பகுத்தறிதலுக்கான ஒரு வழக்கத்திற்கு மாறான சோதனை
முன்னணி AI ஆராய்ச்சி நிறுவனமான Anthropic, அதன் சமீபத்திய AI மாதிரியான Claude 3.7 Sonnet-இன் திறன்களைச் சோதிக்க ஒரு தனித்துவமான சோதனையைத் தொடங்கியுள்ளது. பாரம்பரிய பெஞ்ச்மார்க்குகளுக்குப் பதிலாக, Anthropic ஒரு வழக்கத்திற்கு மாறான அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுத்துள்ளது: AI-ஐ ஒரு நேரடி Twitch ஸ்ட்ரீமில் Pokémon Red விளையாட விடுவது. கிளாசிக் கேம் பாய் டைட்டிலில் AI-இன் மெதுவான ஆனால் வேண்டுமென்றே முன்னேற்றத்தைக் காண பார்வையாளர்கள் டியூன் செய்வதால், இந்த முயற்சி ஒரு மாறுபட்ட பார்வையாளர்களின் கவனத்தை ஈர்த்துள்ளது.
போகிமொன் ஏன்? ஆச்சரியமூட்டும் வகையில் சிக்கலான சவால்
மேலோட்டமாகப் பார்த்தால், முதன்மையாக குழந்தைகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு விளையாட்டான Pokémon Red, அதிநவீன AI-ஐ மதிப்பிடுவதற்கு விசித்திரமான தேர்வாகத் தோன்றலாம். இருப்பினும், இந்த விளையாட்டு தர்க்கரீதியான பகுத்தறிவு, சிக்கலைத் தீர்ப்பது மற்றும் மூலோபாய திட்டமிடல் தேவைப்படும் ஆச்சரியமான சிக்கலான சவால்களை முன்வைக்கிறது. AI வளர்ச்சியின் எல்லைகளை Anthropic எந்தெந்த பகுதிகளில் தள்ளுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளதோ, அந்த பகுதிகள் இவை.
விளையாட்டின் ஓபன்-வேர்ல்ட் தன்மை, எண்ணற்ற ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட புதிர்கள், தடைகள் மற்றும் கதாபாத்திர தொடர்புகளுடன், AI-இன் திறனைச் சோதிப்பதற்கான ஒரு வளமான சூழலை வழங்குகிறது:
- இயற்கை மொழி வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கவும்: AI விளையாட்டு சூழலில் இருந்து உரை அடிப்படையிலான கட்டளைகள் மற்றும் கருத்தைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
- குறுகிய கால மற்றும் நீண்ட கால இலக்குகளை உருவாக்குதல்: ஒரு போருக்கான சரியான போகிமொனைத் தேர்ந்தெடுப்பது முதல் சிக்கலான பாதைகளில் செல்வது வரை, AI முன்கூட்டியே திட்டமிட வேண்டும்.
- எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப: விளையாட்டு சீரற்ற சந்திப்புகள் மற்றும் கணிக்க முடியாத நிகழ்வுகள் நிறைந்தது, AI அதன் உத்திகளை உடனடியாக சரிசெய்யும்படி கட்டாயப்படுத்துகிறது.
- அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள்: AI காலப்போக்கில் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த கடந்தகால வெற்றிகளையும் தோல்விகளையும் நினைவில் கொள்ள வேண்டும்.
மெதுவான மற்றும் நிலையான முன்னேற்றம்: AI-இன் பயணம்
லைவ்ஸ்ட்ரீம், போகிமொன் உலகில் Claude 3.7 Sonnet-இன் கண்கவர், மெதுவான வேக பயணத்தை வெளிப்படுத்தியுள்ளது. AI-இன் கேம்ப்ளே பகுத்தறிவின் ஈர்க்கக்கூடிய சாதனைகள் மற்றும் குழப்பமான தருணங்களின் கலவையால் வகைப்படுத்தப்படுகிறது.
ஆரம்ப கட்டங்களில், AI மிகவும் அடிப்படை பணிகளைக் கூட செய்ய சிரமப்பட்டது. தொடக்க நகரத்தை விட்டு வெளியேறுவது, ஒரு மனித வீரர் நிமிடங்களில் முடிக்கக்கூடிய ஒரு பணி, கிளாடுக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தடையாக நிரூபிக்கப்பட்டது. இது விளையாட்டின் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் இடஞ்சார்ந்த தளவமைப்புடன் போராடி மணிக்கணக்கில் செலவிட்டது, அடிக்கடி மூலைகளில் சிக்கிக்கொண்டது அல்லது அதே பொருள்களுடன் மீண்டும் மீண்டும் தொடர்பு கொண்டது.
இருப்பினும், ஸ்ட்ரீம் முன்னேறும்போது, AI விளையாட்டின் இயக்கவியல் பற்றிய வளர்ந்து வரும் புரிதலை நிரூபிக்கத் தொடங்கியது. இது எப்படி என்பதை கற்றுக்கொண்டது:
- வெவ்வேறு பகுதிகள் வழியாக செல்லவும்.
- மற்ற போகிமொன் பயிற்சியாளர்களுடன் போர்களில் ஈடுபடுங்கள்.
- காட்டு போகிமொனைப் பிடிக்கவும்.
- பொருட்களை மூலோபாய ரீதியாகப் பயன்படுத்தவும்.
- விளையாட்டில் ஒரு முக்கிய மைல்கல்லான பல ஜிம் தலைவர்களைக் கூட தோற்கடிக்கவும்.
புத்திசாலித்தனம் மற்றும் விரக்தியின் தருணங்கள்
AI-இன் புத்திசாலித்தனமான தருணங்கள் பெரும்பாலும் விரக்தியூட்டும் செயலற்ற தன்மை அல்லது தர்க்கரீதியற்ற முடிவுகளால் இடைநிறுத்தப்படுகின்றன. கிளாட் செய்த நிகழ்வுகள் உள்ளன:
- பாறைச் சுவர் போன்ற முக்கியமற்ற பொருள்களில் நிலைநிறுத்தப்பட்டு, அதைச் சுற்றி தனது வழியைப் பகுத்தறிவதற்கு முன் மணிக்கணக்கில் அதனுடன் தொடர்பு கொள்ள முயன்றது.
- போரில் குழப்பமான தேர்வுகளை செய்தது, அதாவது பயனற்ற நகர்வுகளைப் பயன்படுத்துதல் அல்லது பலவீனமான போகிமொனுக்கு மாறுதல்.
- வட்டங்களில் சிக்கிக்கொண்டது, எந்த முன்னேற்றமும் இல்லாமல் அதே செயல்களை மீண்டும் மீண்டும் செய்தது.
இந்த தருணங்கள் சிக்கலான, டைனமிக் சூழல்களை உண்மையிலேயே புரிந்துகொண்டு தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய AI-ஐ உருவாக்குவதில் உள்ள உள்ளார்ந்த சவால்களை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. Claude 3.7 Sonnet பகுத்தறிவு மற்றும் சிக்கலைத் தீர்ப்பதில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைச் செய்திருந்தாலும், ஒரு மனித வீரரின் உள்ளுணர்வு புரிதல் மற்றும் தகவமைப்புத் திறனுடன் பொருந்த இன்னும் நீண்ட தூரம் செல்ல வேண்டியுள்ளது.
கடந்த காலத்திற்கு ஒரு தலை அசைப்பு: “Twitch Plays Pokémon”
இந்த சோதனை தவிர்க்க முடியாமல் பல ஆண்டுகளுக்கு முன்பு இணையத்தைக் கவர்ந்த வைரல் நிகழ்வான “Twitch Plays Pokémon”-உடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. அந்த சோதனையில், ஆயிரக்கணக்கான Twitch பார்வையாளர்கள் போகிமொன் ரெட்டில் ஒரு கதாபாத்திரத்தைக் கட்டுப்படுத்த ஒத்துழைத்தனர், அரட்டையில் உரை அடிப்படையிலான கட்டளைகளைப் பயன்படுத்தினர். இதன் விளைவாக ஆன்லைன் சமூகத்தின் கூட்டு நுண்ணறிவு (மற்றும் அவ்வப்போது ட்ரோலிங்) மூலம் இயக்கப்படும் ஒரு குழப்பமான ஆனால் இறுதியில் வெற்றிகரமான பிளேத்ரூ ஆகும்.
இருப்பினும், Anthropic-இன் சோதனை, இந்த கூட்டு மாதிரியிலிருந்து ஒரு குறிப்பிடத்தக்க புறப்பாட்டைக் குறிக்கிறது. இங்கே, AI எந்த மனித தலையீடும் இல்லாமல் விளையாட்டின் சவால்களை வழிநடத்த முயற்சி செய்து, தனியாக விளையாடுகிறது. கூட்டு மனித கேம்ப்ளேயிலிருந்து தனிப்பட்ட AI கட்டுப்பாட்டிற்கு இந்த மாற்றம் பார்வையாளர்களிடமிருந்து கலவையான எதிர்வினைகளைத் தூண்டியுள்ளது. சிலர் காட்சிப்படுத்தப்பட்ட தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்தைக் கண்டு வியக்கிறார்கள், மற்றவர்கள் “Twitch Plays Pokémon”-ஐ வகைப்படுத்திய பகிரப்பட்ட அனுபவம் மற்றும் கணிக்க முடியாத நகைச்சுவை இழப்புக்கு வருத்தப்படுகிறார்கள்.
பெரிய படம்: AI வளர்ச்சிக்கான தாக்கங்கள்
பொழுதுபோக்கு மதிப்பிற்கு அப்பால், Anthropic-இன் போகிமொன் சோதனை AI வளர்ச்சியின் துறைக்கு பரந்த தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது. இது தற்போதைய AI மாதிரிகளின் பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது, குறிப்பாக:
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: விளையாட்டிற்குள் உரை அடிப்படையிலான தகவலைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கும் AI-இன் திறன் அதன் வெற்றிக்கு முக்கியமானது.
- வலுவூட்டல் கற்றல்: AI சோதனை மற்றும் பிழை மூலம் கற்றுக்கொள்கிறது, விளையாட்டிற்குள் பெறும் வெகுமதிகள் மற்றும் தண்டனைகளின் அடிப்படையில் அதன் செயல்திறனை படிப்படியாக மேம்படுத்துகிறது.
- பொதுமைப்படுத்தல்: AI ஒரு சூழ்நிலையில் கற்றுக்கொண்டதை புதிய, அறிமுகமில்லாத சூழ்நிலைகளுக்குப் பயன்படுத்தும் திறன் அதன் நீண்டகால முன்னேற்றத்திற்கு முக்கியமாகும்.
Claude 3.7 Sonnet போகிமொன் ரெட்டின் சவால்களை எவ்வாறு சமாளிக்கிறது என்பதைப் படிப்பதன் மூலம், Anthropic-இன் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மிகவும் வலுவான, தகவமைப்பு மற்றும் உண்மையான உலக சிக்கல்களைக் கையாளக்கூடிய AI அமைப்புகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பது பற்றிய சிறந்த புரிதலைப் பெற முடியும்.
AI மற்றும் கேம்களின் எதிர்காலம்
AI மற்றும் வீடியோ கேம்களின் குறுக்குவெட்டு வேகமாக வளர்ந்து வரும் ஒரு துறையாகும், பொழுதுபோக்குக்கு அப்பாற்பட்ட சாத்தியமான பயன்பாடுகளுடன். கேம்கள் AI அல்காரிதங்களைச் சோதிப்பதற்கும் செம்மைப்படுத்துவதற்கும் ஒரு கட்டுப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் அளவிடக்கூடிய சூழலை வழங்குகின்றன, மேலும் கற்றுக்கொண்ட பாடங்களை பரந்த அளவிலான உண்மையான உலகப் பிரச்சினைகளுக்குப் பயன்படுத்தலாம், அதாவது:
- ரோபாட்டிக்ஸ்: சிக்கலான சூழல்களில் செல்லவும் பொருள்களுடன் தொடர்பு கொள்ளவும் ரோபோக்களுக்கு பயிற்சி அளித்தல்.
- தன்னாட்சி வாகனங்கள்: கணிக்க முடியாத போக்குவரத்து நிலைகளில் பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய சுய-ஓட்டுநர் கார்களை உருவாக்குதல்.
- சுகாதாரம்: AI-ஆற்றல் கொண்ட கண்டறியும் கருவிகள் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை திட்டங்களை உருவாக்குதல்.
- கல்வி: தனிப்பட்ட மாணவர் தேவைகளுக்கு ஏற்ப அறிவார்ந்த பயிற்சி முறைகளை வடிவமைத்தல்.
AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறும்போது, வீடியோ கேம்களிலும் அதற்கு அப்பாலும் AI-இன் இன்னும் அதிநவீன மற்றும் ஆச்சரியமான பயன்பாடுகளைக் காணலாம். Anthropic-இன் போகிமொன் சோதனை இந்த அற்புதமான பயணத்தில் ஒரு சிறிய படியாகும், ஆனால் இது நாம் வாழும், வேலை செய்யும் மற்றும் விளையாடும் விதத்தை மாற்றியமைக்கும் AI-இன் திறனைப் பற்றிய ஒரு பார்வையை வழங்குகிறது.
இந்த விளையாட்டு குழந்தைகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், இது AI ஆராய்ச்சிக்கான மிகவும் பயனுள்ள கருவியாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. சூழலின் சவால்கள் AI-ஐ பகுத்தறியும் திறன்களை வளர்க்க கட்டாயப்படுத்துகின்றன, மேலும் கற்றுக்கொள்ள பல வாய்ப்புகளை வழங்குகின்றன. AI சரியானதாக இல்லாவிட்டாலும், சிக்கலான புதிர்களைத் தீர்ப்பதில் மாதிரிகள் சிறப்பாகி வருகின்றன என்பதை இது காட்டியுள்ளது.
இந்த சோதனை “Twitch Plays Pokemon” நினைவுகளைக் கொண்டு வந்துள்ளது, அங்கு ஆயிரக்கணக்கான மக்கள் ஒன்றாக வேலை செய்தனர். இப்போது, AI இந்த சவால்களைத் தனியாக எடுத்துக்கொள்கிறது, தொழில்நுட்பம் எவ்வளவு தூரம் வந்துள்ளது என்பதைக் காட்டுகிறது. இது கூட்டு மனித கேம்ப்ளேயிலிருந்து ஒரு இயந்திரம் விளையாடுவதற்கு ஒரு பெரிய மாற்றமாகும், மேலும் AI எவ்வளவு வளர்ந்து வருகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது.