《游戏创造美好生活》TED课程笔记

Jane McGonigal探讨了如何利用游戏激发玩家的积极性、协作和社会责任感来解决现实世界的问题。她提出了游戏带来的四种品质:急切乐观主义、社会结构构建、幸福的生产力及史诗意义,并介绍了几个实验性质的游戏案例。

“像《魔兽世界》这样的游戏,提供了一个让玩家在虚拟空间充当救世主的角色,并且同时激励这些玩家学习那些英雄们所具有的良好品质。那么我们能否利用这种机制去解决现实世界中的问题呢?Jane McGonigal说可以,并且给出了她的理由。”

这是网易公开课上对课程的一个简短介绍。


在演讲中Jane McGonigal 女士讲述了四种Gamer具有的品质:

URGENT OPITIMISM 

急切乐观主义,极端的自我激励;

游戏玩家总是认为即使不可能完成的任务也是可能的。

SOCIAL FABRIC

游戏玩家不是独立的;

他们擅长组建严密而复杂的社会结构

我们更喜欢和我们一起玩游戏的人共事,即使他们打败了我们,原因是游戏过程中我们累积了信任,花相同的时间,遵守相同的规则,拥有同样的目标

默契,信任和协作

BLISSFUL PRODUCTIVITY

幸福的生产力

比起逛街购物有人更喜欢在家玩游戏

因为,我们总是喜欢有一定难度但是有趣的事情

EPIC MEANING

史诗的含义(玩家口头禅 史诗般的胜利)

虚拟给了你在社会中不可能完成和达到的成就感


SUPER-EMPOWERD HOPEFUL INDIVIDUALS

游戏玩家是一个被高度授权,极具希望的群体,他们认为自己拥有能改变世界的能力

然而问题关键在于 Virtual World 仅仅是虚拟的世界,为什么呢?


骰子的发明

一个古老的国家用一天吃饭一天玩游戏的方式解决灾荒,并且持续了18年,18年后国王又做出决定,把人群分成两拨,赢得人踏上征途去世界冒险寻找新的生活,输的人留下来享用国家的资源,现在有很多史料证明这些可能是真实存在过的。国家用这种方式保存了自己的文明

反观现实,

我们是怎么面对游戏的?

很多人通过游戏来避开现实环境中那些残缺不全,不能令人满意的东西。

当他们习惯这样的时候,对现实的恐惧反差导致了 沉迷。


最后Jane McGonigal描述了别人和自己做的努力

一位经济学家花了很多精力和时间来研究游戏沉迷者为什么愿意付费去玩游戏,结果发现游戏玩家可以从游戏中获取更多的东西。

她自己做的三个游戏:

第一个游戏:<当世界没有油了> 让玩家从各种社会成本和油价方面考虑,在资源紧缺的时候会怎么做,发现很多人会把自己在游戏中的行为习惯带到现实中

第二个游戏:<如果世界还剩23天> 让玩家发明未来食物,未来工具。。。玩家创造了很多匪夷所思但是新奇的东西

第三个游戏:...和机构合作,如果你真的赢得游戏,会得到学院的赏识,有更多的机会,当然游戏本身也非常复杂和专业,需要很多心智和专业的知识。


 


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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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