Red Dead Redemption 2 стала четвертою грою за кількістю проданих копій в історії

У фінансовому звіті Take-Two Interactive з’явилася важлива деталь, що стосується Red Dead Redemption 2. Поряд з новинами про перенесення GTA VI та розвиток серії Mafia, компанія повідомила, що продаж вестерну перевищив 79 мільйонів копій.

Лише за останній квартал гра, випущена ще у 2018 році, продалася тиражем понад 2 мільйони. Загальний продаж обох частин серії Red Dead Redemption тепер становить 106 млн копій.

Цей результат вивів RDR2 на четверте місце у світовому рейтингу відеоігор, що найбільш продаються в історії.

Топ-5 лідерів ігор із продажу виглядає так:

1. Minecraft – 350 млн
2. GTA V – 220 млн
3. Wii Sports – 82,9 млн
4. Red Dead Redemption 2 – 79 млн
5. Mario Kart 8 Deluxe – 78 млн

Аналітики відзначають, що гра може піднятися ще вище, якщо чутки про порт на Nintendo Switch 2 та оновлені версії для PS5 та Xbox Series виправдаються. У такому разі Red Dead Redemption 2 цілком реально увійде до топ-3 ігор усіх часів.

Раніше дослідна група з Китаю та Сінгапуру представила статтю, що описує концепцію загального комп’ютера. Як частину своїх експериментів вчені навчили ІІ-модель, що працює на базі OpenAI GPT-4V, грати в Red Dead Redemption 2 – комплексну відеогру з багатим та різноманітним віртуальним світом. Цей проект спрямовано вивчення можливостей створення просунутого загального штучного інтелекту (AGI).

Для взаємодії з комп’ютером та інтерпретації візуальних та аудіо сигналів було розроблено спеціальну систему під назвою CRADLE, що включає шість модулів. Гра була обрана в силу її складності та насиченості подіями, що забезпечує багате середовище для навчання. ІІ навчався керувати персонажем за допомогою миші та клавіатури, вивчаючи ігрові механіки з нуля та стикаючись з різними завданнями, такими як навігація по світу та виконання місій.

В ході дослідження ІІ зміг успішно виконати ряд завдань у грі, хоча деякі місії, такі як Protect Dutch з інтенсивними перестрілками та Search House з необхідністю дослідження складного середовища, опинилися поза його межами. Цей проект показує значні перспективи ІІ у навчанні та адаптації до складних завдань у динамічних та непередбачуваних умовах.

За підсумками дослідження виявлено слабке місце усієї системи – це система машинного зору GPT-4V. Виявилося, що дана модель ІІ не справляється з обробкою всієї візуальної інформації. Зокрема, є проблема з розумінням міні-карти, зі сприйняттям перешкод в ігровому середовищі та іншими елементами. Поки що можливості GPT-4V недостатні для точного просторово-візуального розпізнавання.