सार:
Google डीपमाइंड टीम के नवीनतम शोध से पता चलता है कि जेमिनी 4 आर्गन मॉडल पर आधारित चार एआई एजेंटों ने बिना किसी मानव ऑपरेशन सहायता के पहली बार "माइनक्राफ्ट" क्लीयरेंस लक्ष्य को सफलतापूर्वक पूरा किया, और गेम के अंतिम बॉस "एंडर ड्रैगन" को हरा दिया।
शोधकर्ताओं ने इन चार एआई एजेंटों को सीधे यादृच्छिक रूप से उत्पन्न "माइनक्राफ्ट" दुनिया में रखा। उनके लिए कोई पूर्व-निर्धारित भूमिका विभाजन या कार्य रणनीति नहीं थी, न ही उन्हें खेल के विकास के लिए विशेष रूप से उपकरण या स्क्रिप्ट प्रदान की गई थीं। हालाँकि, पूरी प्रक्रिया के दौरान, ये एजेंट स्वायत्त रूप से एक सहयोगी तंत्र बनाते हैं, कार्यों को स्वयं आवंटित करते हैं, और पर्यावरणीय परिवर्तनों के आधार पर निर्णय लेते हैं।
प्रयोग के दौरान, चार एजेंट सक्रिय रूप से सूचनाओं का आदान-प्रदान करने, संभावित खतरों के बारे में अपने साथियों को सचेत करने, गिरे हुए साथियों द्वारा खोई गई वस्तुओं को पुनर्प्राप्त करने में मदद करने और बाद के निर्णयों में संदर्भ के लिए त्रुटियों और अनुभवों को साझा मेमोरी सिस्टम में रिकॉर्ड करने में सक्षम थे। पूरी टीम मैन्युअल योजना की निश्चित प्रक्रियाओं पर भरोसा करने के बजाय मजबूत स्वायत्त सहयोग क्षमताओं का प्रदर्शन करती है।
डेटा से पता चलता है कि दुनिया में प्रवेश करने से लेकर अंत में एंडर ड्रैगन को हराने तक पूरी चुनौती प्रक्रिया 27 घंटे और 14 मिनट तक चली। इस अवधि के दौरान, चार एआई ने कुल 2,783 जावास्क्रिप्ट प्रोग्राम लिखे, एक-दूसरे को 229 चैट संदेश भेजे, और अंततः कार्य पूरा करने से पहले 605 मौतों का अनुभव किया।
शोध टीम का अनुमान है कि 2027 में जेमिनी 4 आर्गन द्वारा लागू किए जाने वाले मानक मूल्य निर्धारण के आधार पर, इस संपूर्ण प्रयोग की संचालन लागत लगभग यूएस$1,620 होगी।
शोधकर्ताओं का मानना है कि यह उपलब्धि एक बार फिर दिखाती है कि एजेंट क्षमताओं वाले सामान्य-उद्देश्य वाले एआई मॉडल तेजी से उन जटिल कार्यों की सीमा को पार कर रहे हैं जिन्हें पूरा करने के लिए अतीत में विशेष प्रशिक्षण प्रणालियों की आवश्यकता होती थी। कुछ साल पहले, इसी तरह की खेल चुनौतियाँ अक्सर विशिष्ट खेलों के लिए कस्टम-प्रशिक्षित बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों पर निर्भर होती थीं। आज, सामान्य प्रयोजन के बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित एजेंट स्वायत्त सहयोग, योजना और निरंतर सीखने के माध्यम से ऐसे लक्ष्यों को पूरा करने में सक्षम हैं।
"माइनक्राफ्ट" चुनौती को एआई एजेंट प्रौद्योगिकी के विकास के नवीनतम मामलों में से एक माना जाता है, जो दर्शाता है कि जटिल खुली दुनिया के वातावरण में उन्नत मॉडल की योजना क्षमताओं, सहयोग क्षमताओं और दीर्घकालिक कार्य निष्पादन क्षमताओं में सुधार जारी है।
टिप्पणियाँ