Sztuczna inteligencja poczyniła w ostatnich latach znaczne postępy, opanowując zadania takie jak generowanie tekstu, tworzenie obrazów, a nawet pisanie kodu programu. Ale następna granica nie polega na opisie świata, ale na uczeniu maszyn, jak świat naprawdę działa. Postęp ten doprowadził do opracowania „modeli świata” – systemów sztucznej inteligencji zaprojektowanych do modelowania i przewidywania rzeczywistości fizycznej, co może zmienić robotykę, systemy autonomiczne, a nawet medycynę.
Czym są modele świata?
Koncepcja modeli świata nie jest nowa, jej początki sięgają lat 50. XX wieku, ale pojawiła się ponownie w badaniach nad sztuczną inteligencją około 2018 r. i nabrała rozpędu w 2024 r. dzięki narzędziom takim jak Sora firmy OpenAI i Genie firmy Google DeepMind. W 2025 r. Cosmos firmy Nvidia, który zdobył tytuł „Najlepszej sztucznej inteligencji” na targach CES, oraz V-JEPA 2 firmy Meta, która twierdzi, że rozumie podstawowe prawa fizyki, takie jak grawitacja, jeszcze bardziej ugruntowały znaczenie tego pola.
Zasadniczo modele świata wypełniają lukę pomiędzy wiedzą abstrakcyjną a ucieleśnionym zrozumieniem. Tradycyjne „modele bazowe” (takie jak ChatGPT) uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, ale brakuje im bezpośredniego doświadczenia. Potrafią opisać grawitację, ale nie czują ciężaru. Z kolei światowe modele bazowe modelują środowiska fizyczne przy użyciu danych wideo i czujników, umożliwiając sztucznej inteligencji przewidywanie wyników na podstawie działań.
Od języka do prognozowania
Duże modele językowe (LLM) doskonale radzą sobie z przetwarzaniem tekstu, ale działają w oparciu o korelację, a nie przyczynowość. Modele świata zmieniają punkt ciężkości: zamiast przewidywać następne słowo, przewidują, co stanie się następnie po tym, jak akcja się wydarzy. Może to być tak proste, jak przewidywanie trajektorii obiektu, lub tak złożone, jak przewidywanie sytuacji na drodze w przypadku samochodu autonomicznego.
Według Erica Landau, dyrektora generalnego Encord, firmy zajmującej się danymi AI, modele globalne niekoniecznie zastępują LLM, ale raczej ewoluują wraz z nimi. LLM zawierają pewną cichą wiedzę o świecie, ale jest ona fragmentaryczna. Modele świata dążą do czystszej i bardziej bezpośredniej reprezentacji rzeczywistości.
Jak to działa: dwa podejścia
Modele świata działają na dwa główne sposoby: generowanie w czasie rzeczywistym i symulacja stałego środowiska. Pierwsza tworzy dynamiczny świat, który reaguje na interakcję, podobnie jak gra wideo. Drugi tworzy predefiniowane środowisko o ustalonych zasadach, umożliwiając jego eksplorację bez destabilizacji symulacji.
Obie metody mają na celu umożliwienie sztucznej inteligencji głębszego zrozumienia związków przyczynowo-skutkowych, umożliwiając jej rozumowanie przed podjęciem działania, a nie reagowanie etapami. Ma to kluczowe znaczenie w przypadku robotów, pojazdów autonomicznych i innych systemów, które wymagają niezawodnych przewidywań w przestrzeni fizycznej.
Przyszłość sztucznej inteligencji: robotyka, medycyna i nie tylko
Zapotrzebowanie na modele globalne rośnie w miarę jak sztuczna inteligencja wykracza poza chatboty i kieruje się w stronę bardziej niezależnych agentów. Nauka w prawdziwym świecie jest kosztowna i ryzykowna; modelowanie stanowi bezpieczniejszą i skuteczniejszą alternatywę. Robotyka i jazda autonomiczna to oczywiste zastosowania, ale potencjał sięga znacznie dalej.
Naukowcy przewidują szybką ekspansję w medycynie, gdzie globalne modele mogą zrewolucjonizować odkrywanie leków i planowanie leczenia poprzez symulację złożonych interakcji biologicznych. Mogą także przekształcać narzędzia kreatywne i edukacyjne, umożliwiając projektantom testowanie prototypów w wciągających środowiskach, a uczniom interakcję z symulowanymi systemami, zamiast tylko o nich czytać.
Ryzyka i wyzwania
Pomimo obietnic nadal istnieją istotne przeszkody. Dokładne modelowanie rzeczywistości jest niezwykle trudne, a nawet drobne błędy mogą z czasem się kumulować. Moc obliczeniowa jest głównym ograniczeniem, ponieważ modele te wymagają ogromnych zasobów procesora graficznego. Pozyskiwanie danych to kolejne wąskie gardło; uzyskanie wysokiej jakości danych sensorycznych jest znacznie trudniejsze niż tekst używany do szkolenia LLM.
Oprócz wyzwań technicznych eksperci ostrzegają przed potencjalnymi nadużyciami, w tym autonomicznymi agentami zbrojnymi i zakłóceniami społecznymi spowodowanymi powszechną automatyzacją.
Jak niedawno powiedział dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, sztuczna inteligencja to „najważniejsza technologia naszych czasów”. Rozwój modeli świata stanowi ważny krok w kierunku sztucznej inteligencji, która nie tylko przetwarza informacje, ale rozumie otaczający go świat, rodząc podstawowe pytania o przyszłość inteligencji i automatyzacji.
