বাড়ি মতামত আইই গেমস খেলতে শেখানো কেন গুরুত্বপূর্ণ? বেন ডিকসন

আইই গেমস খেলতে শেখানো কেন গুরুত্বপূর্ণ? বেন ডিকসন

সুচিপত্র:

ভিডিও: छोटे लड़के ने किया सपना को पागल स्टेज ठ(সেপ্টেম্বর 2024)

ভিডিও: छोटे लड़के ने किया सपना को पागल स्टेज ठ(সেপ্টেম্বর 2024)
Anonim

স্যাম অল্টম্যান এবং ইলন মাস্ক প্রতিষ্ঠিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা ল্যাব ওপেনএআই সম্প্রতি ঘোষণা করেছে যে এটি বিখ্যাত অনলাইন যুদ্ধ গেম ডোটা ২ এর একটি পেশাদার টুর্নামেন্টে অংশ নিতে আগস্ট মাসে ভ্যানকুভারে একটি দল পাঠাবে। তবে অন্যান্য দলের মতো নয় বহু মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার পুরষ্কার জন্য প্রতিযোগিতা, OpenAI এর দল কোনও মানুষকে জড়িত করবে না least কমপক্ষে, সরাসরি নয়।

ওপেনএআই ফাইভ নামে পরিচিত, এই দলে পাঁচটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে যা গুগলের মেঘের বিশাল কম্পিউটিং শক্তির মধ্য দিয়ে জ্বলছে এবং কয়েক মিলিয়ন বার গেমটি অনুশীলন করছে। ওপেনএআই ফাইভ ইতিমধ্যে ডোটা ২ তে সেমিফাইনারদের দলে ফেলেছে এবং আগস্টে শীর্ষ 1 শতাংশ খেলোয়াড়ের বিপক্ষে এটির পরীক্ষা নিরীক্ষা করবে।

প্রথম এক নজরে, ব্যয়বহুল কম্পিউটিং রিসোর্স ব্যয় করা এবং এআই গেমস খেলতে শেখাতে দুর্লভ এআই প্রতিভা দায়িত্বজ্ঞানহীন বলে মনে হতে পারে। ওপেনএআইএ বিশ্বের শীর্ষ এআই বিজ্ঞানীদের মধ্যে রয়েছে, যারা নিউইয়র্ক টাইমসের মতে, সাত-চিত্রের বেতন পান। সর্বোপরি, তারা আরও গুরুত্বপূর্ণ সমস্যার উপর কাজ করতে পারে না, যেমন এআই বিকাশকারী যা ক্যান্সারের বিরুদ্ধে লড়াই করতে পারে বা স্ব-ড্রাইভিং গাড়িগুলিকে নিরাপদ করতে পারে?

অসম্পূর্ণ হিসাবে এটি কারও কাছে মনে হতে পারে, গেমগুলি এআই গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে। দাবা থেকে ডোটা ২ অবধি, প্রতিটি খেলা এআই জয় করেছে আমাদের কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে নতুন ভিত্তি ভাঙতে সহায়তা করেছে।

গেমস এআই এর অগ্রগতি সনাক্ত করতে সহায়তা করে

1950 এর দশকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণার সূচনা হওয়ার পরে, গেমগুলি এআই এর ক্ষমতা পরিমাপের একটি কার্যকর উপায় ছিল। তারা নতুন এআই এর ক্ষমতা পরীক্ষা করার ক্ষেত্রে বিশেষত সুবিধাজনক কৌশল, কারণ আপনি সংখ্যার স্কোর এবং জয়-পরাজয়ের ফলাফলের সাথে এআই এর কার্যকারিতা মাপ দিতে এবং এটি মানুষের বা অন্যান্য এআইয়ের সাথে তুলনা করতে পারেন।

গবেষকরা প্রথম এআইয়ের মাধ্যমে যে খেলাটি আয়ত্ত করার চেষ্টা করেছিলেন তা হ'ল দাবা, যা প্রথমদিকে ক্ষেত্রের অগ্রযাত্রার চূড়ান্ত পরীক্ষা হিসাবে বিবেচিত হত। ১৯৯ 1996 সালে, আইবিএমের ডিপ ব্লু প্রথম কম্পিউটার যে দাবাতে বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন (গ্যারি কাসপারভ) কে পরাস্ত করেছিল। ডিপ ব্লু এর পিছনে থাকা এআই একটি ব্রুট-ফোর্স পদ্ধতি ব্যবহার করেছিল যা একটি পদক্ষেপ নেওয়ার আগে কয়েক মিলিয়ন ক্রম বিশ্লেষণ করেছিল।

পদ্ধতিটি ডিপ ব্লুকে দাবাতে দক্ষ করে তোলে, আরও জটিল বোর্ড গেমসকে মোকাবেলায় এটি কার্যকরভাবে কার্যকর ছিল না। আজকের মান অনুসারে, এটি অশোধিত হিসাবে বিবেচিত। ডিপ ব্লু যখন কাস্পারভকে পরাজিত করেছিলেন, তখন একজন বিজ্ঞানী মন্তব্য করেছিলেন যে এআই এর প্রাচীন চীনা খেলা গোতে জয়লাভ করতে আরও কয়েকশো বছর সময় লাগবে, যা মহাবিশ্বে পরমাণুর সংখ্যার চেয়ে বেশি সম্ভাব্য পদক্ষেপ রয়েছে।

তবে ২০১ 2016 সালে গুগলের মালিকানাধীন এআই সংস্থা ডিপমাইন্ডের গবেষকরা আল্পাগো তৈরি করেছেন, যা একটি গো-প্লেিং এআই, যা বিশ্ব চ্যাম্পিয়ন লি সেডলকে পাঁচ-গেমের প্রতিযোগিতায় ৪ থেকে ১ টি পরাজিত করেছিল। আলফাগো ডিপ ব্লুয়ের ব্রুট-ফোর্স পদ্ধতিটি গভীর শিক্ষার সাথে প্রতিস্থাপন করেছিল, একটি এআই প্রযুক্তি যা মানুষের মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তার চেয়ে অনেক বেশি একইভাবে কাজ করে। প্রতিটি সম্ভাব্য সংমিশ্রণ পরীক্ষা করার পরিবর্তে, আলফাগো মানব গো যেভাবে খেলেছে তা পরীক্ষা করে, তারপরে সফল গেমপ্লে নিদর্শনগুলি বের করার এবং প্রতিলিপি দেওয়ার চেষ্টা করেছিল।

ডিপমাইন্ডের গবেষকরা পরবর্তীতে আলফাগো জিরো তৈরি করেছিলেন, যা আলফাগোর একটি উন্নত সংস্করণ যা রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে, এমন একটি পদ্ধতি যার জন্য শূন্য মানব ইনপুট প্রয়োজন required আলফাগো জিরোকে গোয়ের মূল নিয়মগুলি শেখানো হয়েছিল এবং নিজের বিরুদ্ধে অসংখ্যবার খেলে খেলা শিখতে হয়েছিল। এবং আলফাগো জিরো তার পূর্বসূরিকে 100 থেকে শূন্যে পরাজিত করেছে।

বোর্ড গেমগুলির সীমাবদ্ধতা রয়েছে যদিও। প্রথমত, তারা পালা-ভিত্তিক, যার অর্থ এআই ক্রমাগত পরিবর্তিত এমন পরিবেশে সিদ্ধান্ত নেওয়ার চাপের মধ্যে নেই। দ্বিতীয়ত, এআইয়ের পরিবেশের সমস্ত তথ্যে অ্যাক্সেস রয়েছে (এই ক্ষেত্রে বোর্ড) এবং অজানা কারণগুলির উপর ভিত্তি করে অনুমান করা বা ঝুঁকি নিতে হবে না।

এটি বিবেচনা করে, লিব্র্যাটাস নামে একটি এআই টেক্সাস হোল্ডের এম পোকার সেরা খেলোয়াড়দের পেটানোর মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার পরবর্তী অগ্রগতি অর্জন করেছিল। কার্নেগি মেলনের গবেষকরা দ্বারা বিকাশিত, লিবারটাস দেখিয়েছেন যে এআই এমন পরিস্থিতিতে মানুষের সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারে যেখানে আংশিক তথ্যের অ্যাক্সেস রয়েছে। লিবারটাস জুতা শিখতে এবং এর গেমপ্লে উন্নত করতে বিভিন্ন এআই কৌশল ব্যবহার করেছিল কারণ এটি তার মানব বিরোধীদের কৌশলগুলি পরীক্ষা করেছে।

রিয়েল-টাইম ভিডিও গেমগুলি এআইয়ের পরবর্তী সীমান্ত এবং ওপেনএআইআই কেবলমাত্র এই ক্ষেত্রের সাথে জড়িত নয়। ফেসবুক এআইকে রিয়েল-টাইম স্ট্র্যাটেজি কৌশল গেম খেলতে প্রশিক্ষণ দিয়েছে এবং ডিপমাইন্ড এমন একটি এআই তৈরি করেছে যা প্রথম ব্যক্তি শ্যুটার গেম কোয়াক তৃতীয় খেলতে পারে। প্রতিটি গেম তার নিজস্ব চ্যালেঞ্জগুলির সেট উপস্থাপন করে তবে সাধারণ ডিনোমিনেটরটি হ'ল এঁরা সবাই এআইকে এমন পরিবেশের সাথে উপস্থাপন করেন যেখানে তাদের বাস্তব সময়ে সিদ্ধান্ত নিতে হয় এবং অসম্পূর্ণ তথ্য রয়েছে। তদুপরি, তারা এআইকে এমন একটি আখড়া দেয় যেখানে এটি প্রতিপক্ষের একটি দলের বিরুদ্ধে তার শক্তির পরীক্ষা করতে পারে এবং নিজেই দলবদ্ধভাবে শিখতে পারে।

আপাতত, এমন কেউ এআই বিকাশ করেনি যা পেশাদার খেলোয়াড়দের পরাজিত করতে পারে। কিন্তু এআই এই জাতীয় জটিল খেলাগুলিতে মানুষের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে চলেছে তা প্রমাণ করে যে আমরা মাঠে কতদূর এসেছি।

গেমস অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতে এআই বিকাশ করতে সহায়তা করে

বিজ্ঞানীরা নতুন এআই কৌশল বিকাশের জন্য গেমগুলিকে টেস্টবেড হিসাবে ব্যবহার করেছেন, তবে তাদের সাফল্য কেবল গেমসের মধ্যেই সীমাবদ্ধ ছিল না। আসলে, গেমপ্লেইং এআইগুলি অন্যান্য ক্ষেত্রে নতুনত্বের পথ প্রশস্ত করেছে।

২০১১ সালে, আইবিএম একটি সুপার কম্পিউটার চালু করেছিল যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রজন্মের জন্য সক্ষম (এনএলজি / এনএলপি) এবং কোম্পানির প্রাক্তন প্রধান নির্বাহী থমাস জে ওয়াটসনের নামে নামকরণ করা হয়েছিল। কম্পিউটারটি বিশ্বের সেরা দুই খেলোয়াড়ের বিপরীতে বিখ্যাত টিভি-শো কুইজ গেমটি বিপদে ফেলেছে এবং জিতেছে। ওয়াটসন পরে স্বাস্থ্যসেবা, সাইবারসিকিউরিটি এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাস সহ বিভিন্ন ডোমেইনে আইবিএম দ্বারা বিস্তৃত এআই পরিষেবাগুলির ভিত্তিতে পরিণত হয়েছিল।

ডিপমাইন্ড আলফাগো বিকাশকারী থেকে এমন অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতে এআই ব্যবহার করতে ব্যবহারের অভিজ্ঞতা নিযুক্ত করছে যেখানে শক্তিবৃদ্ধি শিখতে সহায়তা করতে পারে। সংস্থাটি গ্রিড যুক্তরাজ্যের সাথে এটি ব্যবহারের জন্য একটি প্রকল্প চালু করে AlphaGo এর ব্রিটিশ পাওয়ার গ্রিডের দক্ষতা উন্নত করতে স্মার্টস। গুগল, ডিপমাইন্ডের মূল সংস্থা, তার বিভিন্ন হার্ডওয়ারের ব্যবহারের নিয়ন্ত্রণটি স্বয়ংক্রিয় করে নিজের বিশাল ডেটা সেন্টারগুলির বিদ্যুৎ ব্যয় হ্রাস করার কৌশলটিও ব্যবহার করছে। গুগল রোবটদের প্রশিক্ষণের জন্য পুনর্বহাল শেখাও ব্যবহার করছে যা একদিন কারখানায় জিনিসগুলি পরিচালনা করবে।

  • কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি বায়াস সমস্যা রয়েছে এবং এটি আমাদের ফল্ট কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি বায়াস সমস্যা রয়েছে এবং এটি আমাদের ত্রুটি
  • আইবিএম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব বিতর্ক চ্যাম্পস নিয়েছে আইবিএম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব বিতর্ক চ্যাম্পস নিয়েছে
  • এআই অবশ্যই এটি প্রকাশ করতে হবে এটি এআই এআই কেন প্রকাশ করতে হবে এটি এআই

Libratus পোকার-বাজানো এআই, এমন ধরনের অ্যালগরিদম বিকাশে সহায়তা করতে পারে যা রাজনৈতিক আলোচনার এবং নিলামের মতো বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সহায়তা করতে পারে, যেখানে এআইকে ঝুঁকি নিতে হয় এবং দীর্ঘমেয়াদী লাভের জন্য স্বল্প-মেয়াদী ত্যাগ করতে হয়।

আমি একজনের অপেক্ষায় আছি যে আগস্টের ডোটা 2 প্রতিযোগিতায় ওপেনএআই ফাইভ কীভাবে পারফর্ম করবে। যদিও আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এবং এর বিকাশকারীরা home 15 মিলিয়ন পুরষ্কার ঘরে তুলবে কিনা সে সম্পর্কে আমি বিশেষ আগ্রহী নই, তবে এর কৃতিত্বগুলি কী নতুন উইন্ডো খুলবে তা দেখার জন্য আমি আগ্রহী।

আইই গেমস খেলতে শেখানো কেন গুরুত্বপূর্ণ? বেন ডিকসন