Meta, DeepMind, OpenAI či Nvidia zvyšujú investície do tzv. world modelov pokročilých systémov, ktoré nespracúvajú len text, ale chápu svet z videí, senzorov a prostredia. Cieľom je vybudovať AI, ktorá dokáže nielen odpovedať na otázky, ale aktívne plánovať, predvídať a konať vo fyzickom aj virtuálnom svete.

Čo sú world modely a prečo sú dôležité?

World modely sú typy AI, ktoré modelujú realitu.
Na rozdiel od klasických veľkých jazykových modelov (LLMs), ktoré pracujú so statickým textom, world modely kombinujú viaceré vstupy obraz, pohyb, priestorové dáta a snažia sa pochopiť dynamiku sveta okolo seba.

🔑 Kľúčové vlastnosti:

• Integrácia senzorických dát (video, zvuk, hmat)

• Predikcia budúcich stavov prostredia

• Učenie z pozorovania a spätnej väzby

• Použitie v robotike, autonómii a simuláciách

📌 World modely umožňujú AI “vnímať” realitu podobne ako človek, čo zásadne mení jej schopnosti a potenciálne riziká.

Ktoré spoločnosti investujú do world modelov?

DeepMind, výskumná divízia Google, patrí medzi lídrov v tejto oblasti. Ich projekt Gato bol jedným z prvých pokusov o „všeobecnú AI“, ktorá zvláda viacero úloh v rôznych prostrediach od hrania Atari hier po ovládanie robotických rúk.

Meta AI zasa predstavila modely, ktoré sa učia z obrovského množstva videí, a ich cieľom je vnímať kontext deja (napr. čo sa stane, ak niekto pustí pohár).

Nvidia vyvíja simulačné prostredia, ktoré pomáhajú učiť AI pomocou fyzikálne verných 3D svetov. Ich platforma Omniverse integruje AI s robotikou a výrobou.

OpenAI takisto pracuje na multimodálnych modeloch ako GPT-4V (Vision), ktoré už dnes vedia analyzovať obrázky spolu s textom.

Aké výhody majú world modely oproti LLMs?

World modely dokážu:

1. Lepšie porozumieť kontextu – nielen slovám, ale aj prostrediu.

2. Plánovať a konať – nie sú pasívne, ale simulujú možné výsledky.

3. Učiť sa z interakcie – zlepšujú sa na základe skúseností.

Naopak, klasické LLMs sú obmedzené na textovú logiku a nevedia efektívne predvídať zmeny v reálnom čase alebo konať v dynamickom svete.

📊 Porovnanie modelov:

Kde nájdu world modely uplatnenie?

Robotika – autonómni roboti, ktorí sa učia interakciou s prostredím
Autonómne vozidlá – lepšie plánovanie trasy a reakcia na nové situácie
Simulácie a digitálne dvojčatá – presnejšie modelovanie výroby či zdravia
Herný priemysel – inteligentnejšie postavy a dynamickejšie svety

Príklad: Spoločnosť Figure AI vyvíja humanoidného robota, ktorý využíva world modely na učenie sa pohybu a interakcie s objektmi.

Aké sú riziká a výzvy?

1. Nejasnosť rozhodovania:
Keď AI začne konať vo svete, je dôležité rozumieť, prečo sa rozhodla tak, ako sa rozhodla. World modely môžu byť menej transparentné ako LLMs.

2. Zneužitie v autonómnych systémoch:
Bezpečnostní experti upozorňujú, že AI schopná samostatného rozhodovania musí mať presne definované limity.

3. Potreba dát a výpočtového výkonu:
Simulovanie sveta si vyžaduje obrovské množstvo dát a výkonné GPU, čo zvyšuje náklady.

Záver

World modely predstavujú ďalší veľký krok vo vývoji umelej inteligencie. Oproti klasickým jazykovým modelom ponúkajú schopnosť chápať svet komplexnejšie nielen cez text, ale aj cez zmyslové vstupy ako obraz, zvuk a pohyb. To im umožňuje konať, predvídať a učiť sa z prostredia.

Hoci ich vývoj prináša nové príležitosti v oblastiach ako robotika, autonómne systémy či priemyselné simulácie, zároveň otvára dôležité otázky o bezpečnosti, transparentnosti a kontrole. Pre lídrov v oblasti AI sa preto stáva kľúčovým nielen technologický pokrok, ale aj zodpovedný prístup k tomu, ako a kde budú tieto modely využité.