तैयारी में, खिलाड़ी पहली बार एक साधारण खेल के साथ मिलते हैं, जैसे बैंगनी बॉक्स ढूंढना या फर्श पर पीली गेंद रखना। वे अधिक कठिन खेलों में आगे बढ़ते हैं जैसे कि छिपाना और तलाश करना या झंडा उठाना, जबकि टीमें अपने प्रतिद्वंद्वी के झंडे को खोजने और ले जाने के लिए सबसे पहले प्रतिस्पर्धा करती हैं। स्टेडियम प्रबंधक का कोई वास्तविक लक्ष्य नहीं होता है लेकिन उसका लक्ष्य समय के साथ खिलाड़ियों की पूरी क्षमता को बढ़ावा देना होता है।
यह अच्छा क्यों है? दीपजिंद के अल्फा जीरो जैसे एआई ने शतरंज और गो में दुनिया के शीर्ष खिलाड़ियों को पछाड़ दिया है। लेकिन वे एक बार में एक खेल सीख सकते हैं। जैसा कि डीपमाइंड के शोधकर्ता शेन लेग ने बताया कि जब मैंने उनसे पिछले साल बात की थी, तो यह लगभग वैसा ही है आपको अपने दिमाग तक पहुंचने के लिए अपने शतरंज के दिमाग को बदलना होगा जब भी आप किसी गेम को बदलना चाहते हैं।
शोधकर्ता अब एआई बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो एक ही समय में कई कार्यों को सीख सकते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें ऐसे कौशल सिखाना जो बदलाव में योगदान करते हैं।
सोच
इस सुविधा के सबसे रोमांचक पहलुओं में से एक असीमित शिक्षा है, जहां एआई को बिना किसी वास्तविक उद्देश्य के विभिन्न कार्यों के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। कई मायनों में, ऐसा लगता है कि लोग और अन्य जानवर बेकार खेलों के माध्यम से सीखते हैं। लेकिन इसके लिए और अधिक की आवश्यकता है। XLand इसे बहुत अधिक जटिलता की तरह अचानक जारी करता है। यह के साथ ऐसा ही है कवि लेखक, एक एआई प्रशिक्षण डोजो जहां दो पैरों वाले बॉट 2डी क्षेत्र में बाधाओं से निपटना सीखते हैं। हालाँकि, XLand की दुनिया बहुत जटिल और विस्तृत है।
XLand किसका उदाहरण है? एआई खुद बनाना सीख रहा है, या क्या जेफ क्लून, जिन्होंने POET बनाने में मदद की और टीम का नेतृत्व किया विषय पर काम करना OpenAI में, AI (AI-GAs) विकसित करने के लिए एल्गोरिदम की मांग करता है। “परियोजना एआई-जीए की सीमाओं को आगे बढ़ा रही है,” क्लून कहते हैं। “यह देखना अद्भुत है।”