ਤਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਣ ਜਾਂਚ
ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਖੋਜ ਕੰਪਨੀ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਮਾਡਲ, Claude 3.7 Sonnet, ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਅਸਾਧਾਰਣ ਪਹੁੰਚ ਚੁਣੀ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਵ Twitch ਸਟ੍ਰੀਮ ‘ਤੇ Pokémon Red ਖੇਡਣ ਦੇਣਾ। ਇਸ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਕਲਾਸਿਕ ਗੇਮ ਬੁਆਏ ਟਾਈਟਲ ਰਾਹੀਂ AI ਦੀ ਹੌਲੀ ਪਰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਟਿਊਨ ਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂ Pokémon? ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀ
ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰੇ, Pokémon Red, ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਗੇਮ, ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਚੋਣ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੇਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਤਰਕ, ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ, ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।
ਗੇਮ ਦੀ ਓਪਨ-ਵਰਲਡ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਇਸਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਪਹੇਲੀਆਂ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਚਰਿੱਤਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ: AI ਨੂੰ ਗੇਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਬਣਾਉਣਾ: ਲੜਾਈ ਲਈ ਸਹੀ Pokémon ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੂਟਾਂ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਤੱਕ, AI ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਅਚਾਨਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ: ਗੇਮ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ, AI ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਤਜਰਬੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ: AI ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਤਰੱਕੀ: AI ਦੀ ਯਾਤਰਾ
ਲਾਈਵਸਟ੍ਰੀਮ ਨੇ Pokémon ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਰਾਹੀਂ Claude 3.7 Sonnet ਦੀ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ, ਭਾਵੇਂ ਅਕਸਰ ਹੌਲੀ-ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਾਲੀ, ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਗੇਮਪਲੇਅ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰਕ ਦੇ ਕਾਰਨਾਮਿਆਂ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈਰਾਨੀ ਦੇ ਪਲਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਸਬੇ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਖਿਡਾਰੀ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, Claude ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ। ਇਸਨੇ ਗੇਮ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਲੇਆਉਟ ਨਾਲ ਜੂਝਦਿਆਂ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ, ਅਕਸਰ ਕੋਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਗਈ, AI ਨੇ ਗੇਮ ਦੇ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਸਮਝ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਸਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ:
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਹੋਰ Pokémon ਟ੍ਰੇਨਰਾਂ ਨਾਲ ਲੜਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਹੈ।
- ਜੰਗਲੀ Pokémon ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਹੈ।
- ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
- ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਈ ਜਿਮ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾਉਣਾ, ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹੈ।
ਚਮਕ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪਲ
AI ਦੇ ਚਮਕ ਦੇ ਪਲ ਅਕਸਰ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਦੌਰ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ Claude:
- ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਚੱਟਾਨ ਦੀ ਕੰਧ ‘ਤੇ ਸਥਿਰ ਹੋ ਗਿਆ, ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਰਿਹਾ, ਆਖਰਕਾਰ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਤਰਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
- ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਅਸਰ ਚਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ Pokémon ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਨਾ।
- ਲੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਗਿਆ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਉਹੀ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਰਿਹਾ।
ਇਹ ਪਲ AI ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੱਚਮੁੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Claude 3.7 Sonnet ਨੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀ ਅਨੁਭਵੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਅਤੀਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਰ ਹਿਲਾਉਣਾ: “Twitch Plays Pokémon”
ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਾਇਰਲ ਵਰਤਾਰੇ “Twitch Plays Pokémon” ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਕਈ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਮੋਹਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ Twitch ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Pokémon Red ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕੀਤਾ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਅਰਾਜਕ ਪਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਪਲੇਥਰੂ ਸੀ, ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਬੁੱਧੀ (ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਟ੍ਰੋਲਿੰਗ) ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਦਾਇਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, AI ਇਕੱਲੇ ਖੇਡਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੇ ਗੇਮ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੂਹਿਕ ਮਨੁੱਖੀ ਗੇਮਪਲੇਅ ਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ AI ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ‘ਤੇ ਹੈਰਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਸਾਂਝੇ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਹਾਸੇ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ‘ਤੇ ਅਫਸੋਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ “Twitch Plays Pokémon” ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ।
ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ: AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਮਨੋਰੰਜਨ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ Pokémon ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ:
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਗੇਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ AI ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਮਜਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ: AI ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਗੇਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਇਨਾਮਾਂ ਅਤੇ ਸਜ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਣਕਰਨ: AI ਦੀ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜੋ ਕੁਝ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਨਵੀਆਂ, ਅਣਜਾਣ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਕੇ ਕਿ Claude 3.7 Sonnet Pokémon Red ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣ।
AI ਅਤੇ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
AI ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ। ਗੇਮਾਂ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਸਬਕ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਰੋਬੋਟਿਕਸ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
- ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ: ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਣਪਛਾਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ: AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ।
- ਸਿੱਖਿਆ: ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਟਿਊਸ਼ਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ AI ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ Pokémon ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕਦਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਖੇਡਦੇ ਹਾਂ।
ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਖੇਡ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ AI ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਧਨ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ AI ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ AI ਸੰਪੂਰਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ, ਇਸਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਹੇਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੇ “Twitch Plays Pokemon” ਦੀਆਂ ਯਾਦਾਂ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਹੁਣ, AI ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਹੀ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿੰਨੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮਨੁੱਖੀ ਗੇਮਪਲੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਖੇਡਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੰਨਾ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।