🎮🖼 Стабильная и высокая частота кадров в играх — важное для их восприятия качество. Но чем сильнее повышалось разрешение экранов и комплекснее становилась графика, тем сложнее было удерживать стабильность. Если в разрешении 1080p видеокарте приходилось обрабатывать около 2 миллионов точек, то в 4K — более 8 миллионов. Разработчики задались вопросом: нужна ли человеческому глазу попиксельная детализация или процесс можно оптимизировать?

Ещё во время расцвета Xbox One и PlayStation 4 стало понятно, что для игр будущего базовой технологией станет апскейлинг. С ним видеочип создаёт исходное изображение в одном разрешении, а потом алгоритм растягивает картинку до большего, например с 720p до 1080p.

NVIDIA и AMD предложили две технологии — DLSS и FSR соответственно. Базовая версия FSR не использовала нейросети, а просто растягивала картинку, делала края 3D-объектов более резкими, а потом накладывала поверх этого интерфейс игры в максимальном качестве. FSR даёт не очень качественную картинку, зато работает на любых видеокартах.

В DLSS апскейлинг работает на основе нейросетей. Для его работы на видеокартах компании появились отдельные вычислительные блоки. Первую версию DLSS надо было настраивать под каждую игру, но с выходом DLSS 2.0 произошла революция. Нейросеть могла растянуть картинку уже в любой игре, не только добавив ей недостающих деталей, но и убрав большинство артефактов. Благодаря этому апскейл DLSS нередко выглядел лучше, чем нативное изображение.

Конкуренты NVIDIA не стоят на месте: AMD выпустила FSR 2.0 с нейросетями, Intel — свой апскейлер XeSS, а Sony готовит для грядущей консоли нечто под названием PlayStation Spectral Super Resolution.

Судя по всему, следующие Xbox и PlayStation вообще не будут рендерить игры в нативном разрешении. С играми происходит ровно то же самое, что случилось с камерами смартфонов: теперь мы видим на экранах не исходную графику, а то, как её додумывают нейросети.

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

‍⚖️🤖 В марте 2024 года Европарламент одобрил первый в мире закон, всесторонне регулирующий применение искусственного интеллекта. Рассказываем, что важного в этом законе и как в других частях мира хотят контролировать работу ИИ.

🇪🇺 Европа

EU AI Act вводит понятие категорий риска при использовании ИИ: минимальный, ограниченный, высокий, неприемлемый. Чем выше риск, тем строже правила. Например, закон запрещает извлекать с помощью ИИ изображения из интернета и камер видеонаблюдения для создания баз данных распознавания лиц (само распознавание разрешено с ограничениями).

Также запрещено использовать ИИ для определения эмоций на рабочих местах и манипулирования сознанием. Работа генеративных моделей попадает под категорию ограниченного риска: обработанный с помощью ИИ контент, который представляет общественный интерес, должен быть помечен. Свободное использование ИИ разрешено для систем с минимальными рисками, например в видеоиграх и спам-фильтрах.

Закон будет одобрен Советом Европы в мае 2024 года, но значительная часть норм начнёт действовать в 2026-м.

🇨🇳 Китай

В 2023 году в стране опубликовали правила для доступных в Китае сервисов генеративного ИИ. В списке — обязательная маркировка контента, сгенерированного ИИ, предоставление механизма для рассмотрения жалоб на сгенерированный контент и обязательство по запросу государства раскрывать данные, которые использовали для обучения моделей.

🇺🇸 США

В США подход к регулированию ИИ менее централизован, поскольку каждый штат вправе вводить свои законы. Например, в марте 2024-го Теннесси стал первым штатом, законодательно защитившим музыкантов от использования их работ/голосов системами ИИ. Этот закон известен как ELVIS (Ensuring Likeness Voice and Image Security). Помимо этого, осенью 2023 года в США на федеральном уровне был принят указ, обязывающий компании, разрабатывающие ИИ, делиться с правительством результатами тестов на безопасность.

⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex