Do tej pory sztuczna inteligencja uczyła się świata z książek i Internetu. Potrafiła opisać, jak upada szklanka, ale nie „czuła”, iż się rozbije. Teraz wkraczamy w nową erę.
Modele takie jak Nvidia Cosmos czy V-JEPA od Meta nie chcą już pisać wierszy. Chcą zrozumieć fizykę, przyczynę i skutek.
Rok 2025 upłynął nam pod znakiem LLM-ów (Large Language Models), które generowały tekst, kod i obrazy. Ale ta rzeka nie stoi w miejscu, a w laboratoriach gigantów technologicznych dokonuje się właśnie cicha rewolucja. Uwaga badaczy przeniosła się z „opisywania świata” na „symulowanie go”.
Nvidia buduje mózgi dla robotów. Nowy model AI Cosmos Reason pozwoli im „myśleć”
Różnica między „Book Smart” a „Street Smart”
Możesz przeczytać mnóstwo książek o narciarstwie, ale prawdopodobnie znacznie więcej przyniesie Ci osobista wizyta na stoku pod okiem wykwalifikowanego instruktora. Nie to, iż książki są złe, ale jedna forma informacji nie daje pełnej wiedzy o otaczającym świecie. Spece od AI to rozumieją.
Dzisiejsze modele (jak GPT-4 czy Claude) działają na zasadzie przewidywania kolejnego słowa (tokena). To sprawia, iż są świetnymi bajarzami, ale kiepskimi inżynierami. Mogą opisać ruch uliczny, nie rozumiejąc koncepcji „zderzenia”.
World Models (Modele Świata) działają inaczej. Zamiast przewidywać słowo, przewidują stan otoczenia. Wyobraź sobie robota w kuchni.
- LLM pomyśli: „W przepisach po słowie 'jajko’ często występuje słowo 'bij’”.
- World Model pomyśli (a raczej przeprowadzi symulację): „Jeśli puszczę ten obiekt, spadnie on na podłogę z prędkością X i rozbryzgnie się, brudząc płytki”.
To fundamentalna różnica. AI przestaje zgadywać statystycznie, a zaczyna „rozumieć” konsekwencje swoich działań w trójwymiarowej przestrzeni rządzącej się określonymi prawami fizyki (w domyśle takimi jak nasze, ale w symulacji możemy symulować równe parametry i zmieniać wartości obowiązujących nasz wszechświat stałych fizycznych).
Gracze roku 2025/2026
W mijającym roku zobaczyliśmy pierwsze potężne przykłady tej technologii:
- Nvidia Cosmos: zdobywca nagrody „Best AI” na targach CES 2025. To fundament dla robotów i autonomicznych aut.
- Genie (Google DeepMind): model, który potrafi generować gry wideo i interaktywne światy z samego opisu.
- V-JEPA 2 (Meta): model, który „uczy się” fizyki, oglądając wideo, podobnie jak małe dziecko uczy się, iż klocki spadają w dół, a nie do góry.
Po co nam to?
Nie chodzi tylko o lepsze gry wideo (choć to od razu narzucający się scenariusz wykorzystania). World Models są kluczem do:
- Prawdziwie autonomicznych samochodów: auto musi przewidzieć, co zrobi dziecko biegnące za piłką, a nie tylko rozpoznać obiekt „dziecko”.
- Medycyny: symulowanie reakcji organizmu na lek (przyczyna -> skutek) w wirtualnym modelu świata, zanim poda się go pacjentowi.
- Robotów domowych: żeby robot posprzątał ze stołu, musi wiedzieć, iż przesunięcie kubka za krawędź skończy się katastrofą.
Jak powiedział Jensen Huang (CEO Nvidii) dla magazynu Time: „To najbardziej wpływowa technologia naszych czasów”. Wygląda na to, iż w 2026 roku przestaniemy pytać AI „co o tym myślisz?”, a zaczniemy pytać „co się stanie, jeśli…?”.
Szef Nvidii: „AI nie zabierze ci pracy. Sprawi, iż będziesz pracował jeszcze ciężej”
Jeśli artykuł ChatGPT jest „oczytany”, ale nie rozumie grawitacji. Nadchodzi era „World Models” – AI, która symuluje rzeczywistość nie wygląda prawidłowo w Twoim czytniku RSS, to zobacz go na iMagazine.