L’intelligenza artificiale ha fatto rapidi passi avanti negli ultimi anni, padroneggiando compiti come la generazione di testi, la creazione di immagini e persino la codifica di software. Ma la prossima frontiera non riguarda la descrizione del mondo: riguarda le macchine che apprendono come il mondo funziona effettivamente. Questa spinta ha portato allo sviluppo di “modelli mondiali”, sistemi di intelligenza artificiale progettati per simulare e prevedere la realtà fisica, una capacità pronta a trasformare la robotica, i sistemi autonomi e persino la medicina.
Cosa sono i modelli mondiali?
Il concetto di modelli mondiali non è nuovo, risale agli anni ’50, ma è riemerso nella ricerca sull’intelligenza artificiale intorno al 2018 e ha guadagnato slancio nel 2024 con strumenti come Sora di OpenAI e Genie di Google DeepMind. Nel 2025, Cosmos di Nvidia, incoronato “Miglior intelligenza artificiale” al CES, e V-JEPA 2 di Meta, che afferma di comprendere la fisica di base come la gravità, hanno ulteriormente consolidato l’importanza del campo.
In sostanza, i modelli del mondo colmano il divario tra conoscenza astratta e comprensione incarnata. I “modelli di base” tradizionali (come ChatGPT) imparano da vasti set di dati ma mancano di esperienza diretta. Possono descrivere la gravità ma non sentire il peso. I modelli di fondazione mondiale, al contrario, simulano ambienti fisici utilizzando video e dati sensoriali, consentendo all’intelligenza artificiale di prevedere i risultati in base alle azioni.
Dal linguaggio alla previsione
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) eccellono nell’elaborazione del testo, ma operano sulla correlazione piuttosto che sulla causalità. I modelli mondiali spostano il focus: invece di prevedere la parola successiva, prevedono cosa accadrà successivamente dopo che un’azione è stata intrapresa. Potrebbe essere semplice come prevedere come si muove un oggetto o complesso come anticipare i modelli di traffico di un’auto a guida autonoma.
Come afferma Eric Landau, CEO della società di dati di intelligenza artificiale Encord, i modelli mondiali non stanno necessariamente sostituendo gli LLM, ma corrono al loro fianco come un percorso parallelo di sviluppo. Gli LLM contengono una conoscenza del mondo implicita, ma è frammentata. I modelli del mondo mirano a una rappresentazione più pulita e diretta della realtà.
Come funzionano: due approcci
I modelli mondiali operano in due modi principali: generazione in tempo reale e simulazione di ambienti fissi. Il primo crea un mondo dinamico che risponde alle interazioni, proprio come un videogioco. La seconda costruisce un ambiente predefinito con regole stabilite, consentendo l’esplorazione senza destabilizzare la simulazione.
Entrambi i metodi mirano a fornire all’IA una comprensione più profonda di causa ed effetto, consentendole di ragionare prima di agire anziché reagire passo dopo passo. Ciò è fondamentale per robot, veicoli autonomi e altri sistemi che necessitano di previsioni affidabili negli spazi fisici.
Il futuro dell’intelligenza artificiale: robotica, medicina e oltre
La domanda di modelli mondiali sta crescendo man mano che l’intelligenza artificiale va oltre i chatbot verso agenti più indipendenti. La formazione nel mondo reale è costosa e rischiosa; le simulazioni offrono un’alternativa più sicura ed efficiente. La robotica e la guida autonoma sono applicazioni ovvie, ma il potenziale si estende ulteriormente.
I ricercatori prevedono una rapida espansione nel campo della medicina, dove i modelli mondiali potrebbero rivoluzionare la scoperta dei farmaci e la pianificazione del trattamento simulando complesse interazioni biologiche. Potrebbero anche trasformare gli strumenti creativi ed educativi, consentendo ai progettisti di testare prototipi in ambienti immersivi e agli studenti di interagire con sistemi simulati invece di limitarsi a leggerli.
Rischi e sfide
Nonostante la promessa, permangono ostacoli significativi. Simulare accuratamente la realtà è incredibilmente difficile e anche gli errori più piccoli possono aggravarsi nel tempo. La potenza di calcolo è un limite importante, poiché questi modelli richiedono enormi risorse GPU. L’acquisizione dei dati è un altro collo di bottiglia; i dati dei sensori di alta qualità sono molto più difficili da ottenere rispetto al testo utilizzato per addestrare gli LLM.
Al di là delle sfide tecniche, gli esperti mettono in guardia da potenziali abusi, inclusi agenti autonomi armati e dallo sconvolgimento sociale causato dall’automazione diffusa.
Come ha recentemente affermato il CEO di Nvidia Jensen Huang, l’intelligenza artificiale è “la tecnologia di maggior impatto del nostro tempo”. Lo sviluppo di modelli mondiali segna un passo fondamentale verso un’intelligenza artificiale che non si limita a elaborare le informazioni ma comprende il mondo che la circonda, sollevando domande fondamentali sul futuro dell’intelligenza e dell’automazione.
