Souhrn
Rok 2026 by měl přinést posun od velkých jazykových modelů (LLM) k světovým modelům, které umožňují AI chápat a simulovat fyzický svět. Tyto modely překládají zákony fyziky, detekci objektů a dynamiku pohybu do digitální podoby, což je základ pro fyzickou AI schopnou nejen chápat realitu, ale i v ní jednat. Klíčoví experti jako Yann LeCun, Fei-Fei Li a Jensen Huang signalizují tento trend.
Klíčové body
- Yann LeCun opustil vedení AI u Meta kvůli startupu zaměřenému na světové modely.
- Fei-Fei Li označuje prostorovou inteligenci za další hranici inovací v AI.
- Nvidia v keynote na CES 2026 zdůraznila trénink modelů na datech ukotvených v fyzikálních zákonech.
- Aplikace zahrnují generování realistických videí, řízení chirurgických robotů a zlepšení autonomních vozidel.
- Světové modely jsou klíčem k fyzické AI, která překračuje textovou zpracování LLM.
Podrobnosti
Světové modely fungují jako digitální reprezentace reálného světa, které AI umožňují předvídat události na základě fyzikálních principů. Na rozdíl od LLM, které zpracovávají sekvence tokenů pro generování textu, světové modely integrují kontinuální data jako pohyb objektů, gravitaci nebo interakce materiálů. Například v generování videí, jako u modelů typu Sora od OpenAI, simulují tyto modely realistické dynamiky, což umožňuje vytvářet konzistentní scény delší než pár sekund.
V robotice slouží světové modely k plánování akcí: robot chápe, jak se objekty pohybují po dotyku, a předvídá kolize. To je zásadní pro humanoidní roboty, kde současné systémy selhávají v neznámých prostředích kvůli nedostatku generalizace. Chirurgické roboty, jako ty od Intuitive Surgical (Da Vinci systém), by s world models získaly lepší přesnost v neočekávaných situacích, například při pohybu tkání pacienta. V autonomních vozidlech, jako Tesla FSD nebo Waymo, modely zlepší detekci a predikci chování chodců a vozidel za zhoršené viditelnosti.
Trend podpořili klíčoví aktéři. Yann LeCun, hlavní architekt AI u Meta a nositel Turingovy ceny, nedávno odešel do startupu specializovaného na world models, což signalizuje odklon od čistě jazykových systémů. Fei-Fei Li, známá jako matka počítačového vidění, v blogu z listopadu zdůraznila prostorovou inteligenci – schopnost chápat 3D prostředí – jako klíč k revoluci v robotice a virtuální realitě. Jensen Huang z Nvidia v keynote na CES 2026 vysvětlil, že trénink musí vycházet z dat ukotvených v realitě, včetně fyzikálních simulací na GPU, což Nvidia podporuje svými platformami jako Omniverse. Tyto systémy umožňují simulovat miliony scénářů rychleji než v reálu, což urychluje vývoj.
Proč je to důležité
Světové modely řeší limity LLM, které excelují v abstraktním uvažování, ale selhávají v fyzické interakci kvůli absenci kontinua. Pro průmysl znamenají přechod k fyzické AI: v robotice sníží cenu nasazení humanoidů pod 20 000 USD díky lepší autonomii, v automobilovém sektoru urychlí schvalování robotaxi o roky. Ekonomicky to otevře trhy v hodnotě bilionů, od výroby po zdravotnictví. Kriticky však zbývají výzvy: data pro trénink jsou drahá a noisy, modely mohou halucinovat fyziku, což vyžaduje validační frameworky. V širším ekosystému posilují integraci AI s hardwarem, jako NVIDIA GPU nebo robotické platformy Boston Dynamics, a urychlují cestu k AGI schopnému jednat v reálu.
Zdroj: 📰 CNET
