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싱글벙글 물류 센터에서 50시간 이상 알바하고 있는 로봇 라이브
- 관련게시물 : 싱글벙글 10시간 넘게 택배 분류하는 로봇 근황ㄷㄷhttps://www.youtube.com/live/luU57hMhkak바코드가 아래로 향하게 정리하는 일인데물류센터 가면 보통 여자들이 제일 많이 하는 일남자는 물건을 들거나 하는 일을 주로 하고현재 로봇이 50시간 이상 계속 교대하면서공백 없이 일하는 중이미 저정도 됐으니물류 센터 직원들은 대부분 알바나 계약직이라1년내로 싹 교체될 가능성이 높음미국 로봇이 저정도이면중국 로봇도 곧 따라올건데가격도 엄청 저렴해질테니지금이 딱 실전 투입 바로 전단계 인듯저런 ai 학습이 저렇게 현장에서 직접 하는 것도 있지만저런 자료를 바탕으로같은 성능의 ai를 수십 수백만개 동시에 시뮬레이션 돌려서학습을 또 시키기 때문에하루만 지나도 엄청나게 성능이 좋아짐상황과 목표만 주고 시뮬 돌리면서수정 개선을 시키는건데동시에 수십만개를 시키니시행착오가 많다고 하더라도금방 배움그리고 그렇게 학습된 ai는 피지컬 로봇에게전부 동기화되서같은 능력을 가진 로봇이 수십만대가 생산되는거실제로 엔비디아는 이런 시뮬을 돌리는 중임다른 로봇 회사들도 다 마찬가지이고이걸 맨 처음 시작한 기업이딥 마인드임2010년에 영국에서 설립됐고 나중에 구글에 인수됨알파고 이세돌 바둑 대결로 유명해졌던 건 다 알거고2024년에 알파폴드 ai로 3차원 단백질 구조 예측에 활용해서의료 난제 해결로 노벨 화학상 받음단백질 구조 분석이 보통 수개월에서 수년이 걸리는데알파폴드로는 몇시간만에 완료됨이런 식으로 ai에게 걷는 것을 학습 시킨거임환경과 목표만 주고 알아서 걸으라고 냅둠그렇게 조금씩 실수를 수정하고 개선하는 것을수십만번 수천만번을 시킴나중에는 이정도 수준까지 올라옴이게 사람이 직접 걷는 알고리즘을 짜주던 로봇 기술시대랑 완전 다른 개념인거임개발자는 ai에게 상황이랑 목표만 주고스스로 개선하게 놔둘 뿐임물론 그렇게 스스로 학습할 수 있는 하드웨어를처음에 개발한 것은 딥마인드개발자들이 한 것이고더 잘 학습할 수 있도록 성능 개선을 시키고부분적으로 노선 수정을 주고 했지만어느정도 이상 학습이 끝난 ai 부터는학습 속도도 점점 더 빨라지고어떻게 걷는지 뛰는지 점프하는지이런걸 스스로 알고리즘을 생성해서 하게 된 거그래서 ai 개발자들도 ai가 어떤 논리구조로 인공신경망이 특정 결과를 만들어내는지 모르는게 많음그렇게 몇년간 학습시켜온 결과가벌써 이 수준까지 발전함이 학습된 ai 들이 중국에도 다 들어가고많이 상향 평준화된 상태인거불과 6~7년전만 해도보스턴 다이나믹스 만큼 잘 작동하는 로봇이 없었는데짱깨 로봇 회사들 발전한 거 보면전부 이런 걸로 발전한 것들구글 딥마인드 설립부터 현재 2024년까지의 관련 다큐 영화 보고서 쓴건데유투브에도 통채로 올라와있고 자막도 있으니까궁금하면 보셈더 씽킹 게임https://youtu.be/d95J8yzvjbQ?si=2QYNO7XMMMtZwDRi- 바코드 잘 보이게 뒤집고 '꾸욱'…택배 4만개 처리한 휴머노이드 로봇https://youtu.be/luU57hMhkak지금도 라이브로 계속 일하는 모습을 볼 수 있음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
DEADBOLT 올 클리어
Risk of Rain 시리즈로 유명한 Hopoo Games의 두 번째 작품으로, 2013년에 출시된 Gunpoint를 연상시키지만 게임 성향은 완전히 다르다.주인공 리퍼는 한 번의 공격으로 바로 죽어버리는 유리몸이기 때문에, 일 대 다수의 상황에서 적들을 빠르게 정리해 나가야 한다.완전 잠입이 가능한 미션이 얼마 안 되기 때문에, 잠입과 전면전을 적절히 섞어나가는게 주요 진행 방식배관을 타고 특정 구간을 안 들키고 빠르게 이동하는 특성이 있지만, 안타깝게도 점프를 전혀 할 수 없는 이-지스탕스 일원 중 하나이 게임을 베낀 'FAKE SIGNALS' 라는 게임도 있긴 하지만, 할인해도 돈이 아까운 그저 그런 망작Risk of Rain 인게임 컨텐츠를 전부 해금할 정도로 푹 빠져 있었던 당시의 본인은 게임 출시 후 바로 사서 플레이했다좃되는 분위기, 재미있는 게임성, 지리는 BGM 삼박자가 고루 갖춰져 당연히 걸작일 수 밖에 없었음.그러나 당시 갓 도과딸쟁이에 입문했던 본인에게는 "Death"와 "Famine" 두 도전 과제는 넘을 수 없는 벽과도 같아서, 나머지 도전 과제들을 딴 후 바로 유기해 버림10년 후, 교미컴 리부트 시리즈/니드호그/캐슬 크래셔즈 등 10년 전에 플레이하고 유기했던 다른 게임들 도과딸을 치다 보니 자연스럽게 생각나서 다시 도전해 보기로 큰 결심본인이 참고했던 공략 영상들각자 스타일이 다르기 때문에 나에게 맞는 부분만 적절히 참고하면서, 메모장에 미션 별 핵심 포인트만 요약하고 서브 모니터에 전체 화면으로 띄운 채 필요할 때마다 훔쳐 봄본인은 위쪽의 'JAG' 영상 보고 레버넌트 주력으로 사용하기로 마음 굳혔음도전하기 전에 갤에다가 질문했을 때 모 갤러가 탄약 부족하고 명중률이 낮아서 좀 걱정했지만, 관통샷으로 일부 미션 편하게 하는 것과 무식한 똥파워를 믿고 죽어라 연습함물론 아직까지도 건재한 '주 무기 2자루 글리치' 가 막혔다면 아래 영상처럼 데스&택스 사용해서 도전했을 것100%의 가장 큰 걸림돌 두 개는 위에서 잠깐 언급한 "Death"와 "Famine"으로, 각각 '한 번도 사망하지 않음'/'1시간 이내로 클리어' 라는 조건을 가지고 있다.따로 놓고 보면 그럭저럭 할 만 하지만, 문제는 이걸 새로운 게임으로만 시작하여 메인 메뉴로 한 번도 나가지 않고 동시에 성공시켜야만 한다는 것즉, 본인이 제일 자신 없어하는 정통파 스피드런 유형의 도전 과제였다. 이 때문에 관련 도전 과제가 있는 Braid와 DLC QUEST는 다시 해 볼 마음이 1도 안 들었다.카더라로는 콘솔판의 경우 트로피 시스템 특성 상 각각 별개의 세이브 파일에서 달성시켜도 100%를 할 수 있다고는 하는데....바이오하자드 시리즈나 스팀월드 디그 시리즈 등에도 스피드런 도전 과제가 있긴 했지만, 일시 정지를 하면 인게임 타이머가 멈추고 메인 메뉴로 나갔다 오는 걸로 소요 시간 누적을 방지할 수 있어서 공략 영상을 옆에 끼고 잘 따라하기만 하면 실제 시간은 좀 더 걸리더라도 누구나 획득 가능한 수준.하지만 이 게임은 시작하는 순간부터 무슨 짓을 하던 인게임 타이머가 계속 흐르기 때문에, 불필요한 행동은 자제해야 한다.한 가지 꼼수로 리퍼가 사망할 경우 재빨리 일시 정지 메뉴를 눌러서 '미션 종료하기'를 누르면 아파트로 돌아가는데, 사망한 걸로 처리되지 않아 "Death" 조건을 유지할 수 있다.그렇다고 이 꼼수에만 의지하자니 인게임 시간은 계속 흘러서 결국 "Famine" 조건을 만족시키지 못 한다.그러므로 미션을 여러 번 반복하면서 숙련도를 쌓는게 우선이고, 정말로 자신 없는 몇 개의 미션을 제외하고는 한 번도 안 죽는 쪽으로 가야 편함본인은 연습 시간 포함 총 9시간 정도 박았고, 클리어 당시 구간별 기록이 1챕터 12분대/2챕터 25분대/3챕터 마지막 미션 직전이 54분대였나 그랬음스샷에는 1시간 2초로 나오는데, 건너뛸 수 없는 크레딧까지 합친 시간임나머지 도전 과제들도 다시 한 번 더 깨야하는 번거로움이 있었지만, 이 두 개를 달성한 이상 파워 즐겜 모드로 돌입해서 2시간 정도 즐기면서 마침내 100% 달성스팀으로 스크린샷 찍으면 토스트 알림은 같이 안 찍혔던 거 같은데, 위 스샷도 그렇고 얘는 왜 찍히는지 모르겠다.100%를 찍고 나서 알게 된 사실이 있는데, 모든 무기를 구매 가능하고 정확히 10 소울이 남는다.어차피 곧 지울 거라 의미는 없었지만, 10년 전에 했을 때는 과연 이걸 다 구매할 수 있을까라는 의문밖에 들지 않았다.하필이면 그 당시 레버넌트를 구매하지 못 한 터라 연습용 세이브 파일 하나 팔 수 밖에 없었다.Risk of Rain에서 이미 검증받았지만, 이번 작품에서도 BGM은 역시나 나를 실망시키지 않았다.그냥 듣기만 해도 지릴 수 밖에 없는데, 여기에 각 진영별로 다른 분위기의 BGM을 삽입한 디테일까지 나무랄 데가 없다."Death"와 "Famine" 도전 과제 연습할 때는 눈물을 흘리면서 인게임 음악을 음소거할 수 밖에 없었는데, 들으면 발기가 멈추지 않아 집중이 불가능해져 어쩔 수 없었음....물론 야메 노 데스 스피드런 성공시킨 이후에는 다시 음악 볼륨 최대로 틀고 파워 즐겜으로 마무리
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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