भविष्य की बुद्धिमत्ता: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गेमिंग उद्योग (भाग 2)

वास्तविक सुरक्षा

हालाँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता जुआ उत्पादों में कई नए बदलाव लाती है, लेकिन यह एक ऐसा तत्व भी हो सकता है जो उद्योग की सुदृढ़ता के लिए हानिकारक है।

फ्यूचर एंथम के सीईओ लेघ निसिम का मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता जुआ विवाद को कम करने का एक तरीका है। हालाँकि, प्रौद्योगिकी प्रकारों की विस्तृत श्रृंखला डेटा संग्रह को चुनौतीपूर्ण बनाती है, जो एआई की पूर्ण कार्यक्षमता को बाधित कर सकती है।

एक जिम्मेदार निर्माता के लिए, खिलाड़ियों के लिए जोखिम को कम करने के तरीके पर पहले से ही पारंपरिक परिचालन प्रथाओं का एक सेट मौजूद है। लेकिन जैसे-जैसे उपभोक्ता मूल्य भंडारण के नए तरीकों, जैसे ओपन बैंकिंग, की ओर रुख करते हैं, इसका मतलब है कि निर्माताओं के लिए यह ट्रैक करना कठिन होता जा रहा है कि उपभोक्ता मूल्य का भंडारण कैसे करते हैं। यह परिवर्तन निर्माता डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना अधिक चुनौतीपूर्ण बना देगा, जिससे जोखिम नियंत्रण जारी रखना अधिक कठिन हो जाएगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ग्राहक संपर्क में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, उदाहरण के लिए, बड़े डेटा विश्लेषण और भागीदारी विश्लेषण के माध्यम से, यह प्रभावी ढंग से खिलाड़ियों को बीच में ही छोड़ने से रोक सकता है और ग्राहक सेवा के क्षेत्र में विपणन फ़नल को अनुकूलित कर सकता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से भी सुधार किया जा सकता है; अधिक वास्तविक समय और कुशल तरीके से खिलाड़ी का अनुभव; इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुचित गेमिंग व्यवहार का पता लगाने और उसे रोकने में भी बहुत उपयोगी है।

सर्वांगीण विकास की संभावना

गेमिंग उद्योग के विकास के साथ, हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अधिकांश चर्चाएँ डिजिटल अनुप्रयोगों पर केंद्रित हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता भौतिक जुआ उद्योग में भी समान रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्लाउड सेवा कंपनी डेटारोबोट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कैसीनो वातावरण में भी लागू किया जा सकता है। सबसे सहज तरीका कैसीनो में प्रत्येक गेमिंग टेबल के गेमिंग प्रौद्योगिकी स्तर की भविष्यवाणी करना और भविष्यवाणी के आधार पर किसी भी समय स्टाफिंग स्तर को समायोजित करना है।

बेशक, कई अन्य उद्योग तेजी से एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में सोच रहे हैं, हालांकि, एआई को सभी उद्योग की कमियों के इलाज के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन का उद्यमों पर भी प्रभाव पड़ सकता है, खासकर जब उद्यम लापरवाह रवैये के साथ अनुचित परिस्थितियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाते हैं।

जब कंपनियां पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान विकसित करना शुरू करती हैं, तो वे अक्सर पाते हैं कि आवश्यक प्रारंभिक लागत और संसाधन तीव्रता प्रारंभिक अपेक्षाओं से कहीं अधिक है, साथ ही, यह गलती से विश्वास करना आसान है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता हर चीज को हल करने के लिए रामबाण होगी जब तक इसे लागू किया जाता है उसके बाद, आप तुरंत अपने उद्यम की दक्षता और लाभप्रदता में सुधार कर सकते हैं।

शार्प अल्फा एडवाइजर्स के संस्थापक डेंजिग का मानना है कि कंपनियों को यह महसूस करना चाहिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए कुछ डेटा मानकों पर निर्भर रहना चाहिए। और एआई समाधानों का उपयोग करने का एक बड़ा दोष यह है कि, उनकी तैनाती की गति और पैमाने को देखते हुए, वे जो निष्कर्ष या भविष्यवाणियां देते हैं, वे कभी-कभी समस्या को जटिल बना सकते हैं। डेंजिग ने कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान की गुणवत्ता इनपुट के रूप में उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है, इसलिए इसे "कचरा अंदर, कचरा बाहर" कहा जाता है।

दूसरी ओर, जनता की राय में इस बात पर भी कुछ चर्चा हुई है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास एक ऐसी ताकत बन जाएगा जो नौकरी बाजार पर हावी हो जाएगी, हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग इस चिंता को कुछ हद तक खारिज कर रहा है: हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता से कुछ मैनुअल हो सकते हैं; संचालन कार्यों के लिए रोजगार की मांग कम हो जाएगी, लेकिन डेटा क्षेत्र में बहुत अधिक जनशक्ति का निवेश करने की आवश्यकता होगी, इसलिए यदि डेटा प्रतिभाओं के परिप्रेक्ष्य से व्याख्या की जाए, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाज में अधिक नौकरी की रिक्तियां ला सकती है।

कड़ाई से कहें तो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास से मानव नौकरियों को खतरा नहीं है, बल्कि मैन्युअल प्रक्रियाएं हैं... यह बिल्कुल वही गलतफहमी है जो कई लोगों को इस नई तकनीक के बारे में है।

जबकि मैन्युअल प्रक्रियाएं कम हो जाएंगी, प्रौद्योगिकी में भी सुधार होगा, इसलिए इस विकास में अधिक डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों, तकनीशियनों और विश्लेषकों को शामिल करने की आवश्यकता होगी।

अगले पांच वर्षों में गेमिंग उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग टूल के बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन से बड़ी संख्या में नई नौकरियां पैदा होंगी, साथ ही हितधारकों को अपना ध्यान अधिक उत्पादक कार्यों पर स्थानांतरित करने और पूरी तरह से नए रोजगार के अवसर पैदा करने में सक्षम बनाया जाएगा।

स्पोर्टराडार के वास्तविक मामले के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संचालन को बनाए रखने के लिए, आवश्यक समर्थन और रखरखाव करने के लिए एक पूरी टीम बनाना आवश्यक है।

कंपनी वर्तमान में "700 से अधिक इंजीनियरों और 40 से अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग विशेषज्ञों को नियुक्त करती है जो 100% सटीकता और हर मिनट 30 मिलियन बाधाओं के साथ डेटा से 20 बिलियन प्रोफ़ाइल बनाने के लिए समर्पित हैं।"

यद्यपि कृत्रिम बुद्धिमत्ता गेमिंग उद्योग के लिए एक क्रांतिकारी नवाचार है, गेमिंग उद्योग की विकास गति भी हर गुजरते दिन के साथ बदल रही है, एक-दूसरे की प्रौद्योगिकियों के पूरक होने के साथ, मेरा मानना है कि यह अधिक स्थिर विकास पथ तैयार करने में सक्षम होगा उद्योग का भविष्य.