Акинатор ответы топ 5 коров

Акинатор — ответы.

Сразу все пять персонажей раскрою )) Вопросы тут:

Первый, конечно, был самый лёгкий )) Не так уж много осликов в мультипликации )) Конечно же, это Осёл из мультфильма «Шрек»

ПЕРСОНАЖ № 2
Второй персонаж сложный )) Да, он похож на цыплёнка и на курицу, и он частично жёлтый (частично!) Ну, жёлтые перья же есть ))) В общем, никто не угадал (но его сложно угадать по тем признакам, которых хватило акинатору))) Это петушок Хей-хей из мультфильма «Моана»

ПЕРСОНАЖ № 3
Ну, тут легко, и все угадали )) Последняя примета решила всё )) Конечно же, это королева Елизавета II))

ПЕРСОНАЖ № 4
Его тоже угадали все, это советский маньяк, серийный убийца Андрей Романович Чикатило.

Я, кстати, смотрела судебные процессы над ним — сейчас бы так, как раньше. Он был достоин смерти, и он её получил. Напрасно некоторые думают, что смерть для них — слишком слабое наказание. Нет. Все боятся смерти, а маньяки — тем паче. Так что всё правильно.

ПЕРСОНАЖ № 5.
Конечно, это великий Воланд, персонаж из любимой мною книги «Мастер и Маргарита», потрясающе отыгранный великим же актёром Олегом Басилашвили.

Специально выбрала фото, где он с тростью ))

Вечером ещё пятёрку персонажей предложу. Спасибо, что играете, и фанфары для угадавших. 😍

Источник

самые редкие персонажи в акинаторе и их характеристика

Akinator

Akinator

Основная информация

Дата(ы) выпуска

Платформы

Геймплей [ ]

Вся суть игры состоит в том, что игрок должен загадать какого-либо персонажа(обычно из YouTube): реального (предизента, актера, управляющего крупной компанией или просто чем-то известного живущего или жившего человека) или вымышленного (из фильмов, книг, игр). Джинн Акинатор будет задавать вам вопросы про персонажа, а вы должны отвечать на них. Вариантов для ответа всегда пять: Да, Нет, Я не знаю, Возможно (частично), Скорее нет (не совсем). Первые вопросы, как правило общие, и они будут касаться того, является ли персонаж человеком, реальным или вымышленным, какого пола, из видеоигры или книги и т.п. После этого он будет задавать более конкретные вопросы про внешность персонажа, его особенности, характер. Бывает иногда, что вопросы повторяются. Это бывает, когда вы даете неопределенные или противоречивые друг другу ответы. Когда джинн отгадывает персонажа, то он спрашивает, отгадал или нет. Если нет, то игра продолжается, и джинн задает еще вопросы. Если и в третий раз Акинатор не отгадал, то он признает игрока победителем.

Честно говоря, такое бывает довольно редко. Обычно джинн угадывает популярных персонажей сразу, иногда со второй или третьей попытки. Если это очень не популярный персонаж, то джинн, вероятно, не отгадает его и выберет другого, близкого ему по свойствам персонажа.

Важной особенностью игры является то, что если джинн не смог отгадать персонажа и сдался, то он предложит игроку самому «создать» этого персонажа, и он потом сможет фигурировать в общем огромном словаре персонажей; джинн сможет отгадывать этого персонажа и у других игроков. Таким образом, библиотека персонажей постоянно увеличивается, делая игру разнообразнее и интереснее.

В целом, игра получила положительные отзывы благодаря своей неповторимости и динамичности!

Но написанное выше, увы, устарело начиная с 2019 года, поскольку программа значительно поглупела, и спустя 2-3 вопроса Акинатор начинает задавать те же вопросы. что были при отгадывании предыдущих персонажей. И нередко он задаёт одинаковые вопросы, а также те, которые связаны с нынешними трендами. Это значительно усложняет задачу «отгадай кого-нибудь за 30 вопросов», поскольку лишь последние 5-9 будут осмыленными.

Вдобавок, игра сделала сильный уклон в микротранзакции, на которые сильно взлетела цена. А без них все загадываемые «непопулярные» персонажи скрыты, и без просмотра рекламы (которая может и не работать даже с отключенным адблоком) персонажи не будут открыты, и игрок не получит монеты вообще.

Читайте также:  Богатейшие топ менеджеры мира

акинатор

27 Nov 2014 в 16:55

27 Nov 2014 в 16:55 #1

Кого можно загадать акинатору чтобы не угадал?

27 Nov 2014 в 17:15 #2

шутка дотера: свою мамашу
по сабжу тут над хорошо подумать, и вспомнить кого-то известного но при этом неизвестного и малозначимого

27 Nov 2014 в 17:17 #3

27 Nov 2014 в 17:17 #4

очень легко, если не соображаешь то не поймешь

27 Nov 2014 в 17:18 #5

27 Nov 2014 в 17:19 #6

27 Nov 2014 в 17:19 #7

загадал пс4, вот что он мне выдал «Игрок, который сделает ставку на что угодно, умник, который отвечает вразброс » втф?

27 Nov 2014 в 17:19 #8

27 Nov 2014 в 17:20 #9

соседский кот.
он находит только «ваш кот», «подвальный/потолочный кот» и «кот вашей подруги» :О

27 Nov 2014 в 17:21 #10

Кого можно загадать акинатору чтобы не угадал?

Гаррош Адский Крик
Джайна Праудмур


Главным персонажем игры является Джинн Акинатор. Вы загадываете любого персонажа, это может быть реальная личность или герои фильмов, мультфильмов, книг и т.д. Акинатор должен будет отгадать, о ком вы думаете.

Задумайте реального или вымышленного персонажа.

Задумайте реального или вымышленного персонажа.

Хотите верьте, хотите нет.

Хотите верьте,хотите нет,

но ОН отгадыват ВСЁ!

Введите реальный или вымышленный персонаж

Akinator the Genie (обновлено v 6.3) » Клуб пользователей планшетов на ANDROID / Lenovo IdeaTab A2109 8GB / Samsung Galaxy Tab 2 7.0 / Asus Transformer TF700T / NVIDIA Tegra 3

Хитрющий гений АКИНАТОР

Некоторое время назад Арно и его друг Джефф решили отправиться в путешествие в далекие земли Востока. Во время экспедиции на спине верблюда, они заметили на вершине небольшой песчаной дюны объект, сверкающий под солнцем. Он вызвал их любопытство, так что они сразу же спешились. Они были крайне удивлены, найдя старую масляную лампу! Она должно быть была погребена там на протяжении многих лет, пока не была открыта завывающим в пустыне ветром.

акинатор меня знает хдд

о боже, это жесть хдд кто-то добавил меня в акинаторе)))

Вопросы

Всем уже полюбившийся джинн Акинатор стал еще умнее! Если ты помнишь, в старой версии можно было загадывать только исторических личностей или сказочных персонажей. Загадав одного из них, надо было отвечать на вопросы джинна либо положительно, либо отрицательно, чтобы он мог угадать, о ком именно ты думаешь. На это Акинатору отводилось три попытки, 40 основных вопросов и несколько дополнительных. В его базе данных содержалась внушительная подборка имен, от мифических существ до голливудских актеров. И даже просто название какого-нибудь животного или члена твоей семьи Акинатор угадывал без проблем. Конечно, не называя его точного имени, ведь раньше он не мог его знать.

Теперь можно загадывать любого из своих родственников или друзей, просто добавив его имя, фотографию и информацию о нем в приложение! Результатами можно делиться в Фейсбуке и Твиттере, радуя своих приятелей. Кстати, для детей в приложении предусмотрен специальный фильтр, ограничивающий персонажей и вопросы о них безопасным для юного возраста содержанием. Выбор языков тоже был расширен. Обновленный Акинатор говорит на 13 языках, давая возможность еще большему количеству пользователей попробовать свои силы в дуэли с джинном-эрудитом.

Загадывая особо редких персонажей, ты можешь получить специальные награды, которые можно потратить, чтобы купить зелья для джинна. Одно из таких зелий, например, расширяет и без того невероятные знания Акинатора, добавляя в игру новых персонажей. А другое позволяет изменить его внешний вид, превратив джинна в ковбоя, пирата или другого героя. С Акинатором вечер пролетит незаметно! Ведь это не просто увлекательно времяпрепровождение – придумывая персонажей и отвечая на вопросы, ты развиваешь свой кругозор. Так что играть с нашим общительным джинном не только интересно, но и полезно!

Akinator podbor redkih personazhey 1

Акинатор. Получил BLACK.(Смотри вертикально)Подробнее

АКИНАТОР ЗНАЕТ МОЮ ДЕВУШКУ?!Подробнее

Отгадываем у акинатора всех персонажей из игры бравл старс AkinatorПодробнее

Тайны Акинатора #1 Борис МоисеевПодробнее

АКИНАТОР! #1 ЗАГАДЫВАЮ И ОТГАДЫВАЮ (Akinator)Подробнее

АКИНАТОР НА ТЕЛЕФОНЕ МЕНЯ УГАДАЛ 😂 ГОВОРЮ ТОЛЬКО «НЕТ» АКИНАТОРУПодробнее

Супер Мозг АКИНАТОР Разгадывает ТАЙНЫ БолтушкИ и ПРоХоДиМЦа! #474 ИГРА АкинаторПодробнее

📍 ТРОЛЛИНГ ЯНДЕКС АЛИСЫ АКИНАТОРОМ 😂 ГОВОРЮ ТОЛЬКО *АКИНАТОР* ЯНДЕКС АЛИСЕПодробнее

Что такое АКИНАТОР и как он работаетПодробнее

Акинатор угадывает персонажей из Friday Night FunkinПодробнее

Акинатор-Интернет-гений||УГАДЫВАЕТ ПЕРСОНАЖЕЙ МУЛЬТФИЛЬМА||Подробнее

OMG… ОН Все ЗНАЕТ ПРО НАС? Как МЫ РАЗОБЛАЧИЛИ АКИНАТОРА!Подробнее

Акинатор и редкие персонажиПодробнее

Акинатор угадывает персонажей из «Блича»Подробнее

Акинатор сново угадал!|Акинатор угадывает персонажей из Shadow Fight 2|Подробнее

Яндекс Алиса угадывает персонажей | Яндекс–акинаторПодробнее

Источник

Акинатор и математика

Функциональные требования

Алгоритмы

Если бы не прощение ошибок, добиться желаемого можно было бы довольно просто. Например, можно было бы хранить дерево ответов на вопросы, в котором внутренние вершины соответствовали бы вопросам, а листы — ответам. Процесс игры тогда выглядел бы как спуск от корня к одному из листов. Тем не менее, с прощением ошибок этот алгоритм справляться не будет. Да и вопросы балансировки дерева возникают.

В каком-то смысле дерево — это очень «механистический», «машинный» способ игры, крайне неустойчивый к малейшим неточностям. Нам же нужно играть так, как стал бы играть рациональный человек. Тем, кто более-менее знаком с теорией вероятности, должно быть известно, что у нее существует так называемая Байесовская интерпретация, а также основанный на ней Байесовский подход. В основе этого подхода лежит описание знаний с помощью распределений случайных величин с последующим преобразованием априорных знаний в апостериорные на основе наблюдений при помощи знаменитой формулы Байеса. Более того, такой подход является единственным обобщением классической алгебры логики на случай неопределенности (об этом можно прочитать, например, тут). Это наводит многих ученых на мысль, что Байесовский подход является эталоном рационального мышления. Что же, нам только этого и нужно. Попробуем применить его к нашей задаче.

Байесовская модель

Итак, вспоминаем формулу Байеса: P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B). А теперь словами. Пусть нам нужно оценить вероятность того, что произошло событие A, при условии, что событие B точно произошло (то есть мы его гарантированно пронаблюдали; именно поэтому B часто называют наблюдением). По формуле Байеса эта вероятность пропорциональна произведению двух других. Первая из них, P(B|A), называется правдоподобием и показывает, с какой вероятностью событие B происходит при условии, что произошло A. Второй множитель, P(A), — это так называемая априорная вероятность события A, то есть вероятность, что оно в принципе произойдет (вне зависимости от B). По сути, эта вероятность отражает информацию, которую мы знали об A до того, как узнали о том, что произошло B. В знаменателе формулы также присутствует величина P(B), которая в данном случае просто играет роль нормировочного коэффициента и может быть проигнорирована.

Использовать эту формулу в контексте игры в вопросы довольно легко. Давайте считать, что Ai — это событие вида «вы загадали объект i», где i может быть как Споком, так и Девой Марией. Поскольку B — это наблюдение относительно Ai, то естественно было бы считать, что B состоит из ответов на вопросы. Единственный вариант, который я тут вижу, — это представить B в виде совместного события «На вопрос Q1 был дан ответ A1, . на вопрос Qk был дан ответ Ak». Тогда P(Ai|B) будет для объекта i показывать вероятность того, что был загадан именно он (с учетом того, что пользователь дал ответы на k вопросов). Это именно та величина, которая нас интересует. Выбрав объект с максимальным значением P(Ai|B), можно, если значение P(Ai|B) достаточно велико, попробовать использовать его в качестве догадки.

Априорную вероятность P(Ai) можно рассматривать как частный случай P(Ai|B) при k=0. Иначе говоря, это вероятность, что игрок загадал объект i при условии, что вопросов задано не было, и мы вообще ничего не знаем. С одной стороны, можно было бы дать всем объектам равные P(Ai), т.к. это честно. С другой стороны, Барака Обаму наверняка будут загадывать намного чаще, чем Холдена Колфилда. Поэтому при прочих равных (то есть когда мы не можем различить объекты), следует выбирать именно Обаму. Следовательно, естественной оценкой P(Ai) будет отношение числа игр, когда был загадан X, к общему их числу.

Правдоподобие P(B|Ai) тоже получает удобную интерпретацию. Только прежде нужно воспользоваться одним небольшим трюком — предположить условную независимость ответов на вопросы при условии Ai (несколько грубое, но очень удобное для нас упрощение). В переводе на русский это значит, что по предположению вероятность P(B|Ai) может быть записана в виде произведения (по j) вероятностей P(Bj|Ai), где Bj — событие вида «На вопрос Qj был дан ответ Aj». P(Bj|Ai) в этом случае будет отношением числа раз, когда при загаданном объекте i на вопрос Qj был дан ответ Aj к числу раз, когда при загаданном объекте i в принципе был задан вопрос Qj. В целях избежания нулевых и неопределенных вероятностей предлагаю дополнительно считать, что изначально на каждый из вопросов каждый из вариантов ответов был дан по разу. То есть в случае, если вопрос Qj еще ни разу не задавался об объекте i, P(Bj|Ai) будет равно 1/Nj, где Nj — число вариантов ответа на вопрос Qj (я, к слову, использовал для всех вопросов одни и те же 4 варианта ответа: «да», «нет», «не знаю» и «вопрос не имеет смысла»).

Подведем промежуточный итог. Мы нашли простую формулу, которая отображает набор пар вопрос/ответ и некоторую сущность в вероятность, что при данных ответах на вопросы была загадана именно эта сущность. Пересчитав эту вероятность для всех объектов в нашей базе данных после ответа на новый вопрос можно видеть, какие из них больше похожи на загаданный объект на настоящий момент. Более того, обучение нашей модели реализуется довольно просто: нужно просто для каждой сущности в базе хранить информацию о том, какие вопросы про нее задавались и сколько ответов каждого из типов дали пользователи. После каждой игры эту информацию можно обновлять, основываясь на ответах пользователя. Также, для учета «популярности» персоны в базе нужно хранить число раз, которое персона была загадана.

Выбор вопросов, информация и энтропия

Ну что же, осталось только понять, какие вопросы лучше задавать. Естественно, задавать нужно те вопросы, которые дают больше информации. Но разве мы можем как-то эту информацию измерить? Оказывается, что да. Для этого можно воспользоваться понятием информационной энтропии. Если говорить грубо, но понятно, то информационная энтропия — это такая характеристика распределения случайной величины (измеряемая, как и информация, в битах), которая показывает, насколько мы не уверены в том, какое значение эта случайная величина примет. Например, если случайная величина принимает значение 1 с вероятностью 0.99, и значение 0 — с вероятностью 0.01, то энтропия такого распределения будет очень близка к нулю. Если же случайная величина принимает, к примеру, значения 0 и 1 с равными вероятностями 0.5 (орел или решка), то энтропия такой случайной величины будет равна 1 биту (это как раз то количество информации, которое мы должны получить, чтобы устранить неопределенность).

Ладно, давайте выбирать каждый раз тот вопрос, ответ на который сильнее всего уменьшит энтропию распределения P(Ai|B), которое как раз и отвечает за наши знания о том, кого загадал игрок. Тут сразу возникает еще одна проблема: вообще говоря, разные ответы на один и тот же вопрос могут уменьшать энтропию по разному. Что же делать? Предлагается находить тот вопрос, для которого ожидаемое уменьшение энтропии будет максимальным. Ожидаемое уменьшение энтропии показывает, насколько «в среднем» уменьшится энтропия, если мы зададим некоторый вопрос. Чтобы не писать здесь еще несколько абзацев текста, приведу формулу, по которой эту величину можно посчитать. Желающие без труда поймут, почему она имеет такой вид. Итак, нужно каждый раз задавать такой вопрос j, для которого величина H[P(Ai|B, )]P( ) +… + H[P(Ai|B, )]P( ) минимальна. Через H[P] тут обозначена энтропия распределения вероятности P, а через » » — событие «на вопрос Qj дан ответ Ans». Величину P( ) можно легко найти по формуле полной вероятности, просуммировав ее, обусловленную по всем известным объектам. То есть P( ) = sum(i) P( |Ai) P(Ai|B).

Оказывается, что такой подход позволяет очень быстро отбрасывать нерелевантные вопросы, сосредотачиваясь на самом главном. В каком-то смысле этот метод является обобщением метода «деления пополам» в вероятностной постановке. Посмотреть, как все это работает вместе, можно на видео ниже.

Источник

Оцените статью
Adblock
detector