पलांटिर टेक्नोलॉजीज, इस वर्ष S&P 500 में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली कंपनी, ने अपनी नवीनतम शेयरधारक पत्रिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की जरूरत में आई उछाल को "भूख लगी हुई तूफान" करार दिया है। डेटा एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर कंपनी ने अपने पूरे साल की आय का पूर्वानुमान बढ़ाया है, जब उसने तिमाही आय रिपोर्ट की है जिसने उसकी अपनी उम्मीदों को पार कर लिया है, हालांकि कुछ वॉल स्ट्रीट की अपेक्षाएं पूरी नहीं हुईं। पलेटिर का आशावान दृष्टिकोण एआई के बदलाव लाने वाले प्रभाव को दर्शाता है, जो सरकार से लेकर वाणिज्यिक कंपनियों तक हर क्षेत्र में फैल रहा है, और वैश्विक एआई अपनाने से प्रेरित निरंतर वृद्धि के प्रति विश्वास भी दिखाता है। कंपनी इस बात पर बल देती है कि एआई का महत्वपूर्ण रोल है क्योंकि व्यवसाय उन्नत डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने के उपकरण खोज रहे हैं। मजबूत तिमाही बिक्री के बावजूद, पलेटिर अपेक्षाकृत उच्च विश्लेषक अनुमानों से कम साबित हुई है, जो प्रीमियम बाजार मूल्यांकन को पूरा करने में जारी चुनौतियों को उजागर करता है। फिर भी, कंपनी का राजस्व अनुमान में उल्लेखनीय वृद्धि मौजूदा मांग और संचालन की गति को दर्शाती है। दूसरी ओर, अन्य प्रमुख कंपनियों को विपरीत मुसीबतों का सामना करना पड़ रहा है; उदाहरण के लिए, फोर्ड मोटर कंपनी ने जियो-पॉलिटिकल दबावों, विशेष रूप से ट्रम्प प्रशासन के टैरिफ के कारण, अपनी 2025 की वित्तीय मार्गदर्शन को निलंबित कर दिया है। ये टैरिफ, जो फोर्ड की समायोजित आय को लगभग 1

OpenAI ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों के विकास को तेज करने के लिए एक महत्वाकांक्षी नई रोडमैप का अनावरण किया है। यह व्यापक योजना उस अवसंरचना का विस्तार करने पर केंद्रित है जो एआई सिस्टम का आधार है, साथ ही इन तकनीकों के वास्तविक दुनिया में उपयोग को कई क्षेत्रों में विस्तारित करने का लक्ष्य रखती है। मुख्य उद्देश्य न केवल एआई मॉडलों की क्षमताओं को बढ़ावा देना है बल्कि उन्हें एक बड़े दर्शक वर्ग तक पहुँचाना भी है, ताकि विभिन्न उद्योगों में अधिक व्यापक रूप से अपनापन हो सके। यह पहल OpenAI के मिशन में एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाओं को आगे बढ़ाने के प्रयास को बल मिल रहा है। अवसंरचना के विस्तार में भारी निवेश कर, OpenAI अगली पीढ़ी के एआई मॉडल की बढ़ती जटिलताओं और गणना की आवश्यकताओं का प्रबंधन करना चाहता है। अवसंरचना की क्षमता में सुधार आवश्यक है ताकि एआई सिस्टम अधिक कुशलतापूर्वक और बड़े पैमाने पर कार्य कर सकें, जो अधिक उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का समर्थन करता है और मजबूत परिणाम प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, OpenAI एआई के व्यावहारिक उपयोग को शैक्षणिक और प्रयोगात्मक ढांचों से बाहर भी विस्तारित करने की योजना बना रहा है। इसमें स्वास्थ्य सेवाएं, वित्त, शिक्षा, ग्राहक सेवा, और रचनात्मक उद्योगों जैसे क्षेत्रों में एआई समाधान का गहरा इंटिग्रेशन शामिल है। लक्ष्य है ऐसी एआई का विकास जो न केवल नियंत्रित वातावरणों में अच्छा प्रदर्शन करे, बल्कि यथार्थ दुनिया की समस्याओं का भी प्रभावी ढंग से समाधान कर सके, जिससे व्यवसायों और उपभोक्ताओं दोनों को मापने योग्य लाभ मिलें। पहुंच में सुधार एक और महत्वपूर्ण घटक है OpenAI के रोडमैप का। विकसित एआई टूल्स को डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और उद्यमों के लिए अधिक सुलभ बनाने का उद्देश्य रखते हुए, OpenAI एआई प्रौद्योगिकी को लोकतांत्रिक बनाने का प्रयास कर रहा है। यह लोकतांत्रीकरण व्यापक इनोवेशन को стимूलट करेगा, जिससे विभिन्न उपयोगकर्ताओं को नए अनुप्रयोगों और सुधारों को बनाने का अवसर मिलेगा। OpenAI ऐसी एआई प्रणालियों का दृष्टिकोण रखता है जो न केवल अत्याधुनिक हैं, बल्कि उन्हें तैनात करना, अनुकूलित करना, और मौजूदा कार्यप्रणालियों में एकीकृत करना भी आसान हो। इस रणनीति का एक आधारभूत पहलू OpenAI का जिम्मेदार एआई विकास के प्रति समर्पण है। संगठन सुरक्षा, नैतिकता और पारदर्शिता को प्राथमिकता देता है, जो AI क्षमताओं को आगे बढ़ाने के महत्वपूर्ण घटक हैं। यह दृष्टिकोण पूर्वाग्रह, गोपनीयता और समाज पर प्रभाव जैसी मुद्दों को संबोधित करता है, विश्वास स्थापित करता है और AI प्रौद्योगिकियों से सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने का मार्ग प्रशस्त करता है। रोडमैप में OpenAI की तेजी से बदलते AI क्षेत्र में अपनी पहचान बनाए रखने और प्रतिस्पर्धा का सामना करने की भी स्वीकृति झलकती है। निरंतर नवाचार और रणनीतिक निवेश के माध्यम से, OpenAI अपनी नेतृत्व स्थिति को बनाए रखना चाहता है और वैश्विक प्रगति में योगदान देना जारी रखेगा। उनके प्रयास ऐसे होंगे कि AI कैसे दैनिक जीवन में एकीकृत होता है, इसे अधिक बुद्धिमान, सहज, और व्यापक जनता के लिए लाभकारी बनाता है। इस पहल ने उद्योग विशेषज्ञों और व्यवसायों का ध्यान आकर्षित किया है, जो OpenAI के दृष्टिकोण को तेजी से AI परिवर्तन का उत्प्रेरक मानते हैं। जैसे-जैसे AI तकनीकें डिजिटल ढांचों और निर्णय लेने में अधिक शामिल होती जाएंगी, OpenAI का रोडमैप उद्योगों के कार्य करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव ला सकता है, जिससे दक्षता, उत्पादकता और रचनात्मकता बढ़ेगी। सारांश में कहा जाए तो, OpenAI का नया विकसित रोडमैप भविष्य के लिए एक स्पष्ट रणनीति प्रस्तुत करता है, जिसमें AI अवसंरचना का विस्तार, व्यावहारिक अनुप्रयोगों का प्रसार, और पहुंच में सुधार पर केंद्रित है। यह योजना न केवल AI की तकनीकी क्षमताओं को बेहतर बनाना चाहती है बल्कि जिम्मेदार उपयोग और व्यापक स्वीकृति को भी प्रोत्साहित करना चाहती है, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य सकारात्मक और लाभकारी हो सके। OpenAI की लगातार प्रतिबद्धता इसकी प्रभावशाली भूमिका को रेखांकित करती है, जो AI को अधिक प्रभावशाली और लाभकारी क्षितिज की ओर मार्गदर्शन करती है।

2026 में, भारत के सोशल मीडिया मार्केटिंग (एसएमएम) उद्योग तेजी से विकास और परिवर्तन का अनुभव कर रहा है, जिसमें विभिन्न हितधारक—कंटेंट क्रिएटर, एजेंसियां, रीसेलर और व्यवसाय—तेजी से, सस्ती और स्केलेबल मार्केटिंग समाधान खोज रहे हैं ताकि अपनी ऑनलाइन उपस्थिति को मजबूत किया जा सके। बढ़ती मांग से सोशल मीडिया की महत्वपूर्ण भूमिका स्पष्ट हो जाती है, जो ब्रांड की दृश्यता, ग्राहक जुड़ाव और आय सृजन में अहम है। इस प्रतिस्पर्धात्मक भीड़ के बीच, Smmwiz

एंथ्रोपिक, एक प्रमुख आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी, को हाल ही में अमेरिकी रक्षा विभाग द्वारा "सप्लाई चेन जोखिम" घोषित किया गया है, जिससे सभी अमेरिकी सैन्य निजी ठेकेदारों, आपूर्तिकर्ताओं और भागीदारों को उसके साथ व्यवसाय करने से रोक दिया गया है। यह अभूतपूर्व कदम निजी AI कंपनियों और अमेरिकी सैन्य के बीच संबंधों में एक महत्वपूर्ण विकास है, जो प्रगतिशील AI तकनीकों के नैतिक उपयोग को लेकर चल रही तनावों को उजागर करता है। यह घोषणा एंथ्रोपिक के मजबूत नैतिक सिद्धांतों के कारण हुई है, विशेष रूप से इसके उस निर्णय को त्यागने से इनकार जो करार संबंधी प्रतिबंधों को हटाता है। ये प्रतिबंध उसके AI सिस्टम का घरेलू निगरानी और पूरी तरह स्वायत्त हथियारों के उपयोग पर रोक लगाते हैं। यह कंपनी की जिम्मेदार AI विकास के प्रति प्रतिबद्धता और उन इस्तेमालों के प्रति सावधानी का संकेत है जो निजता का उल्लंघन कर सकते हैं या नैतिक चिंताओं को जन्म दे सकते हैं। इसके विपरीत, पेंटागन ऐसी आपूर्तिकर्ताओं को आवश्यक मानता है जो राष्ट्रीय सुरक्षा उद्देश्यों, जैसे निगरानी, खुफिया, लक्षित करने, और स्वायत्त हथियार प्रणालियों का समर्थन करने के लिए उन्नत AI उपकरण प्रदान कर सकें—ऐसे क्षेत्र जहां AI का समावेशन越来越 महत्वपूर्ण होता जा रहा है। एंथ्रोपिक को सप्लाई चेन जोखिम के रूप में लेबल करने का अर्थ है कि उसकी नीतियां सैन्य संचालन की विश्वसनीयता, सुरक्षा या अनुपालन के लिए खतरा बन सकती हैं। इस निर्णय के जरिए पेंटागन अपने सहयोगियों से अपेक्षा करता है कि वे नैतिक और परिचालन मानकों का पालन करें, बिना ऐसी नीतियों के जो सैन्य कार्यों में बाधा पहुंचाएं। यह स्थिति AI समुदाय और नीति निर्धारकों के बीच उस व्यापक बहस को उजागर करती है कि सैन्य संदर्भ में AI का क्या भूमिका हो। इस पर नजर रखने वाले नैतिक ऑडिट के समर्थक चेतावनी देते हैं कि AI का प्रयोग मानवाधिकार का उल्लंघन कर सकता है, संघर्ष बढ़ा सकता है या नागरिक स्वतंत्रताओं को कमजोर कर सकता है। वहीं, व्यापक सैन्य AI उपयोग के समर्थक इन तकनीकों को रणनीतिक लाभ बनाए रखने का महत्वपूर्ण साधन मानते हैं, विशेष रूप से जटिल वैश्विक माहौल में। एंथ्रोपिक, जो AI सुरक्षा और नैतिक अनुरूपता पर केंद्रित है, की स्थापना मानवीय मूल्यों और सुरक्षा प्रोटोकॉल के साथ मिलकर शक्तिशाली AI प्रणालियों के विकास के लिए हुई थी, जिसमें दुरुपयोग के खिलाफ सुरक्षा उपाय शामिल हैं—विशेषकर निगरानी और स्वायत्त युद्ध की संेदनशील गतिविधियों में। पेंटागन की प्रतिक्रिया इस चुनौती को दर्शाती है कि AI डेवलपर्स को इनोवेशन, नैतिकता और सरकारी सहयोग के बीच संतुलन बनाने में कितनी कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है, विशेष रूप से रक्षा जैसे अहम क्षेत्रों में। सामरिक आपूर्ति श्रृंखला से वंचित होना एंथ्रोपिक के लिए वाणिज्यिक और रणनीतिक दोनों तरह से बड़ा प्रभाव डाल सकता है, जैसे सरकार से अनुबंध प्राप्त करने और बाजार अवसरों में कमी। विशेषज्ञ मानते हैं कि यह घटनाक्रम रक्षा अधिकारियों और AI कंपनियों के बीच अधिक स्पष्ट ढांचे बनाने के लिए संवाद को प्रोत्साहित कर सकता है, जो तकनीकी प्रगति और नैतिक जिम्मेदारी के बीच संतुलन स्थापित करे। इस स्थिति में पारदर्शिता और आपसी समझ का महत्व भी बढ़ा है, ताकि AI के उपयुक्त सैन्य और नागरिक प्रयोग सुनिश्चित किए जा सकें। रक्षा क्षेत्र से आगे बढ़ते हुए, एंथ्रोपिक का यह रुख तकनीक समुदाय के एक हिस्से के साथ सहमति में है, जो AI के उन उपयोगों पर प्रतिबंध लगाने का समर्थन करता है जो निजता का उल्लंघन करते हैं या पूरी तरह स्वायत्त हथियारों का समर्थन करते हैं—ऐसी तकनीकें जिनके अनावश्यक परिणाम होने या संघर्ष को अस्थिर करने का खतरा है। यह नामांकन अमेरिका में AI के विकास भविष्य के सवाल भी उठाता है, विशेष रूप से सरकारी खरीद और सहयोग में, जहां व्यापक AI शासकीय नियंत्रण की मांग बढ़ रही है। उद्योग समूहों, नीति निर्माताओं, नैतिकतावादियों और जनता की भागीदारी से इन जरूरतों को पूरा करने का प्रयास किया जा रहा है। जैसे-जैसे चर्चा आगे बढ़ेगी, ऐसी कंपनियों पर दबाव बढ़ सकता है कि वे सरकारी आवश्यकताओं के साथ मेल खाने के लिए अपनी नीतियों में बदलाव करें, ताकि बाजार में अपनी पहुंच बनी रह सके। वहीं, सरकारी संस्थान भी उम्मीद कर सकते हैं कि मानकों में सुधार लाकर वे साझेदारी को प्रोत्साहित करें, जो राष्ट्रीय हितों को जिम्मेदारी से आगे बढ़ाए। कुल मिलाकर, पेंटागन द्वारा एंथ्रोपिक को सप्लाई चेन जोखिम के रूप में चिन्हित करना, प्रौद्योगिक विकास, नैतिक जिम्मेदारी और राष्ट्रीय सुरक्षा के जटिल संबंधों को रेखांकित करता है। यह AI के विकसित होते हुए विकास एवं तैनाती के परिदृश्य का एक उदाहरण है, जिसमें स्पष्ट दिशा-निर्देश और क्षेत्रीय सहयोग अत्यंत आवश्यक हैं, ताकि अत्याधुनिक AI तकनीकों से उत्पन्न चुनौतियों का सामना किया जा सके।

डिज़ाइनेटेड लोकल एक्सपर्ट™ (DLE) नेटवर्क ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित एक क्रांतिकारी राष्ट्रीय विस्तार की शुरुआत की है, जिसके जरिए यह खुद को पहले ऐसे रियल एस्टेट डेजिगनेशन नेटवर्क के रूप में स्थापित कर रहा है जो Google AI, Google Maps, वॉयस सर्च टेक्नोलॉजीज और उन्नत बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के साथ निर्बाध इंटीग्रेशन के लिए अपने स्वामित्व वाले MetaDLE टेक्नोलॉजी का प्रयोग करता है। यह रणनीतिक लॉन्च एक बड़ा मील का पत्थर है, जो DLE नेटवर्क को उत्तरी अमेरिका का सबसे अग्रणी AI-संचालित रियल एस्टेट प्राधिकरण नेटवर्क बनाता है। आधुनिक AI का उपयोग कर, यह नेटवर्क रियल एस्टेट की खोज को अत्याधुनिक प्लेटफार्मों पर बेहतर बनाता है, जिससे आज के डिजिटल माहौल में स्थानीय रियल एस्टेट विशेषज्ञता तक पहुंचना और उस पर भरोसा करने का मानक स्थापित होता है। जैसे ही उपभोक्ता खोज व्यवहार तेजी से AI-सक्षम सर्च इंजन, वॉयस असिस्टेंट्स और Google Maps जैसी लोकेशन-आधारित सेवाओं की ओर बढ़ रहा है, DLE नेटवर्क ने अपनी तकनीक को इन मांगों को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया है—जिससे उपभोक्ताओं को सही, भरोसेमंद जानकारी विश्वसनीय विशेषज्ञों से मिले। इस परिवर्तन का मुख्य आधार है स्वामित्व वाली MetaDLE तकनीक, जो स्थानीय रियल एस्टेट ज्ञान को AI-संचालित प्लेटफार्मों से जोड़ती है, जिससे Google AI, OpenAI का ChatGPT, Google Gemini, Perplexity AI, Grok और विभिन्न वॉयस असिस्टेंट्स जैसे शीर्ष AI सिस्टम के साथ निर्बाध इंटीग्रेशन संभव हो पाता है। यह प्रगति यू

परिचय: 2026 सीएमओ सर्वेक्षण से अंतर्दृष्टि 2026 का सीएमओ सर्वेक्षण आधुनिक विपणन के जटिल परिदृश्य को उजागर करता है, जहाँ बढ़ती रणनीतिक महत्वता आर्थिक दबावों और संगठनात्मक सीमाओं के साथ टकरा रही है। जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अपनाने की गति तेज हो रही है और विपणन के दीर्घकालिक मूल्य को स्पष्ट किया जा रहा है, विपणक 2020 के बाद अपने सबसे अधिक निराशावादी हैं, जिससे सतर्कता, दक्षता और मापनीय रिटर्न की ओर बदलाव हो रहा है। अमेरिका के वरिष्ठ मार्केटिंग नेताओं के बीच किए गए इस सर्वेक्षण में विपणन के बीच मौजूद तनाव को रचनात्मकता और संयम, विस्तार और सम्मिलितकरण के बीच देखा गया है। आर्थिक निराशावाद रणनीति को नए सिरे से आकार दे रहा है एक मुख्य निष्कर्ष है आर्थिक आशावाद में तेज गिरावट — आधे से अधिक विपणक ने तिमाही-दर-तिमाही खराब भावना व्यक्त की है, जो महामारी के बाद से सबसे कम है। यह निराशावाद निर्णयों को प्रभावित कर रहा है क्योंकि कंपनियाँ टैरिफ और सूक्ष्म अर्थव्यवस्था दबावों के कारण कीमतें बढ़ा रही हैं, और अधिक कंपनियां निवेश कम कर रही हैं बजाय बढ़ाने के। परिणामस्वरूप, विपणक ग्राहक बनाए रखने को प्राथमिकता दे रहे हैं, नए बाजारों के बजाय मौजूदा ग्राहकों पर खर्च कर रहे हैं। ड्यूक विश्वविद्यालय के फूका स्कूल की प्रोफेसर और सर्वेक्षण निदेशक क्रिस्टिन मूमरन कहती हैं: “अस्थिरता का सामना करते हुए, विपणक अपनी जानी-पहचानी चीजों की ओर वापस लौट रहे हैं।” AI को अपनाने में तेजी आर्थिक चुनौतियों के बावजूद, दो वर्षों में AI का उपयोग दोगुना हो गया है, और जनरेटिव AI तेजी से बढ़ रहा है। अब AI कंटेंट सृजन, व्यक्तिगत पेशकश, और डेटा विश्लेषण में मुख्य भूमिका निभा रहा है। उल्लेखनीय है कि 40% कंपनियां जेनरेटीव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO) का उपयोग कर रही हैं, जो पिछले सर्वेक्षणों में मौजूद नहीं था। विपणक अपेक्षा करते हैं कि तीन वर्षों में AI मार्केटिंग गतिविधियों में से आधे से अधिक को संचालित करेगा, और उन्होंने बिक्री उत्पादकता, ग्राहक संतुष्टि, और लागत दक्षता में सुधार की रिपोर्ट दी है। विपणन तकनीक में क्रियान्वयन का अंतर हालांकि, तकनीक का अपनाना संगठनात्मक तैयारी से आगे है। वर्तमान में कोई भी विपणन तकनीक उच्च प्रदर्शन मानदंडों को पूरा नहीं करती, और प्रगति दो वर्षों से रुकी हुई है। बाधाएँ ढांचागत हैं—सीमित बजट, एकीकरण की कठिनाइयाँ, प्रतिभा की कमी, और पर्याप्त समय का अभाव। मूमरन बल देते हैं कि तकनीक में निवेश और क्षमता विकास के बीच संगति आवश्यक है। क्षमताएं विकसित करने में मांगों की तुलना में देरी AI, विश्लेषण, और तकनीकी कौशल के लिए बढ़ती मांग और संसाधनों में निवेश के बीच असमंजस है। प्रशिक्षण बजट विपणन खर्च का केवल 3

लोकप्रिय विज्ञान दैनिक न्यूज़लेटर की सदस्यता लें जिसमें छह दिन प्रतिदिन प्रगति, खोजें और DIY टिप्स जारी की जाती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल की प्रगति का अक्सर उनके गेमिंग कौशल से संकेत मिलता है। IBM का Deep Blue 1997 में विश्व को स्तब्ध कर गया जब उसने शतरंज के ग्रैंडमास्टर गैरी कास्पारोव को हराया, और लगभग दो दशक बाद, Google का AlphaGo एक मानव चैंपियन को गो में हराने में सफल रहा—जिसे कभी असंभव माना जाता था। तभी से, एआई ने बोर्ड गेम से वीडियो गेम तक प्रगति की है, रिइनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके, जो चैटबॉट्स जैसे ChatGPT को प्रशिक्षण देने के लिए भी महत्वपूर्ण है, और मशीनों को Atari गेम्स और डोटा 2 जैसे जटिल रणनीति खेलों में महारत हासिल करने में मदद करता है। हालांकि, एआई अभी भी जल्दी से विभिन्न अधिक खुली-ended गेम सीखने में संघर्ष करता है—एक ऐसा क्षेत्र जहां मनुष्यों का वर्चस्व है। जब किसी अज्ञात खेल का सामना होता है, तो मनुष्यों को जल्दी ही उसकी मूल बातें समझ आ जाती हैं, जबकि AI मॉडल अक्सर असफल रहते हैं, जैसा कि NYU के कंप्यूटर साइंस प्रोफेसर जूलियन टोगेलियस और सहयोगियों ने अपने हालिया पेपर में बताया है। यह अंतर मानवीय बुद्धिमत्ता और AI की वर्तमान क्षमताओं के बीच मौलिक फर्क को उजागर करता है, और यह दर्शाता है कि AI के पास अभी मानव स्तर या उससे ऊपर पहुंचने से पहले लंबा रास्ता तय करना है। खेल लंबे समय से AI के लिए आदर्श परीक्षण मैदान रहे हैं क्योंकि इनमें नियम predictable होते हैं, लक्ष्य स्पष्ट होते हैं, और मैकेनिक्स भी, जो रिइनफोर्समेंट लर्निंग के अनुकूल हैं—मॉडल बार-बार खेल खेलते हैं, और परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सुधार करते हैं। इस दृष्टिकोण ने DeepMind को 2015 में Atari खेलों में महारत हासिल करने में मदद की, और आज के बड़े भाषा मॉडल भी विशाल इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। लेकिन, ये मॉडल केवल विशिष्ट कार्यों में ही अच्छा प्रदर्शन करते हैं जिनमें स्पष्ट सीमाएं होती हैं; खेलने में मामूली बदलाव से AI की प्रदर्शन क्षमता प्रभावित हो सकती है। जबकि AI किसी खास गेम में सुपरह्यूमन कौशल हासिल कर सकता है, तो भी उसे सुधार करना कठिन होता है। यह सीमा तब अधिक स्पष्ट हो जाती है जब आधुनिक गेम अधिक open-ended और अमूर्त हो जाते हैं। शतरंज की भांति, “Red Dead Redemption” जैसे ओपन-वर्ल्ड गेम्स में जटिल उद्देश्य होते हैं, जो सीधे लक्ष्यों की तुलना में नैतिक संघर्षों को दर्शाते हैं। मनुष्यों को इन सभी नुकीले पहलुओं को समझने में सहजता होती है; मशीनें ऐसा नहीं कर पातीं। यहां तक कि “Minecraft” जैसे सरल सैंडबॉक्स गेम्स में भी, AI बेसिक क्रियाएँ जैसे कूदना कर सकता है, लेकिन उसकी समझ सीधी नहीं होती। लेखक मानते हैं कि अच्छी तरह से डिजाइन किए गए खेल मानव की सहज बुद्धिमत्ता, सामान्य ज्ञान और अनुभव के साथ मेल खाते हैं—जो मनुष्यों ने वर्षों के वास्तविक दुनिया के अनुभव से अर्जित किया है। उदाहरण के लिए, बच्चे लगभग 18 से 24 महीनों के बीच वस्तुओं को पहचानना सीख लेते हैं, बस अनुभव के आधार पर, जबकि मशीनों को इसमें बहुत अधिक मार्गदर्शन चाहिए होता है। यह अनुभव आधारित श्रेष्ठता मनुष्यों को नए खेल तेजी से सीखने की अनुमति देती है। शोध से पता चलता है कि जिज्ञासा-प्रेरित रिइनफोर्समेंट लर्निंग वाला AI लगभग चार मिलियन कुंजी प्रेस—या लगभग 37 लगातार घंटे—में एक खेल पूरा कर सकता है, जबकि सामान्य मनुष्यों को नए यांत्रिकी को समझने में आमतौर पर 10 घंटे से भी कम लगते हैं। फिर भी, AI सामान्य गेमप्ले में प्रगति कर रहा है। 2023 में, Google DeepMind ने SIMA 2 नामक मॉडल लॉन्च किया, जो मौजूदा AI को उसके Gemini बड़े भाषा मॉडल से सोचने-समझने की क्षमता जोड़ता है, जिससे यह बेहतर तरीके से 3D खेलों को समझने और उनमें इंटरैक्ट करने में सक्षम हो गया—उन खेलों में भी, जिनमें वह विशेष रूप से प्रशिक्षित नहीं था। फिर भी, टोगेलियस और उनके सहयोगी चेतावनी देते हैं कि AI को मानव संवेगशीलता के स्तर पर पहुंचने से पहले अभी बहुत क्षेत्र तय करना है। वे एक मानक स्थापित करने का प्रस्ताव करते हैं, जिसमें ऐसा मॉडल हो जो बिना किसी पूर्व प्रशिक्षण के स्ट्रीम या iOS ऐप स्टोर पर टॉप 100 खेल खेलने और जीतने में सक्षम हो—और वह भी लगभग उतना ही समय में जितना एक मनुष्य लेता है। यह अभी भी एक कठिन कार्य है, जिसे वर्तमान AI तकनीकें न तो हल कर पा रही हैं और न ही शायद ही गंभीरता से प्रयास कर रही हैं। इस स्तर की सामान्यता प्राप्त करने का मतलब है कि AI को असली रचनात्मकता, आगे की योजना बनाना, और अमूर्त सोच दिखानी होगी—जो विशेष रूप से मानव बुद्धिमत्ता की विशेषताएं हैं। अंततः, “मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता” तक पहुँचने के लिए AI का असली परीक्षा कभी गहरे नकली (Deepfakes) बनाने या उथले उपन्यास लिखने में नहीं बल्कि विभिन्न और विविध खेलों को मनुष्यों जैसी सीखने की गति और समझ के साथ mastering करने में हो सकती है।