एआई की अगली विकास श्रृंखला आपके खराब गेमिंग कौशल से सीख रही है
wired ·
ब्रिटेन की एक स्टार्टअप कंपनी वर्ल्डमोडलडाटा (Worldmodeldata) एआई वर्ल्ड मॉडल्स के लिए डेटा की कमी की समस्या को हल करने के लिए वीडियो गेम कंट्रोलर इनपुट्स को ट्रेनिंग सामग्री के रूप में उपयोग करने का प्रयास कर रही है। जबकि बड़े भाषा मॉडल भौतिक दुनिया में नेविगेट करने की अपनी असमर्थता से सीमित हैं, वर्ल्ड मॉडल्स को यथार्थ में कारण और परिणाम को समझने के लिए दृश्य और क्रिया डेटा की विशाल मात्रा की आवश्यकता होती है। कंपनी का तर्क है कि स्टूडियो से उपलब्ध गेमप्ले डेटा के लाखों घंटे एक विविध और बहुल स्रोत प्रदान करते हैं जिसमें दुर्लम कोने के मामले (rare corner cases) शामिल हैं जो एआई की मजबूत प्रदर्शन के लिए आवश्यक हैं। यह दृष्टिकोण वीडियो गेम में पाए गए विविध अनुभवों के माध्यम से वास्तविक भौतिकी को पुन: उत्पन्न करने का लक्ष्य रखता है, जिससे जीपीटी के उदय के समान एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर मिल सकता है। हालांकि, एनविडिया के मिंग-यू लियू जैसे विशेषज्ञ इस पर संदेह व्यक्त करते हैं, यह नोट करते हुए कि वीडियो गेम की भौतिकी अक्सर सरलीकृत अनुमान होते हैं जो सूक्ष्म मोटर नियंत्रण वाली कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। आलोचकों का तर्क है कि हालांकि गेम खुरदरे सिमुलेटर के रूप में काम करते हैं, लेकिन उनमें सटीक मैन्युपुलेशन कार्यों के लिए आवश्यक विस्तृत भौतिक इंटरैक्शन की कमी है। इसके परिणामस्वरूप, उद्योग इस बात को लेकर विभाजित बना हुआ है कि क्या गेमिंग डेटा वर्ल्ड मॉडल्स के प्राथमिक आधार के रूप में विकसित होगा या फिर विशेष सिमुलेशन इंजनों की आवश्यकता होगी।
wired