Souhrn
Šéf AI divize Google Demis Hassabis předpovídá, že do roku 2026 se umělá inteligence vyvine do full omnimodelů, které zpracovávají současně text, obrazy, video, audio, robotiku a 3D prostředí. Platforma Gemini bude klíčovým motorem těchto změn, přibližujícím AI k lidskému uvažování. Tato vize zahrnuje agenty pro spolupráci ve vědě i kódování, s aplikacemi od reakce na katastrofy po kyberbezpečnost.
Klíčové body
- Full omnimodels: Jednotné modely zpracovávající více typů dat najednou, například hlas s vizuálním kontextem a emocemi.
- Platforma Gemini: Současný multimodální model Google, který poslouží jako základ pro budoucí integraci s robotikou.
- Agenti pro úkoly: Systémy jako co-scientist pro vědecký výzkum a code agents pro automatizované programování.
- Aplikace: Zlepšení v katastrofálních scénářích, kreativních oborech, kyberbezpečnosti a vědeckých objevech.
- Etické otázky: Rizika spojená s rozhodovacími schopnostmi AI v reálném světě.
Podrobnosti
Demis Hassabis, zakladatel DeepMind (nyní součást Google) a šéf jejich AI výzkumu, popisuje budoucnost AI jako éru full omnimodelů. Tyto modely překonají současné limity velkých jazykových modelů (LLM), jako je Gemini 1.5, který již zpracovává text, obrazy a video. Do roku 2026 mají integrovat i audio s detekcí emocí v hlase, vizuální kontext okolí a ovládání robotů v 3D prostředích. Například AI by mohla vést konverzaci, kde analyzuje nejen slova, ale i tón hlasu, objekty v místnosti a pohyb uživatele, což umožní přirozenější interakci.
Gemini, jako nativně multimodální model, slouží k úkolům jako generování kódu z obrázků, analýza videí nebo plánování robotických akcí. Hassabis zdůrazňuje přechod k agent-based systémům: code agents automaticky píšou, ladí a nasazují software, zatímco co-scientist agenti pomáhají vědcům simulovat experimenty nebo analyzovat data rychleji než člověk. V praxi to znamená, že v katastrofách by AI koordinovala drony s reálným časovým rozborem obrazů a audia pro záchranné operace. V kreativních průmyslech by generovala obsah na základě více vstupů, například filmové scény z popisu a referenčních videí.
Tato vize vychází z pokroků DeepMind v oblastech jako AlphaFold pro predikci proteinů nebo Gemini Ultra pro složité úlohy. Nicméně realizace vyžaduje obrovské výpočetní zdroje – trénink takových modelů spotřebuje tisíce GPU – a řešení problémů jako halucinace nebo bias v datech. Google plánuje postupnou integraci do produktů jako Google Assistant nebo Workspace, kde agenti převezmou rutinní úkoly.
Proč je to důležité
Tato vize signalizuje posun od pasivních LLM k aktivním systémům schopným autonomního rozhodování, což ovlivní celý technologický ekosystém. Pro uživatele to znamená personalizované AI asistenty, které zlepší produktivitu v práci i každodenním životě, například v navigaci autonomních vozidel nebo domácích robotech. Průmysl, zejména věda a bezpečnost, získá nástroje pro rychlejší inovace – code agents urychlí vývoj softwaru, co-scientist zkrátí výzkumné cykly.
V širším kontextu to zvyšuje tlak na regulace: systémy s robotickou integrací nesou rizika chyb v kritických situacích, jako je medicína nebo obrana. Konkurence s OpenAI (GPT série) nebo Anthropic (Claude) donutí Google urychlit vývoj, ale zároveň zdůrazňuje potřebu bezpečnostních rámců proti zneužití. Pokud se vize naplní, AI se stane klíčovým faktorem v řešení globálních výzev, jako změna klimatu nebo pandemie, ale vyžaduje kritické hodnocení etických dopadů na pracovní trh a soukromí.
Zdroj: 📰 Geeky Gadgets