmap : 0b00010101 → possesseur = agent, cause efficiente et finale signalées.
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