க்ளாட் போகிமொனை வேட்டையாடுகிறார், ஆனால் முடியவில்லை

தேடலின் தொடக்கம்: கிளாட் எதிர் போகிமொன் ரெட்

செயற்கை நுண்ணறிவு நீண்ட தூரம் வந்துவிட்டது, ஆனால் ஒரு உன்னதமான வீடியோ கேமில் தேர்ச்சி பெற முடியுமா? முன்னணி AI ஸ்டார்ட்அப் ஆன Anthropic, அதன் தொழில்நுட்பத்தை ஒரு தனித்துவமான மற்றும் பொழுதுபோக்கு சோதனையில் சோதனைக்கு உட்படுத்துகிறது. பிரபல கேமிங் தளமான Twitch இல் நிறுவனம் நேரடி ஒளிபரப்பை அமைத்துள்ளது, அதில் அதன் AI மாடல், கிளாட், Pokémon Red என்ற அன்பான விளையாட்டை வெல்ல முயற்சிக்கிறது.

அடிப்படை எளிமையானது: ஒரு AI போகிமொனின் சிக்கலான உலகத்தை வழிநடத்த முடியுமா, போர்த் தந்திரங்களை வகுக்க முடியுமா, இறுதியில் போகிமொன் மாஸ்டராக முடியுமா? Anthropic அதன் AI முகவரின் திறன்களை ஆராய்வதற்கும் கேமிங் சமூகத்துடன் ஈடுபடுவதற்கும் “கிளாட் ப்ளேஸ் போகிமொன்” திட்டத்தைத் தொடங்கியது. இருப்பினும், பயணம் நேரடியானதாக இல்லை.

ஆரம்பகால போராட்டங்கள்: கிளாடுக்கு ஒரு கடினமான தொடக்கம்

ஆரம்பத்தில், கிளாடின் முந்தைய பதிப்புகள் குறிப்பிடத்தக்க சவால்களை எதிர்கொண்டன. போர்களில் ஈடுபடுவது போன்ற அடிப்படைப் பணிகள் கடினமாக இருந்தன. ஜூன் 2024 இல் கிளாட் 3.5, கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு சந்திப்பிலிருந்தும் தொடர்ந்து தப்பிக்க முயற்சிக்கும் என்று Anthropic இன் அறிக்கைகள் சுட்டிக்காட்டின. இந்த நடத்தை முந்தைய மாடல்களின் வரம்புகளை விளையாட்டின் நோக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வதிலும் பொருத்தமான செயல்களைச் செய்வதிலும் எடுத்துக்காட்டுகிறது.

நம்பிக்கையின் ஒளிக்கீற்று: கிளாட் 3.7 சோனெட் களத்தில் நுழைகிறது

மாதங்கள் கழித்து, பிப்ரவரி 2025 இல், Anthropic கிளாட் 3.7 சோனெட்டை அறிமுகப்படுத்தியது. இந்த புதிய மறு செய்கை ஒரு திருப்புமுனையைக் குறித்தது. விளையாட்டைத் தொடங்கிய சில மணி நேரங்களிலேயே, கிளாட் 3.7 சோனெட் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க மைல்கல்லை எட்டியது: முதல் ஜிம் தலைவரான ப்ரோக்கை தோற்கடித்தது. நாட்கள் கழித்து, அது இரண்டாவது ஜிம் தலைவரான மிஸ்டியைக் கைப்பற்றியது. இந்த வெற்றிகள் AI இன் திறன்களில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்களுக்கு ஒரு சான்றாகும், பழைய மாடல்கள் கனவு காணக்கூடிய முன்னேற்றத்தை மட்டுமே காட்டுகின்றன.

போகிமொன் விளையாடும் AI இன் உள் செயல்பாடுகள்

கிளாட் 3.7 சோனெட்டை வேறுபடுத்தியது எது? இந்த பதிப்பு பல முக்கிய பகுதிகளில் மேம்பட்ட திறன்களைக் கொண்டுள்ளது என்று Anthropic வெளிப்படுத்தியது:

• முன்னதாக திட்டமிடுதல்: கிளாட் 3.7 சோனெட் எதிர்கால நகர்வுகளை எதிர்பார்க்கும் மற்றும் அதற்கேற்ப வியூகம் வகுக்கும் திறனை நிரூபித்தது.
• நோக்கங்களை நினைவில் வைத்தல்: AI அதன் இலக்குகளைப் பற்றிய தகவல்களைத் தக்கவைத்து, அவற்றை நோக்கி தொடர்ந்து செயல்பட முடியும்.
• தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளுதல்: கிளாட் 3.7 சோனெட் அதன் பிழைகளை பகுப்பாய்வு செய்து அதன் விளையாட்டை சரிசெய்யும் திறனைக் காட்டியது, இது எந்த விளையாட்டிலும் தேர்ச்சி பெறுவதற்கான ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும்.
• அறிவுத் தளத்தை உருவாக்குதல்: AI போகிமொன் வகைகள், நகர்வுகள் மற்றும் உத்திகள் உள்ளிட்ட போகிமொன் உலகத்தைப் பற்றிய தகவல்களின் களஞ்சியத்தை உருவாக்கியது.
• காட்சி உணர்தல்: கிளாட் 3.7 சோனெட் கேம் திரையை “பார்க்க” முடியும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க காட்சி தகவல்களை விளக்குகிறது.
• போலியான பொத்தான் அழுத்தங்கள்: AI பொத்தான் அழுத்தங்களை உருவகப்படுத்துவதன் மூலம் கட்டளைகளை இயக்க முடியும், இது விளையாட்டு சூழலுடன் தொடர்பு கொள்ள அனுமதிக்கிறது.

முன்னேற்றம் தடைபடுகிறது: மவுண்ட் மூன் வழியாக நீண்ட பாதை

ஆரம்ப வெற்றிகள் இருந்தபோதிலும், கிளாட் 3.7 சோனெட்டின் முன்னேற்றம் இறுதியில் ஒரு சிக்கலை எட்டியது. விளையாட்டில் மிகவும் சிக்கலான நிலவறையான மவுண்ட் மூன், குறிப்பாக சவாலான பகுதியாக இருந்தது. கிளாட் இந்த பகுதியை வழிநடத்த போராடியதால், நேரடி ஒளிபரப்பு பார்வையாளர்கள் 78 மணிநேர சோதனையை கண்டனர். ஒப்பிடுகையில், மனித வீரர்கள், குழந்தைகளாக இருந்தாலும், பொதுவாக இந்த பகுதியை சில மணி நேரங்களில் முடிக்கிறார்கள்.

வட்ட லாஜிக்: கிளாடின் வழிசெலுத்தல் சவால்கள்

கிளாடின் இடஞ்சார்ந்த பகுத்தறிவு மற்றும் வழிசெலுத்தல் ஆகியவற்றுடன் உள்ள போராட்டங்களை நேரடி ஒளிபரப்பு வெளிப்படுத்தியது. AI அடிக்கடி வட்டங்களில் செல்வதையும், அதே பாதைகளைத் திரும்பத் திரும்பச் செல்வதையும், சுவர்களில் மோதுவதையும் கண்டறிந்தது. இந்த நடத்தைகள் AI இன்னும் காட்சித் தகவலை விளக்குவதிலும், அதை ஒரு மெய்நிகர் சூழலில் பயனுள்ள இயக்கமாக மொழிபெயர்ப்பதிலும் எதிர்கொள்ளும் சிரமங்களை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.

கிளாடின் மனதிற்குள்: AI முடிவெடுப்பதில் ஒரு பார்வை

நேரடி ஒளிபரப்பின் வசீகரிக்கும் அம்சங்களில் ஒன்று, கிளாடின் “சிந்தனை” செயல்முறையைக் காட்டும் உரை பெட்டியாகும். இந்த அம்சம் பார்வையாளர்களுக்கு AI இன் முடிவெடுப்பதில் நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது, இது சூழ்நிலைகளை எவ்வாறு பகுப்பாய்வு செய்கிறது, விருப்பங்களை மதிப்பிடுகிறது மற்றும் அதன் அடுத்த நகர்வைத் தேர்வு செய்கிறது என்பதை வெளிப்படுத்துகிறது.

உரை vs. காட்சிகள்: கிளாடின் பலம் மற்றும் பலவீனங்கள்

Anthropic பொறியாளர்களின் கூற்றுப்படி, கிளாட் போகிமொன் போர்கள் போன்ற விளையாட்டின் உரை அடிப்படையிலான அம்சங்களில் சிறந்து விளங்குகிறது. AI போகிமொன் வகைகள், நகர்வுகள் மற்றும் புள்ளிவிவரங்கள் பற்றிய தகவல்களை திறம்பட செயலாக்க முடியும், இது போரில் மூலோபாய முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், இது மிகவும் காட்சி கூறுகளுடன் போராடுகிறது, குறிப்பாக விளையாட்டின் வரைபடம் மற்றும் நகரங்களை வழிநடத்துகிறது.

செல்ல வேண்டிய தூரம் அதிகம்: கேமிங்கில் AI இன் எதிர்காலம்

கிளாட் 3.7 சோனெட் அதன் முன்னோடிகளுடன் ஒப்பிடும்போது குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைச் செய்திருந்தாலும், மனிதர்கள் ஒப்பீட்டளவில் எளிதாகக் காணும் சிக்கலான பணிகளில் AI இன்னும் தேர்ச்சி பெறவில்லை என்பதை நேரடி ஒளிபரப்பு நிரூபிக்கிறது. போகிமொன் உலகில் AI உலகை வெல்லும் கனவு ஒரு தொலைதூர வாய்ப்பாகவே உள்ளது. கிளாடின் 151 போகிமொன்களையும் பிடிக்கும் பயணம் தொடர்கிறது, இது செயற்கை நுண்ணறிவின் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சிக்கு மதிப்புமிக்க தரவுகளையும் நுண்ணறிவுகளையும் வழங்குகிறது.

கிளாடின் சவால்களுக்குள் ஆழமான பார்வை

கிளாட் எதிர்கொள்ளும் சிரமங்கள், மனிதர்கள் மற்றும் தற்போதைய AI அமைப்புகள் சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் உள்ள அடிப்படை வேறுபாடுகளை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. இந்த முக்கிய வேறுபாடுகளில் சிலவற்றை ஆராய்வோம்:

1. இடஞ்சார்ந்த பகுத்தறிவு மற்றும் பொது அறிவு

மனிதர்கள் இடஞ்சார்ந்த உறவுகள் பற்றிய உள்ளார்ந்த புரிதலைக் கொண்டுள்ளனர் மற்றும் சிக்கலான சூழல்களை எளிதில் வழிநடத்த முடியும். நம்மைச் சுற்றியுள்ள சூழலைப் பற்றிய விரைவான முடிவுகளை எடுக்க நாம் பொது அறிவு மற்றும் உள்ளுணர்வை நம்புகிறோம். மறுபுறம், AI, பெரும்பாலும் இந்த கருத்துக்களுடன் போராடுகிறது. கிளாடின் தொடர்ச்சியான வட்டமிடுதல் மற்றும் சுவர் மோதல் சம்பவங்கள் அதன் உள்ளுணர்வு இடஞ்சார்ந்த விழிப்புணர்வு இல்லாததை நிரூபிக்கின்றன.

2. சூழ்நிலை புரிதல்

மனிதர்கள் சூழலைப் புரிந்துகொள்வதில் சிறந்து விளங்குகிறார்கள். பரந்த அளவிலான பின்னணி அறிவு மற்றும் அனுபவத்தின் அடிப்படையில் சூழ்நிலைகளை நாம் விளக்க முடியும். AI, மேம்பட்டு வரும் அதே வேளையில், சூழலின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வதில் இன்னும் போராடுகிறது. Pokémon Red இல், இதன் பொருள் உடனடி விளையாட்டு நிலையை மட்டுமல்ல, ஒட்டுமொத்த இலக்குகள், கதைக்களம் மற்றும் விளையாட்டின் எழுதப்படாத விதிகள் ஆகியவற்றையும் புரிந்துகொள்வதாகும்.

3. திறமையான ஆய்வு

மனிதர்கள் இயற்கையாகவே ஆர்வமுள்ளவர்கள் மற்றும் திறமையான ஆய்வாளர்கள். தேவையற்ற மறு செய்கையைத் தவிர்த்து, புதிய சூழல்களை முறையாக ஆராய முனைகிறோம். இருப்பினும், AI, கிளாடின் மவுண்ட் மூன் போராட்டங்களில் காணப்படுவது போல், திறமையற்ற ஆய்வின் வடிவங்களில் விழக்கூடும். AI மிகவும் அதிநவீன ஆய்வு உத்திகளை உருவாக்க வேண்டியதன் அவசியத்தை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது.

4. எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப

எதிர்பாராத நிகழ்வுகளுக்கு ஏற்பவும், பறக்கும்போது திட்டங்களை மாற்றுவதற்கும் மனிதர்கள் திறமையானவர்கள். AI, தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் திறன் கொண்டதாக இருந்தாலும், கணிக்க முடியாத சூழ்நிலைகளில் போராடலாம். Pokémon Red போன்ற ஒரு விளையாட்டில், இது ஒரு அரிய போகிமொனை எதிர்கொள்வது, ஆச்சரியமாக வலுவான எதிரியை எதிர்கொள்வது அல்லது எதிர்பாராத தடுமாற்றத்தை கையாள்வது ஆகியவை அடங்கும்.

5. உருவகத்தின் பங்கு

மனித கற்றல் பெரும்பாலும் நமது உடல் உடல்கள் மற்றும் உண்மையான உலகத்துடனான நமது தொடர்புகளுடன் பின்னிப்பிணைந்துள்ளது. இந்த “உருவகப்படுத்தப்பட்ட அறிவாற்றல்” நாம் நம்மைச் சுற்றியுள்ள சூழலைப் புரிந்துகொள்வதிலும் வழிநடத்துவதிலும் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. AI, ஒரு உடல் உடல் இல்லாததால், கற்றலின் இந்த முக்கியமான அம்சத்தை இழக்கிறது. கிளாட் பொத்தான் அழுத்தங்களை உருவகப்படுத்த முடியும் என்றாலும், அது ஒரு மனித வீரரைப் போலவே விளையாட்டை அனுபவிப்பதில்லை.

பரந்த தாக்கங்கள்

கிளாடின் போகிமொன் சாகசம் வெறும் வேடிக்கையான பரிசோதனையை விட அதிகம். இது AI இன் தற்போதைய நிலை மற்றும் முன்னால் உள்ள சவால்கள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. திட்டம் பின்வரும் முக்கிய குறிப்புகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது:

• AI இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளது: AI சமீபத்திய ஆண்டுகளில் ஈர்க்கக்கூடிய முன்னேற்றத்தை அடைந்திருந்தாலும், அது இன்னும் மனித அளவிலான நுண்ணறிவை அடைவதில் இருந்து வெகு தொலைவில் உள்ளது.
• குறிப்பிட்ட பணிகள் vs. பொது நுண்ணறிவு: AI சதுரங்கம் அல்லது கோ விளையாடுவது போன்ற குறிப்பிட்ட, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட பணிகளில் சிறந்து விளங்க முடியும். இருப்பினும், திறந்தநிலை இலக்குகளுடன் கூடிய சிக்கலான வீடியோ கேம் விளையாடுவது போன்ற பரந்த அளவிலான பணிகளில் நுண்ணறிவை பொதுமைப்படுத்துவது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக உள்ளது.
• தரவின் முக்கியத்துவம்: கிளாட் போன்ற AI மாடல்கள் கற்றுக்கொள்வதற்கு தரவை பெரிதும் நம்பியுள்ளன. தரவின் தரம் மற்றும் அளவு அவற்றின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது.
• தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்திற்கான தேவை: “கிளாட் ப்ளேஸ் போகிமொன்” திட்டம் AI வளர்ச்சியின் மறு செய்கை தன்மையை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. முன்னேற்றத்திற்கு நிலையான சோதனை, கருத்து மற்றும் சுத்திகரிப்பு அவசியம்.
• கேமிங்கில் AI இன் சாத்தியம்: AI தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, அது கேமிங் துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது, இது மிகவும் யதார்த்தமான மற்றும் சவாலான விளையாட்டு அனுபவங்களை உருவாக்குகிறது.

போகிமொனுக்கு அப்பால்: மற்ற களங்களில் AI இன் சாத்தியம்

கிளாடின் போகிமொன் பயணத்திலிருந்து கற்றுக்கொண்ட பாடங்கள் கேமிங் உலகிற்கு அப்பாற்பட்ட தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளன. AI எதிர்கொள்ளும் சவால்கள் பல்வேறு களங்களில் மேலும் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு தேவைப்படும் பகுதிகளை எடுத்துக்காட்டுகின்றன:

• ரோபாட்டிக்ஸ்: உண்மையான உலக சூழலில் ரோபோக்கள் திறம்பட செயல்பட இடஞ்சார்ந்த பகுத்தறிவு மற்றும் வழிசெலுத்தலை மேம்படுத்துவது முக்கியம்.
• தானியங்கி கார்கள்: தன்னாட்சி வாகனங்களில் உள்ள AI அமைப்புகள் சூழலைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டும், எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப மாற வேண்டும் மற்றும் சிக்கலான போக்குவரத்து சூழ்நிலைகளில் பாதுகாப்பான முடிவுகளை எடுக்க வேண்டும்.
• சுகாதாரம்: AI மருத்துவ நோயறிதல், சிகிச்சை திட்டமிடல் மற்றும் மருந்து கண்டுபிடிப்பில் உதவ முடியும். இருப்பினும், இது சிக்கலான மருத்துவ தரவைக் கையாளவும் தனிப்பட்ட நோயாளிகளின் தேவைகளுக்கு ஏற்பவும் முடியும்.
• வாடிக்கையாளர் சேவை: AI-இயங்கும் சாட்போட்கள் வாடிக்கையாளர் ஆதரவை வழங்க முடியும், ஆனால் அவை இயல்பான மொழியைப் புரிந்துகொள்ளவும், பல்வேறு வினவல்களைக் கையாளவும், சிக்கல்களைத் திறம்பட தீர்க்கவும் முடியும்.
• கல்வி: AI மாணவர்களுக்கான கற்றல் அனுபவங்களைத் தனிப்பயனாக்க முடியும், ஆனால் அது தனிப்பட்ட கற்றல் பாணிகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், வெவ்வேறு அறிவு நிலைகளுக்கு ஏற்பவும், ஈர்க்கக்கூடிய உள்ளடக்கத்தை வழங்கவும் முடியும்.

“கிளாட் ப்ளேஸ் போகிமொன்” திட்டம், அதன் வெற்றிகள் மற்றும் பின்னடைவுகளின் கலவையுடன், தற்போதைய AI தொழில்நுட்பத்தின் சாத்தியம் மற்றும் வரம்புகள் இரண்டையும் நினைவூட்டும் ஒரு கட்டாய நினைவூட்டலாக செயல்படுகிறது. இது ஆய்வு, கற்றல் மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தின் பயணம் - உண்மையிலேயே அறிவார்ந்த இயந்திரங்களை உருவாக்குவதற்கான பரந்த தேடலைப் பிரதிபலிக்கும் ஒரு பயணம். கிளாட் இன்னும் அனைத்தையும் பிடிக்கவில்லை என்றாலும், அதன் சாகசங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகள் AI இன் எதிர்காலத்திற்கு விலைமதிப்பற்றவை.