د لوبې پراختیا کې AI: د لوبې ټیسټرانو لپاره مؤثره بدیل

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• د جولای په 12، 2022

مصنوعي ذهانت (AI) او د ماشین زده کړې (ML) په زیاتیدونکي ډول د لوبې پراختیا کې مدغم کیږي ، چیرې چې د لوبې ډیزاینران د ML ماډلونو سره د انساني لوبې ټیسټرانو ځای په ځای کوي ترڅو د پراختیا پروسې ښه تنظیم کړي.

AI د لوبې پراختیا شرایطو کې

د انټرنیټ ملټي پلیر لوبې د 2000 لسیزې له نیمایي راهیسې په شهرت کې وده کړې ، چې په ټوله نړۍ کې ملیونونه لوبغاړي جذبوي. په هرصورت، دا بریالیتوب د لوبې جوړونکو باندې فشار راوړي ترڅو په زیاتیدونکي توګه ښه جوړ شوي، له بګ څخه پاک، جوړښت شوي ویډیو لوبې پیل کړي. لوبې کولی شي په چټکۍ سره شهرت له لاسه ورکړي که چیرې مینه وال او کاروونکي احساس وکړي چې لوبه کافي ننګونه نه ده، په مکرر ډول د لوبې کولو وړ نه وي، یا په ډیزاین کې نیمګړتیاوې ولري. 

دا معمولا د لوبې پراختیا پروسې په جریان کې په نوې پروټوټایپ شوي لوبې کې د نابرابرۍ موندلو لپاره د لوبې ازموینې میاشتې وخت نیسي. کله چې یوه تېروتنه یا عدم توازن وپیژندل شي، دا کولی شي د ستونزې کمولو لپاره ورځې ونیسي. د دې مسلې سره د مبارزې لپاره وروستۍ ستراتیژي د ML وسیلې لیدل کیږي چې د لوبې انډول بدلولو لپاره ګمارل شوي، د ML سره د خپل عاید الګوریتمونو په کارولو سره د لوبې ټیسټرانو په توګه عمل کوي. د یوې لوبې مثال چیرې چې دا آزموینه شوې وه د ډیجیټل کارت لوبې پروټوټایپ چیمیرا وه ، کوم چې دمخه د ML تولید شوي هنر لپاره د ازموینې ساحې په توګه کارول کیده. د ML پر بنسټ د ازموینې پروسه د لوبې ډیزاینرانو ته وړتیا ورکوي چې لوبه خورا په زړه پوري ، مساوي او د هغې اصلي مفهوم سره مطابقت ولري. تخنیک د څیړنې ترسره کولو لپاره د روزل شوي ML اجنټانو په کارولو سره د ملیونونو سمولو تجربو په چلولو سره هم لږ وخت نیسي.

ګډوډي اغیزې

دا ML اجنټان ممکن په بیلابیلو لارو وکارول شي ، پشمول د نوي لوبغاړو لارښود کول او د نوي لوبو تخنیکونه رامینځته کول. د دې پورې اړه لري چې د لوبو په ازموینه کې ML څومره بریالی دی ، پراختیا کونکي ممکن دا پخپله د لوبو رامینځته کولو یا د دوی د کاري بار کمولو لپاره په زیاتیدونکي توګه ګمارلو ته پام وکړي. سربیره پردې ، ځکه چې دا وسیلې هیڅ کوډینګ نلري ، دوی ممکن د سکریپټونو سره د متقابل عمل اړتیا له مینځه وړلو سره د نوي لوبې پراختیا کونکو ته اسانه توضیح چمتو کړي. د لوبې ډیزاین کولی شي د دې اتوماتیک له امله ډیر ډیموکراتیک شي، په بالقوه توګه د تعلیمي، ساینسي، او تفریحی لوبو او د لوبې پورې اړوند غوښتنلیکونو تولید لپاره په احتمالي توګه د اقتصادي پلوه ډیر امکان لري. 

له همدې امله، د لوبې پراختیا کې AI به احتمالا د پراختیا کونکو لپاره دا اسانه کړي چې د دوی لوبې ازموینه وکړي او په څو ورځو کې پرمختګ وکړي ، په راتلونکي کې په خورا ګړندۍ نرخ پیچلې نوې لوبې تولیدوي. د څیړنې په وینا ، د AI سیسټم کولی شي د وړاندوینې پراساس د لوبې فعالیت اټکل کړي او یوازې د کلیدي چوکاټونو او مصرف کونکي ډیټا په کارولو سره ټوله لوبه رامینځته کړي. په راتلونکي کې ، د AI سیسټم ممکن وکولی شي د لوبې دننه عکسونه رامینځته کړي ، غږ وکړي او حتی پخپله پلاټ مسوده کړي.

د لوبې پراختیا کې د AI ازموینې اغیزې

د لوبې پراختیا کې د AI ازموینې او تحلیل سیسټمونو کارولو پراخه اغیزې پدې کې شامل دي: 

• د لوبې پراختیا سرعت زیات شوی، شرکتونو ته اجازه ورکوي چې په کال کې د ډیرو لوبو په خپرولو سره ګټې زیاتې کړي.
• لږې لوبې چې د AI سیسټم په توګه خراب تبلیغات ترلاسه کوي دوی به یې ازموینه کړې وي، او د کوډ کولو لږې غلطۍ به وي.   
• په بیالبیلو ژانرونو کې د لوبو منځنۍ مودې زیاتول، ځکه چې د اوږدې کیسې لینونو او لامحدود پرانیستې نړۍ چاپیریال تولید لګښتونه به کم شي. 
• په غیر لوبو شرایطو کې د لوبو یا ګیمیفیکیشن زیاتیدونکي غوښتنلیک؛ د مثال په توګه، برانډونه او بازار موندونکي ممکن د دوی د پراختیا د کم لګښت له امله په فعاله توګه د برانډ شوي لوبو رامینځته کولو په اړه فکر وکړي.
• د رسنیو شرکتونه په زیاتیدونکي توګه د دوی د فلم او تلویزیون لګښتونو یوه برخه د ویډیو لوبې تولید ته واړوي.

د نظر ورکولو لپاره پوښتنې

• ایا د نوو لوبو تجربو ډولونه ممکن د AI ښکیلتیا څخه مننه وي چې پورته یادونه وشوه؟
• خپل ترټولو خراب یا په زړه پوري ویډیوګیم بګ تجربه شریک کړئ.