टिकटॉक अपने "गेट रेडी विद मी" वीडियो और सुपर-चिल DIY हैक्स के लिए जाना जाता है, लेकिन इसमें एक अप्रत्याशित मोड़ आने वाला है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) गेमिंग जगत पर आक्रमण कर रही है। इस नई लहर को देखें!
वेबसाइट गिज़्मोडो के अनुसार, एक नया चलन प्लेटफ़ॉर्म को हिला रहा है और इसका उद्देश्य प्रतिष्ठित गेम सुपर मारियो को मिटाना है।
अब एआई रोबोट और सुपर मारियो गेम के बीच लड़ाई का सीधा प्रसारण देखना संभव है। एआई नायकों के बीच, रूपर्ट आश्चर्यजनक तरीके से स्तरों को पार करते हुए बाहर खड़ा हो गया है। रूपर्ट दौड़ता है, कूदता है, खतरों का सामना करता है, हार मानता है, और फिर से शुरू करता है। लेकिन एक अंतर दिखाई देता है: वह सीख रहा है। और, कृत्रिम बुद्धि द्वारा संचालित एक रचना के रूप में, यह विकास एक मानव खिलाड़ी की तुलना में बहुत तेज़ है।
रूपर्ट की हरकतों को दिखाने वाली प्रोफ़ाइल के निर्माता - PCMasterRace में शामिल हों, जो अपनी पहचान को निजी रखना पसंद करते हैं - ने इस घटना का विवरण गिज़मोडो को बताया। उन्होंने साझा किया कि यह उपलब्धि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके प्राकृतिक चयन की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए कार्यक्रम का परिणाम है।
कल्पना करने का प्रयास करें: रूपर्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक प्रणाली है, जो आपकी गलतियों के माध्यम से आपके कौशल में सुधार करती है। आपका मिशन स्पष्ट है: खेल के प्रत्येक चरण को जीतना। यहां तक कि अपने सामने आने वाली बाधाओं की पूर्व जानकारी के बिना भी, रूपर्ट कार्यों को अंजाम देता है और स्क्रीन पर परिणामों का विश्लेषण करता है। प्रत्येक प्रयास के साथ, वह अपनी रणनीति में सुधार करने में और अधिक सक्षम हो जाता है।
लेकिन रूपर्ट इस प्रयास में अकेले नहीं हैं। जॉर्ज उपनाम वाला एक अन्य रोबोट भी सुपर मारियो की चुनौतियों का सामना कर रहा है टिक टॉक. दोनों एक ओपन सोर्स प्रोग्राम पर आधारित हैं जिसे कहा जाता है मार्च/ओ, सेठ हेंड्रिकसन द्वारा निर्मित, जिसे ऑनलाइन सेथब्लिंग के नाम से जाना जाता है।
हालाँकि MarI/O जैसे सिस्टम की तुलना में अधिक मामूली लग सकता है ChatGPT, जैसा कि गिज़मोडो हाइलाइट करता है, यह एआई मॉडल की आंतरिक कार्यप्रणाली को सटीक रूप से प्रदर्शित करता है। सिद्धांत सरल है: परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखें, कई बार दोहराया गया। इस दृष्टिकोण ने खेल में रोबोट रणनीतियों में सुधार को प्रेरित किया है।
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इस पोस्ट को अंतिम बार 30 अगस्त, 2023 दोपहर 13:27 बजे संशोधित किया गया था
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