Umělá inteligence udělala v posledních letech výrazný pokrok, zvládla úkoly jako generování textu, vytváření obrázků a dokonce i psaní programového kódu. Ale další hranice není o popisování světa, je to o výuce strojů, jak svět skutečně funguje. Tento pokrok vedl k vývoji „světových modelů“ – systémů AI navržených k modelování a předpovídání fyzické reality, což je schopnost, která slibuje transformaci robotiky, autonomních systémů a dokonce i medicíny.
Co jsou světové modely?
Koncept světových modelů není nový, pochází z 50. let minulého století, ale znovu se objevil ve výzkumu AI kolem roku 2018 a nabral na síle v roce 2024 pomocí nástrojů, jako je OpenAI’s Sora a Google DeepMind’s Genie. V roce 2025 Cosmos od Nvidie, který získal titul „Nejlepší AI“ na CES, a V-JEPA 2 od Meta, který tvrdí, že rozumí základním fyzikálním zákonům, jako je gravitace, dále upevnily důležitost tohoto pole.
Světové modely v podstatě překlenují propast mezi abstraktními znalostmi a vtěleným porozuměním. Tradiční „základní modely“ (jako je ChatGPT) se učí z obrovských datových souborů, ale postrádají přímé zkušenosti. Mohou popsat gravitaci, ale necítí váhu. Naproti tomu světové základní modely modelují fyzická prostředí pomocí dat videa a senzorů, což umožňuje umělé inteligenci předvídat výsledky na základě akcí.
Od jazyka k prognózování
Velké jazykové modely (LLM) jsou vynikající při zpracování textu, ale fungují spíše na základě korelace než kauzality. Světové modely posouvají zaměření: namísto předpovídání dalšího slova předpovídají, co se příště stane poté, co dojde k akci. To může být tak jednoduché jako předpovídání trajektorie objektu, nebo tak složité jako předpovídání dopravních situací u samořídícího auta.
Podle Erica Landaua, generálního ředitele datové společnosti AI Encord, globální modely nemusí nutně nahrazovat LLM, ale spíše se vyvíjejí vedle nich. LLM obsahují určité tiché znalosti o světě, ale jsou roztříštěné. Světové modely se snaží o čistší a přímější reprezentaci reality.
Jak fungují: Dva přístupy
Světové modely fungují dvěma hlavními způsoby: generováním v reálném čase a simulací pevného prostředí. První vytváří dynamický svět, který reaguje na interakci, podobně jako videohra. Druhý vytváří předdefinované prostředí se zavedenými pravidly, což umožňuje jeho prozkoumání bez destabilizace simulace.
Obě metody mají za cíl poskytnout umělé inteligenci hlubší pochopení vztahů mezi příčinou a následkem, což jí umožňuje uvažovat předtím, než začne jednat, spíše než reagovat ve fázích. To je zásadní pro roboty, autonomní vozidla a další systémy, které potřebují spolehlivé předpovědi ve fyzickém prostoru.
Budoucnost umělé inteligence: Robotika, medicína a další
Poptávka po globálních modelech roste s tím, jak se AI posouvá za hranice chatbotů a směrem k nezávislejším agentům. Učení v reálném světě je drahé a riskantní; modelování nabízí bezpečnější a efektivnější alternativu. Robotika a autonomní řízení jsou zřejmé aplikace, ale potenciál sahá mnohem dále.
Vědci předpovídají rychlou expanzi do medicíny, kde by globální modely mohly způsobit revoluci ve objevování léků a plánování léčby simulací složitých biologických interakcí. Mohou také transformovat kreativní a vzdělávací nástroje, což umožňuje návrhářům testovat prototypy v pohlcujících prostředích a studentům interagovat se simulovanými systémy, než o nich jen číst.
Rizika a výzvy
Navzdory slibu zůstávají značné překážky. Přesné modelování reality je neuvěřitelně obtížné a i malé chyby se mohou časem nahromadit. Výpočetní výkon je hlavním omezením, protože tyto modely vyžadují obrovské zdroje GPU. Dalším úzkým hrdlem je získávání dat; získat vysoce kvalitní senzorická data je mnohem obtížnější než text používaný ke školení LLM.
Kromě technických problémů odborníci varují před možným zneužitím, včetně autonomních ozbrojených agentů a sociálního narušení způsobeného rozšířenou automatizací.
Jak nedávno řekl generální ředitel Nvidie Jensen Huang, AI je „nejdůležitější technologií naší doby“. Vývoj světových modelů představuje významný krok směrem k umělé inteligenci, která nezpracovává pouze informace, ale rozumí světu kolem sebe a vyvolává základní otázky o budoucnosti inteligence a automatizace.
