2026 विश्व कप न केवल खिलाड़ियों और कोचों के लिए एक मंच है। मैदान के बाहर, चीन के कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल मैच के परिणाम का अनुमान लगाने के लिए दौड़ में शामिल हैं।
चाइना डेली की एक रिपोर्ट के अनुसार, मंगलवार, 16 जून को उद्धृत किया गया, बड़ी भाषा मॉडल (LLM) के कई मॉडल, जैसे कि क्वेन, डीपसीक, किमी और मिनीमैक्स, विश्व कप की भविष्यवाणी की सुविधा लॉन्च करते हैं। यह टूर्नामेंट डेटा पढ़ने और मैच के अवसरों का विश्लेषण करने में एआई की क्षमता का परीक्षण करने का मैदान बन गया है।
23वें विश्व कप में 48 टीमें भाग लेती हैं और संयुक्त राज्य अमेरिका, कनाडा और मैक्सिको में आयोजित की जाती हैं। टूर्नामेंट गुरुवार को खोला गया और 19 जुलाई तक चलता है।
चीनी एसोसिएशन फॉर आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के सदस्य गुओ ताओ ने कहा कि विश्व कप एआई कंपनियों को व्यापक जनता के लिए उनकी गणना और विश्लेषण क्षमताओं को दिखाने का एक दुर्लभ अवसर देता है।
"दुनिया में सबसे अधिक देखे जाने वाले खेल कार्यक्रमों में से एक के रूप में, विश्व कप एआई कंपनियों को LLM की गणना और विश्लेषण क्षमताओं को व्यापक दर्शकों के लिए दिखाने का एक दुर्लभ अवसर देता है," चीन डेली द्वारा उद्धृत गुओ ने कहा।
कुछ प्लेटफ़ॉर्म इंटरेक्टिव अभियान बनाते हैं। मूनशॉट एआई की किमी, उदाहरण के लिए, 1 ट्रिलियन टोकन का पुरस्कार पैकेज लॉन्च करता है। उपयोगकर्ता एक खेल के विजेता और अंतिम चैंपियन का अनुमान लगाने में सफल होने पर पुरस्कार साझा कर सकते हैं।
टोकन सबसे छोटी डेटा इकाई है जिसे एआई मॉडल द्वारा संसाधित किया जाता है। इस बीच, अलीबाबा समूह की क्वेन मैच की भविष्यवाणी करने वाले विशेष सहायक और एआई के खिलाफ मानव भविष्यवाणी चुनौती पेश करती है।
हालांकि, विश्व कप ने एआई की क्षमता की सीमा भी दिखाई। रविवार को ब्राजील और मोरक्को के बीच ग्रुप सी के मैच से पहले, कई बड़े एलएलएम ने ऐतिहासिक डेटा और सांख्यिकीय संकेतकों के आधार पर ब्राजील का समर्थन किया। परिणामस्वरूप, मैच 1-1 से ड्रॉ पर समाप्त हुआ।
गुओ ने कहा कि एआई वास्तव में पुराने डेटा और सांख्यिकीय मॉडल पढ़ने में सक्षम है। हालांकि, खेल अभी भी भविष्यवाणी करना मुश्किल है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया में कई कारकों से प्रभावित होता है जिन्हें एक निश्चित मॉडल द्वारा आसानी से मापा नहीं जा सकता है।
पिछले हफ़्ते बीएएआई कॉन्फ़्रेंस में बीजिंग एकेडमी ऑफ़ आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के अध्यक्ष वांग झोंगयुआन ने भी इस सीमा को रेखांकित किया।
वांग के अनुसार, एलएलएम डिजिटल दुनिया में समस्याओं को हल करने में सक्षम है। हालाँकि, भौतिक दुनिया में कई समस्याएँ अभी भी पहुँचने में मुश्किल हैं। इसलिए, एआई के विकास की अगली दिशा "अगले टोकन की भविष्यवाणी" से "अगले भौतिक राज्य की भविष्यवाणी" में बदल जाएगी।
हालांकि इसकी सटीकता अभी भी पूरी तरह से सही नहीं है, लेकिन तकनीकी कंपनियां अभी भी खेल की भविष्यवाणी में शामिल हो रही हैं। गुओ ने मूल्यांकन किया कि यह कदम एआई उद्योग में कड़ी प्रतिस्पर्धा से अलग नहीं था।
"जब एलएलएम बाजार में प्रतिस्पर्धा अधिक कठिन हो जाती है, तो तकनीकी अंतर करना मुश्किल हो जाता है। कंपनियां प्रतिद्वंद्वियों से खुद को अलग करने के लिए नए चैनल खोजने के लिए बहुत उत्सुक हैं," गुओ ने कहा।
उन्होंने कहा कि बाजार अब केवल एआई मॉडल के आकार को देखता है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या मॉडल वास्तविक सेवा प्रदान कर सकता है और उपयोगकर्ता की समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है।
शंघाई यूनिवर्सिटी ऑफ फाइनेंस एंड इकोनॉमिक्स के प्रोफेसर हू यानपिंग ने कहा कि एलएलएम और एआई एजेंट बातचीत प्रणाली से सिस्टम में स्थानांतरित हो रहे हैं जो कार्यों को चलाने में सक्षम हैं। यह विकास भी सतत शिक्षा और व्यापक वास्तविक दुनिया की समझ की ओर जाता है।
"एक्सप्लोरेटिव प्रोजेक्ट, जैसे कि विश्व कप मैच की भविष्यवाणी, इस विकास को तेज करने में मदद कर सकती है," हू ने कहा।
हू के अनुसार, भविष्य के एआई एजेंटों को धारणा, बातचीत, निर्णय लेने और सहयोग पर निर्मित क्षमताओं की आवश्यकता होती है।
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