Souhrn
World models představují vývojový směr v umělé inteligenci, který překračuje schopnosti velkých jazykových modelů (LLM) a zaměřuje se na porozumění fyzikálním zákonům a simulaci reálného světa. Tento přístup umožňuje systémům nejen popisovat realitu, ale předvídat její dynamiku, což má praktické aplikace v robotice a autonomních vozidlech. Klíčové modely jako OpenAI Sora, Google DeepMind Genie, Nvidia Cosmos a Meta V-JEPA 2 ukazují rychlý pokrok v letech 2024 a 2025.
Klíčové body
- World models pocházejí z 50. let 20. století, znovuobjevily se kolem roku 2018 a v roce 2024 získaly širší pozornost díky modelům Sora a Genie; v 2025 přišly světové základní modely jako Nvidia Cosmos (oceněný na CES 2025) a Meta V-JEPA 2.
- Na rozdíl od LLM, které zpracovávají text nebo multimodální data pro generování obsahu, world models simulují specifická prostředí nebo celý fyzikální svět, včetně gravitace a pohybu objektů.
- Aplikace zahrnují navigaci robotů v domácnostech a predikci událostí u autonomních vozidel na křižovatkách.
- Světové základní modely kombinují škálovatelnost velkých modelů s fokusem na fyzikální simulace, což je nový trend.
- Nvidia Cosmos slouží k tréninku AI pro simulace reálných scénářů, zatímco Meta V-JEPA 2 modeluje fyzikální pravidla bez nutnosti značených dat.
Podrobnosti
Článek popisuje posun v AI výzkumu od generování textu, obrázků, videí či kódu k hlubšímu porozumění fungování světa. Velké jazykové modely jako ChatGPT nebo Gemini excelují v popisu vzorů z obrovských datových sad, ale postrádají skutečné chápání kauzality a fyziky. World models tento nedostatek řeší tím, že se učí předvídat, co se stane v daném prostředí – například jak se objekty pohybují v herním prostoru Atari nebo v reálném světě.
Pojem world models není nový: poprvé se objevil v 50. letech, v moderním AI se vrátil kolem 2018 pro úzká prostředí, jako je pracovní prostor robotického ramene. V roce 2024 modely jako OpenAI Sora (generátor videí z textu, který interně simuluje fyziku) a Google DeepMind Genie (trénovaný na hrách pro generování interaktivních světů) ukázaly potenciál. Rok 2025 přinesl expanzi do world foundation models – velkých systémů trénovaných na masivních datech specificky pro fyzikální simulace. Nvidia Cosmos, platforma pro tvorbu syntetických dat a simulací, získala cenu Best AI na CES 2025 a slouží k vývoji autonomních systémů. Meta V-JEPA 2, nástupce video joint embedding predictive architecture, se učí z video dat bez štítků a modeluje pravidla jako gravitace, což umožňuje predikci pohybu objektů.
Rozlišení termínů je klíčové: klasické world models jsou úzce specializované (např. na jednu hru), foundation models jsou univerzální (text, obrázky, audio), zatímco world foundation models skalují simulace na reálný svět. Pro robotiku to znamená lepší navigaci v neznámých prostorech, pro autonomní vozy predikci chování jiných účastníků provozu. Nicméně výzvy zůstávají: modely zatím selhávají v komplexních, nepředvídatelných scénářích a vyžadují obrovské výpočetní zdroje.
Proč je to důležité
World models posouvají AI k praktickým aplikacím mimo generování obsahu, což ovlivní robotiku, logistiku a dopravu. Pro průmysl znamenají rychlejší vývoj autonomních systémů díky syntetickým datům, méně závislosti na reálných testech. V širším kontextu přispívají k cílům AGI tím, že budují kauzální porozumění, ale vyvolávají otázky bezpečnosti – pokud AI chápou svět lépe než lidé, jak zajistit kontrolu? Tento trend podtrhuje soutěž mezi OpenAI, Google DeepMind, Nvidia a Meta, kde Nvidia dominuje hardwarovou podporou pro trénink těchto modelů.
Zdroj: 📰 CNET
