2020 में, एक बल्गेरियाई डेवलपर अचानक वेब पर रेड अलर्ट 2 की नकल करने का विचार लेकर आया? इसलिए उन्होंने "रेड अलर्ट 2" के अनुसार प्रत्येक ऑपरेटिंग लॉजिक को अनुकरण और पुनर्स्थापित करने के लिए सबसे चरम मानव रिवर्स इंजीनियरिंग, हस्तलिखित कोड लाइन का उपयोग करके 5 साल बिताए। अंत में, मैंने एक वेब पेज रेड अलर्ट लिखा, ताकि 80 और 90 के दशक में जन्मे हर व्यक्ति जो पुरानी यादों में डूबना चाहता है, वह पर्यावरण को कॉन्फ़िगर करने की चिंता किए बिना ब्राउज़र खोलकर अपने बचपन में वापस जा सके। हालाँकि, ठीक एक महीने पहले, हमारे आसपास किसी ने कुछ ऐसा ही किया था।
उन्होंने ज़िशानजू के तीन शुरुआती कार्यों, "न्यू स्वॉर्ड्समैन लव", "लीजेंड ऑफ मून शैडो", और "स्वॉर्ड्समैन लव 2" को वेब संस्करण में पुन: प्रस्तुत किया है, और उन्हें मोबाइल संस्करण में अनुकूलित किया है, ताकि आप खेलने के लिए उन पर क्लिक कर सकें।
इन खेलों से हर कोई परिचित है.
बुरे समीक्षक को अभी भी याद है कि प्राथमिक विद्यालय से घर लौटने के बाद कंप्यूटर चालू करना, डुगु तलवार को नियंत्रित करना और लिनन शहर के चारों ओर घूमना, और एक रेस्तरां में एक शराबी के साथ बातचीत करना वास्तव में छिपे हुए मार्शल आर्ट को ट्रिगर कर सकता है। फिर "लीजेंड ऑफ मून शैडो" में, उन्होंने यांग यिंगफ़ेंग को जड़ी-बूटियाँ लेने और काले कपड़े पहने एक आदमी का बैटकेव तक पीछा करने के लिए नियंत्रित किया। परिणामस्वरूप, उसका सामना डाकुओं के एक समूह से हुआ और उसे घेर लिया गया और पीटा गया, लेकिन वह उन्हें हरा नहीं सका।
20 से अधिक वर्षों के बाद इस पुनर्निर्मित संस्करण को खोलने पर, नकारात्मक समीक्षक ने पाया कि स्वाद बहुत शुद्ध है: एनपीसी संवाद अभी भी इतना लंबा है, जीवन शक्ति को बहाल करने के लिए ध्यान करने के लिए वी पर दबाव अभी भी है, और नक्शे के कोनों में पत्थरों के पीछे कई खजाने छिपे हुए हैं।
लेकिन चौंकाने वाली बात यह है:
जिन लेखकों ने इन तीन खेलों का पुनरुत्पादन किया, उन्होंने हाथ से कोड की एक भी पंक्ति नहीं लिखी।
वह पूरी तरह से एआई पर निर्भर थे, और एक महीने से भी कम समय में, उन्होंने न केवल तीन पूर्ण मार्शल आर्ट आरपीजी को पुन: पेश किया, बल्कि डिबगर और संपादक के साथ एक सार्वभौमिक गेम इंजन भी बनाया, ताकि अन्य लोग अन्य खेलों का संदर्भ और पुनरुत्पादन कर सकें।
यह कैसे किया जाता है? बुरे समीक्षक को इस प्रोजेक्ट का लेखक टीचर चेन मिला।
श्री चेन जब प्राथमिक विद्यालय की तीसरी या चौथी कक्षा में थे तब से वे स्वयं प्रोग्रामिंग सिखा रहे हैं। उनके पास लगभग 20 वर्षों का कोडिंग अनुभव है और उन्होंने शुरुआत में ही GitHub पर कई प्रोजेक्ट ओपन सोर्स किए हैं।
इसका कारण यह है कि ऐसे वरिष्ठ गीक को हस्तलिखित कोड में गहरा विश्वास होना चाहिए।
लेकिन शिक्षक चेन ने मुझसे कहा कि अब वह बराबर का चिह्न टाइप करने के भी इच्छुक नहीं हैं।
क्योंकि उन्होंने एक निश्चित प्रक्रिया की कोशिश की है: पहले वर्तमान सबसे शक्तिशाली मॉडल को एक विस्तृत डिज़ाइन दस्तावेज़ लिखने दें, और फिर इसे दस्तावेज़ के अनुसार सख्ती से मॉड्यूल में निष्पादित करें। प्रत्येक मॉड्यूल को स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जाता है, और उसके पूरा होने के बाद उसे एक साथ रखा जाता है। इस तरह से तैयार किए गए इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर और कोड की गुणवत्ता वास्तव में ज्यादातर मामलों में शुरुआत से लिखी गई लिखावट से अधिक होती है।
वास्तव में, 2020 की शुरुआत में, श्री चेन के पास इन बचपन की उत्कृष्ट कृतियों को फिर से छापने का विचार था, लेकिन मैन्युअल रूप से रिवर्स-इंजीनियरिंग बाइनरी फ़ाइलों के इंजीनियरिंग कार्यभार की गणना करने और पूरे गेम सिस्टम को फिर से लिखने के बाद उन्होंने इसे छोड़ दिया।
हाल तक, उनका मानना था कि एआई की क्षमताएं अंततः उस महत्वपूर्ण बिंदु को पार कर गई हैं।
इसलिए, यह पुनर्मूल्यांकन न केवल बचपन की यादें हैं, बल्कि एआई प्रोग्रामिंग का एक चरम परीक्षण भी है।
श्री चेन ने पहला काम यह किया कि गेम क्लाइंट की मूल संसाधन फ़ाइलों को सीधे एआई पर फेंक दिया और एआई को इसका विश्लेषण करने दिया।
ये गेम फ़ाइलें बाइनरी हैं, और सभी जानकारी वितरण और स्थापना के लिए मानव-पठनीय प्रारूप में पैक और संपीड़ित की जाती हैं। एआई को फ़ाइल मिलने के बाद, उसने विभिन्न देखने वाले टूल को कॉल करना, फ़ाइल संरचना को सूचीबद्ध करना, हेक्साडेसिमल पढ़ना और इसे पार्स करने का प्रयास करने के लिए पायथन कोड लिखना शुरू कर दिया। यदि एक पथ काम नहीं करता है, तो तुरंत दूसरे तर्क के साथ पुनः प्रयास करें।
अतीत में, प्रोग्रामर को एक हेक्स संपादक रखना पड़ता था, अनुभव और अंतर्ज्ञान के आधार पर थोड़ा-थोड़ा विश्लेषण करना पड़ता था, और फिर स्क्रिप्ट लिखनी पड़ती थी और बार-बार प्रयास करना पड़ता था।
शिक्षक चेन का अनुमान है कि इस कड़ी में एआई की दक्षता मनुष्यों की तुलना में 10 से 100 गुना अधिक है।
यह मुझे समझ में आता है। एआई हिंसक थकावट में अच्छा है। इसे सोने की ज़रूरत नहीं है, यह उत्तेजित नहीं होगा, और यह खराब समीक्षा पाने के लिए तीसरे घंटे में टिकटॉक नहीं खोलेगा।
यह तो बस शुरुआत है, असली परीक्षा यह है कि पूरे गेम सिस्टम का पुनर्निर्माण कैसे किया जाए।
वीएसकोड कोपायलट के साथ पुनरुत्पादन करते समय, श्री चेन मुख्य रूप से दो मॉडलों का उपयोग करते हैं: क्लाउड ओपस गहन सोच के लिए जिम्मेदार है और एक वास्तुकार के रूप में कार्य करता है, गेम को मॉड्यूल में विभाजित करता है और तकनीकी दस्तावेज लिखता है; क्लॉड सॉनेट तेज़ है और एक निष्पादक के रूप में कार्य करता है और दस्तावेज़ों के अनुसार कोड लिखता है।
जो बात लोगों की खोपड़ी को सुन्न कर देती है वह यह है कि एआई अब केवल निष्पादन में ही डूबा नहीं है, इसमें त्रुटियों को स्वायत्त रूप से ठीक करने की क्षमता भी है।
एक बार जब मैं पाथफाइंडिंग सिस्टम पर काम कर रहा था, तो शिक्षक चेन को लगा कि यह मॉड्यूल बहुत अधिक प्रदर्शन-गहन है और टाइपस्क्रिप्ट इसे संभालने में सक्षम नहीं हो सकता है, इसलिए उन्होंने सॉनेट को इसे रस्ट में फिर से लिखने का प्रयास करने के लिए कहा। सॉनेट लिखे जाने के बाद, मैंने प्रदर्शन तुलनाओं का एक दौर चलाया और पाया कि रस्ट और टाइपस्क्रिप्ट के बीच डेटा को आगे और पीछे स्थानांतरित करने का ओवरहेड बहुत अधिक था, और समग्र गणना और भी धीमी थी।
इसलिए, इसने शिक्षक चेन को इस परीक्षण निष्कर्ष पर प्रतिक्रिया देने की पहल की और टाइपस्क्रिप्ट समाधान पर वापस लौटने का सुझाव दिया।
ऐसी जिम्मेदार सोच और जिम्मेदार कार्रवाई के साथ, परियोजना श्री चेन की अपेक्षा से भी अधिक तेजी से आगे बढ़ी।
25 जनवरी को काम शुरू होने से लेकर फरवरी के अंत तक, स्प्रिंग फेस्टिवल ब्रेक को छोड़कर, पूरी तरह से गणना करने में केवल 20 दिन लगे। इस अवधि के दौरान, शिक्षक चेन ने एआई के साथ चार से पांच हजार बातचीत की।
वह आम तौर पर एक ही समय में 5 से 6 एआई संवाद विंडो खोलता है और समानांतर में विभिन्न मॉड्यूल को संसाधित करता है। जब मैं दिन के दौरान कंपनी में काम करता हूं, तो मैं घर पर एआई को पृष्ठभूमि में पागलपन से काम करने देने के लिए रिमोट डेस्कटॉप का भी उपयोग करता हूं, और रात में घर जाने पर मैं सीधे परिणामों की जांच कर सकता हूं।
इसे देखने के बाद कोई न कोई इस पर सवाल जरूर उठा रहा होगा: कोड की 200,000 पंक्तियाँ AI द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न होती हैं। क्या यह वास्तव में बकवास कोड का पहाड़ नहीं है?
दरअसल, खराब समीक्षक ने ऐप लिखने के लिए एआई का भी इस्तेमाल किया। परिणामस्वरूप, हर बार जब कोई फ़ंक्शन जोड़ा जाता, तो एक और बग होता। भले ही एक बग ठीक कर दिया गया हो, दो नए बग सामने आ जाएंगे।
शिक्षक चेन ने कहा कि जब शून्य प्रोग्रामिंग अनुभव वाले लोग कोड लिखने के लिए एआई का उपयोग करते हैं तो सबसे बड़ी गलतफहमी यह होती है कि एआई एक बार में पूरा एपीपी लिख सकता है और इसमें वास्तुशिल्प डिजाइन का अभाव होता है। शुरुआत में यह ठीक था, लेकिन बाद में जितने अधिक फ़ंक्शन जोड़े गए, यह उतना ही अधिक भ्रमित करने वाला हो गया, क्योंकि एआई पिछली लेखन विधियों की नकल करने में सबसे अच्छा है। एक बार जब प्रारंभिक चरण में तर्क भ्रमित करने वाला होता है, तो बाद के चरण में यह और अधिक अराजक हो जाएगा।
इसलिए, श्री चेन का दृष्टिकोण मॉड्यूल में विकास करना है, प्रत्येक मॉड्यूल को अलग से डिजाइन और परीक्षण किया जाता है, और फिर पारित होने के बाद फिर से प्रयास करें। जब कोई बग सामने आता है, तो रनिंग लॉग एआई को भेजा जाता है, और विशिष्ट मॉड्यूल मरम्मत के लिए स्थित होता है। प्रत्येक प्रमुख परिवर्तन पूरा होने के बाद, वह एक नई विंडो खोलेगा और दूसरे AI को नए बदले गए कोड को स्क्रैच से स्कैन करने देगा।
संक्षेप में, अनुकूलन और रिफैक्टरिंग के कम से कम 10 दौर के बाद, कोड की लगभग 200,000 लाइनें अंततः सफलतापूर्वक लागू की गईं।
तो कोड की ये 200,000 पंक्तियाँ वास्तव में क्या करती हैं?
जब आप गेम खोलेंगे तो आपको पता चल जाएगा: जब पात्र मानचित्र के चारों ओर चलता है, तो वह बाधाओं के आसपास सबसे छोटा रास्ता ढूंढ सकता है। मौसम अचानक धूप से बारिश में बदल जाएगा, और बारिश की बूंदें स्क्रीन पर लटक जाएंगी और धीरे-धीरे गिरेंगी। यह प्रभाव मूल संस्करण में उपलब्ध नहीं है, लेकिन रीमास्टर्ड संस्करण में नया जोड़ा गया है। मार्शल आर्ट प्रणाली में 22 उड़ान प्रक्षेप पथ और 10 स्थिति प्रभाव भी हैं, जिनमें सर्पिल, ट्रैकिंग और पंखे के आकार का प्रसार शामिल है, जो सैकड़ों मंत्रों को जोड़ सकता है।
चूंकि मूल गेम को ज़िशानजू ने पूरी स्क्रिप्ट को एक साथ जोड़ने के लिए अपने स्वयं के स्क्रिप्ट सिंटैक्स का उपयोग करके लिखा था, गेम को ब्राउज़र में चलाने के लिए, श्री चेन ने सैकड़ों प्लॉट निर्देशों को भी फिर से लिखा और आधुनिक गेम उद्योग में आमतौर पर उपयोग की जाने वाली लुआ भाषा के लिए समर्थन जोड़ा। भविष्य में, यदि वह खेल में नए कथानक जोड़ना और संवाद शाखाओं को बदलना चाहता है, तो उसे ज़िशानजू के मूल वाक्यविन्यास पर विचार करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि वह लुआ स्क्रिप्ट का उपयोग कर सकता है।
इतना ही नहीं उन्होंने एक गेम एडिटर भी बनाया.
मार्शल आर्ट, एनपीसी, मानचित्र, आइटम, संवाद पेड़, सभी 13 मॉड्यूल सीधे वेब पेज पर संपादित किए जा सकते हैं, और प्रभाव को ताज़ा करने के बाद गेम में देखा जा सकता है। भविष्य में, जब तक इंजन एआई से जुड़ा रहेगा, उपयोगकर्ता एक वाक्य में गेम प्लॉट और एमओडी उत्पन्न कर सकते हैं।
इन तीन खेलों में बिलिबिली पर पहले से ही एमओडी रचनाकारों का एक समूह है। अतीत में, वे सभी हाथ से बनाए जाते थे, जो समय लेने वाला और श्रम-गहन था। यदि यह फ़ंक्शन लागू किया जाता है, तो हर कोई अपना स्वयं का तलवारबाज रोमांस बना सकता है।
जैसे ही मैं यह लिखता हूं, पुराना प्रश्न फिर से सामने आता है: क्या प्रोग्रामर वास्तव में बदले जाने वाले हैं?
शिक्षक चेन का उत्तर फिलहाल नहीं है, लेकिन प्रोग्रामर के पेशे की परिभाषा पहले से ही फिर से लिखी जा रही है।
अतीत में, गेम को स्वतंत्र रूप से विकसित करने के लिए, आपको अपनी 70% ऊर्जा कोडिंग, मॉडलिंग, बग्स को ठीक करने और प्रदर्शन को अनुकूलित करने में लगानी पड़ती थी और 30% ऊर्जा गेमप्ले के लिए छोड़नी पड़ती थी।
लेकिन अब, AI इन कोडिंग कार्यों को अपने हाथ में ले सकता है। आपको वास्तु संबंधी निर्णय लेने के लिए अपनी ऊर्जा का 30% उपयोग करने की आवश्यकता है, और शेष 70% गेमप्ले डिज़ाइन के लिए समर्पित है।
उदाहरण के लिए, आइटम इंटरैक्शन लॉजिक का निर्धारण कैसे करें? संख्यात्मक वृद्धि वक्र कैसे बनाएं? एनपीसी व्यवहार वृक्ष की व्यवस्था कैसे करें? ये उत्पाद और डिज़ाइन स्तर पर निर्णय हैं, और कोई मानक उत्तर नहीं हैं।
एआई आपको सैकड़ों योजनाएं प्रदान कर सकता है, लेकिन अंत में आप किस प्रकार का गेम बनाना चाहते हैं, इस पर अंतिम निर्णय लेने के लिए आपको अभी भी मनुष्यों की आवश्यकता है।
दूसरे शब्दों में, श्री चेन के 20 वर्षों के प्रोग्रामिंग अनुभव को अमान्य नहीं किया गया है, बल्कि गेम को पुन: प्रस्तुत करने की प्रक्रिया में वास्तुशिल्प निर्णयों में बदल दिया गया है।
आप जैसे लोग, जिनके पास प्रोग्रामिंग का कोई अनुभव नहीं है, वे नहीं जानते कि बग आने पर उनका पता कैसे लगाया जाए। उन्हें पता नहीं है कि गेम सिस्टम को कैसे ख़त्म किया जाए, और अगर एआई है भी, तो भी वे इसे घूरते रहते हैं।
लेकिन। . .
इस बातचीत से एक गहरा निष्कर्ष भी निकला:
प्रोग्रामर के कार्य फोकस का वितरण "7 से 3" से वर्तमान "3 से 7" में बदल गया है। तो एआई मॉडल के तेजी से पुनरावृत्ति के साथ, क्या यह अनुपात जल्द ही "1 से 9" या "0 से 10" भी हो जाएगा?
कोड का नेतृत्व करने के लिए अनुभवी लोगों की आवश्यकता का यह चरण कब तक चलेगा?
कल के बाद भी, क्या AI "गेम कैसे डिज़ाइन करें?" जैसे रचनात्मक कार्यों में अधिकांश लोगों की तुलना में अधिक तेज़ी से और अधिक विचारपूर्वक सोचने में सक्षम होगा?
इस क्षेत्र में जहां समय का पैमाना बेहद संकुचित है, कोई भी निश्चित निष्कर्ष देने की हिम्मत नहीं करता।
आख़िरकार, डीपसीक को अभी एक साल से भी अधिक समय पहले रिलीज़ किया गया था, और एआई आपको केवल कोड की कुछ पंक्तियाँ भरने और सबसे सरल प्रोग्राम लिखने में मदद करता है। एक साल आगे बढ़ने पर भी, हर कोई अभी भी एआई ग्राहक सेवा के बारे में बात कर रहा है।
आज, 20 दिन, कोड की 200,000 लाइनें और तीन गेम एक पुराने प्रोग्रामर और एआई के बीच सहयोग का परिणाम हैं।
किसी ने नहीं सोचा होगा कि एक दिन प्रोग्रामर अपने हाथों से कोड टाइप नहीं करेंगे। उद्योग में इस बात का उपहास भी उड़ाया गया कि "सरलता के साथ हस्तलिखित कोड एक अमूर्त सांस्कृतिक विरासत, प्राचीन प्रोग्रामिंग विधि है", जिसमें स्पष्ट रूप से कहा गया था कि हस्तलिखित कोड एक प्राचीन विधि है।
ये एआई सिक्के के दो पहलू हैं।
एक ओर, जिन कौशलों में आप सबसे अधिक कुशल हैं, वे एआई का डिफ़ॉल्ट कार्य बन रहे हैं।
एआई चैट बॉक्स में सवाल पूछने और जवाब देने से एक ऐसे टूल में बदल गया है जो दस्तावेजों को पढ़ सकता है, संदर्भ याद रख सकता है, टूल को कॉल कर सकता है, सक्रिय रूप से काम कर सकता है और त्रुटियों की जांच कर सकता है।
यह परिवर्तन प्रोग्रामिंग क्षेत्र से लेकर समस्त मानसिक कार्यों तक फैल रहा है। डिज़ाइन हाथ से बनी सामग्रियों से लेकर एआई-जनित समाधानों को तैयार करने और समायोजित करने तक बदल गया है। वीडियो मैन्युअल संपादन से रचनात्मक योजना + एआई निष्पादन में बदल गए हैं।
जीवन के सभी क्षेत्रों में काम का फोकस मासिक आधार पर फिर से परिभाषित किया जा रहा है, और मानव अनुभव और कौशल का शेल्फ जीवन भी शीर्ष मॉडल की संस्करण संख्या का पालन करता है।
दूसरी तरफ, एक दरवाजा है जिसे आपने कभी नहीं खोला है।
विचार और तैयार उत्पाद के बीच की दूरी बहुत तेजी से कम हो जाती है।
एक व्यक्ति जिसने कभी संपादन करना नहीं सीखा, वह सीधे अपने दिमाग में बनी तस्वीर को एक लघु फिल्म में बदल सकता है। किसी के दिमाग में एक भव्य विचार को लागू करने के लिए अब सैकड़ों-हजारों फंड और पूरी टीम की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है।
निष्पादन क्षमता का ह्रास हो रहा है, लेकिन जो लोग जानते हैं कि "क्या करना है" वे पहले की तुलना में अधिक अपूरणीय होंगे।
कोई नहीं जानता कि सिक्का किस तरफ जाएगा। लेकिन कम से कम अब, यह हर किसी को अपने पत्ते दोबारा बांटने का मौका देता है।