Klasični AI sistemi (poput velikih jezičkih modela) odlično barataju tekstom, slikama i podacima, ali nemaju istinsko razumevanje fizičkog sveta. Oni prepoznaju obrasce – ali ne razumeju zakone fizike, uzrok i posledicu ili ponašanje objekata u prostoru.
„World models“ su nova generacija AI sistema koji pokušavaju da naprave internu simulaciju sveta. Drugim rečima, oni ne samo da prepoznaju šta vide, već pokušavaju da:
razumeju prostor i dubinu
predvide kako će se objekti kretati
procene posledice određene radnje
simuliraju moguće ishode pre nego što nešto „urade“
To je ključno za prelazak AI-a iz digitalne sfere u fizičku realnost.
Zašto je to važno?
U digitalnom svetu greške su relativno bezopasne (pogrešan tekst, loša preporuka). U fizičkom svetu greške mogu biti opasne i skupe.
Zato je razvoj ovih modela presudan za:
autonomna vozila
industrijske robote
pametne fabrike
dronove
medicinske i logističke sisteme
Robot koji slaže pakete mora da „razume“ težinu, ravnotežu i trenje. Vozilo bez vozača mora da predvidi kretanje pešaka i drugih automobila. To zahteva model sveta, ne samo prepoznavanje slike.
Tehnološki izazov
Najveći problem je što je fizički svet nepredvidiv i pun varijabli. Za razliku od teksta na internetu, nema beskonačnog skupa savršenih podataka za treniranje.
Zato kompanije i istraživačke laboratorije razvijaju napredne simulacije – digitalne verzije realnog sveta u kojima AI može da „vežba“ bez rizika.
Šta ovo znači za budućnost?
Prema analizi The Economist, sledeći veliki talas razvoja veštačke inteligencije neće biti samo pametniji chat-botovi, već sistemi koji mogu da deluju u realnom svetu.
