How to get better at video games, according to babies - Brian Christian

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TED-Ed


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Translator: Samridh Aggarwal Reviewer: Arvind Patil
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In 2013, a group of researchers at DeepMind in London
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2013 में, शोधकर्ताओं का एक समूह लंदन में डीपमाइंड में
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had set their sights on a grand challenge.
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एक बड़ी चुनौती पर अपनी नजरें गड़ाए हुए थे।
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They wanted to create an AI system that could beat,
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वे एक AI सिस्टम बनाना चाहते थे जो हरा सकता है,
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not just a single Atari game, but every Atari game.
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सिर्फ एक अटारी खेल नहीं, लेकिन हर अटारी खेल।
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They developed a system they called Deep Q Networks, or DQN,
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उन्होंने एक प्रणाली विकसित की जिसे वे कहते हैं डीप क्यू नेटवर्क, या डीक्यूएन,
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and less than two years later, it was superhuman.
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और दो साल से भी कम समय के बाद, यह अलौकिक था।
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DQN was getting scores 13 times better
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DQN का स्कोर 13 गुना बेहतर हो रहा था
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than professional human games testers at “Breakout,”
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पेशेवर मानव खेल परीक्षकों की तुलना में “ब्रेकआउट” पर
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17 times better at “Boxing,” and 25 times better at “Video Pinball.”
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“मुक्केबाजी” में 17 गुना बेहतर और “वीडियो पिनबॉल” पर 25 गुना बेहतर।
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But there was one notable, and glaring, exception.
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लेकिन एक उल्लेखनीय अपवादथा I
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When playing “Montezuma’s Revenge” DQN couldn’t score a single point,
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“मोंटेज़ुमा का बदला” खेलते समय DQN एक भी अंक हासिल नहीं कर सका,
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even after playing for weeks.
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हफ्तों तक खेलने के बाद भी।
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What was it that made this particular game so vexingly difficult for AI?
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ऐसा क्या था जिसने इस खास खेल को बनाया एआई के लिए इतना कठिन?
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And what would it take to solve it?
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और इसे हल करने में क्या लगेगा?
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Spoiler alert: babies.
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स्पॉयलर अलर्ट: बच्चे।
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We’ll come back to that in a minute.
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हम उस पर एक मिनट में वापस आएंगे।
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Playing Atari games with AI involves what’s called reinforcement learning,
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एआई के साथ अटारी गेम खेलने में सुदृढीकरण सीखना शामिल है,
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where the system is designed to maximize some kind of numerical rewards.
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जहां सिस्टम को डिज़ाइन किया गया है संख्यात्मक पुरस्कार अधिकतम करने के लिए।
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In this case, those rewards were simply the game's points.
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इस मामले में, वे पुरस्कार थे बस खेल के अंक।
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This underlying goal drives the system to learn which buttons to press
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यह अंतर्निहित लक्ष्य सिस्टम को संचालित करता है यह जानने के लिए
कि कौन सा बटन दबाना है और उन्हें कब दबाना है सबसे अधिक अंक प्राप्त करने के लिए।
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and when to press them to get the most points.
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Some systems use model-based approaches, where they have a model of the environment
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कुछ प्रणालियाँ मॉडल-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं, जहां उनके पास
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that they can use to predict what will happen next
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पर्यावरण का एक मॉडल है जिसका उपयोग वे भविष्य बताने के लिए करते हैं
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once they take a certain action.
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एक निश्चित कार्रवाई करने के बाद।
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DQN, however, is model free.
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हालाँकि, DQN मॉडल मुक्त है।
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Instead of explicitly modeling its environment,
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इसके पर्यावरण की स्पष्ट मॉडलिंग के बजाए,
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it just learns to predict, based on the images on screen,
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यह सिर्फ भविष्यवाणी करना सीखता है, स्क्रीन पर छवियों के आधार पर,
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how many future points it can expect to earn by pressing different buttons.
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यह कितने अंक की उम्मीद कर सकता है विभिन्न बटन दबाकर।
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For instance, “if the ball is here and I move left, more points,
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उदाहरण के लिए, “यदि गेंद यहाँ है” और मैं बाएँ चलता हूँ, अधिक अंक,
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but if I move right, no more points.”
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लेकिन अगर मैं दाहिनी ओर जाता हूं, तो कोई और अंक नहीं।”
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But learning these connections requires a lot of trial and error.
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लेकिन इन कनेक्शनों को सीखने की आवश्यकता है बहुत परीक्षण और त्रुटि।
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The DQN system would start by mashing buttons randomly,
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DQN सिस्टम शुरू होगा बटनों को बेतरतीब ढंग से मैश करके,
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and then slowly piece together which buttons to mash when
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और फिर धीरे-धीरे एक साथ टुकड़े करें कौन सा बटन कब मैश करना है
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in order to maximize its score.
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अपने स्कोर को अधिकतम करने के लिए।
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But in playing “Montezuma’s Revenge,”
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लेकिन “मोंटेज़ुमा का बदला” खेलने में,
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this approach of random button-mashing fell flat on its face.
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यादृच्छिक बटन-मैशिंग का यह दृष्टिकोण असफ़ल था I
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A player would have to perform this entire sequence
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एक खिलाड़ी को प्रदर्शन करना होगा यह पूरा क्रम
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just to score their first points at the very end.
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सिर्फ अपना पहला अंक हासिल करने के लिए बिल्कुल अंत में।
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A mistake? Game over.
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एक गलती? खेल खत्म।
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So how could DQN even know it was on the right track?
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तो DQN को कैसे पता चलेगा यह सही रास्ते पर था?
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This is where babies come in.
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यहीं बच्चे आते हैं।
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In studies, infants consistently look longer at pictures
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अध्ययनों में, शिशु लगातार तस्वीरों में लंबे समय तक दिखते हैं
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they haven’t seen before than ones they have.
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जो उन्होंने पहले नहीं देखा I
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There just seems to be something intrinsically rewarding about novelty.
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लगता है बस कुछ आंतरिक रूप से पुरस्कृत है नवीनता के बारे में I
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This behavior has been essential in understanding the infant mind.
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यह व्यवहार आवश्यक हो गया है शिशु मन को समझने में।
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It also turned out to be the secret to beating “Montezuma’s Revenge.”
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यह रहस्य निकला “मोंटेज़ुमा का बदला” को हराने के लिए।
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The DeepMind researchers worked out an ingenious way
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डीपमाइंड शोधकर्ताओं ने एक सरल तरीके से काम किया
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to plug this preference for novelty into reinforcement learning.
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नवीनता के लिए इस वरीयता को प्लग करने के लिए सुदृढीकरण सीखने में।
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They made it so that unusual or new images appearing on the screen
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उन्होंने इसे इसलिए बनाया ताकि नई छवियां स्क्रीन पर दिखाई दे रहा है हर बिट
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were every bit as rewarding as real in-game points.
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पुरस्कृत के रूप में थे वास्तविक इन-गेम पॉइंट्स के रूप में।
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Suddenly, DQN was behaving totally differently from before.
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अचानक, DQN पूरी तरह से पहले से अलग व्यवहार कर रहा था ।
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It wanted to explore the room it was in,
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वह उस कमरे का पता लगाना चाहता था जिसमें वह था,
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to grab the key and escape through the locked door—
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चाबी हथियाने और भागने के लिए बंद दरवाजे से-
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not because it was worth 100 points,
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इसलिए नहीं कि यह 100 अंकों के लायक था,
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but for the same reason we would: to see what was on the other side.
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लेकिन उसी कारण से हम करेंगे: यह देखने के लिए कि दूसरी तरफ क्या था।
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With this new drive, DQN not only managed to grab that first key—
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इस नई ड्राइव के साथ, डीक्यूएन उस पहली चाबी को हथियाने में कामयाब रहे-
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it explored all the way through 15 of the temple’s 24 chambers.
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इसने मंदिर में 24 में से 15 कक्षों की खोज की I
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But emphasizing novelty-based rewards can sometimes create more problems
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लेकिन नवीनता-आधारित पुरस्कारों पर जोर देना कभी-कभी अधिक समस्याएं पैदा कर सकता है
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than it solves.
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की तुलना में यह हल करता है।
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A novelty-seeking system that’s played a game too long
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एक नवीनता चाहने वाली प्रणाली जो खेली जाती है एक खेल बहुत लंबा
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will eventually lose motivation.
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अंततः प्रेरणा खो देंगे।
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If it’s seen it all before, why go anywhere?
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अगर यह सब पहले देखा है, कहीं क्यों जाओ ?
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Alternately, if it encounters, say, a television, it will freeze.
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वैकल्पिक रूप से, यदि इसका सामना होता है, तो कहें, एक टेलीविजन, यह जम जाएगा।
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The constant novel images are essentially paralyzing.
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निरंतर उपन्यास छवियां अनिवार्य रूप से पंगु हो रहे हैं।
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The ideas and inspiration here go in both directions.
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विचार और प्रेरणा यहाँ दोनों दिशाओं में जाती है ।
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AI researchers stuck on a practical problem,
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एआई शोधकर्ता फंस गए व्यावहारिक समस्या पर,
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like how to get DQN to beat a difficult game,
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जैसे डीक्यूएन को कैसे हराना है एक कठिन खेल,
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are turning increasingly to experts in human intelligence for ideas.
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विचारों के लिए तेजी से विशेषज्ञों की ओर रुख कर रहे हैं।
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At the same time,
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एक ही समय पर,
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AI is giving us new insights into the ways we get stuck and unstuck:
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AI हमें नई जानकारी दे रहा है जिस तरह से हम फंस जाते हैं और अनस्टक हो जाते हैं:
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into boredom, depression, and addiction,
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बोरियत, अवसाद और लत में,
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along with curiosity, creativity, and play.
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जिज्ञासा, रचनात्मकता और खेलो के साथ-साथ।
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