Modele świata i ogólna intuicja: Nowy front w AI po dużych modelach językowych

Wprowadzenie

Krajobraz sztucznej inteligencji przechodzi fundamentalną zmianę. Po latach dominacji dużych modeli językowych, najbystrzejsze umysły branży kierują swoją uwagę ku nowemu horyzontowi: modelom świata. Systemy te reprezentują jakościowo inne podejście do inteligencji maszynowej — skupiające się na rozumieniu relacji przestrzennych, przewidywaniu skutków działań i umożliwianiu maszynom sensownej interakcji z otoczeniem fizycznym. Ten artykuł przybliża pojawienie się modeli świata jako kolejnego wielkiego przełomu w AI, omawiając technologię, firmy będące jej pionierami oraz konsekwencje dla przyszłości ucieleśnionej sztucznej inteligencji.

Czym są modele świata i dlaczego są ważne

Modele świata stanowią fundamentalne odejście od tradycyjnych systemów predykcji wideo. Podczas gdy konwencjonalne modele wideo skupiają się na przewidywaniu kolejnej prawdopodobnej klatki lub najbardziej interesującej sekwencji, modele świata muszą osiągnąć coś znacznie bardziej złożonego: muszą rozumieć pełen zakres możliwości i rezultatów, które mogą wynikać z bieżącego stanu i działań podejmowanych w środowisku. W istocie model świata uczy się symulować rzeczywistość — przewiduje, jak świat się zmieni w odpowiedzi na Twoje działania.

To rozróżnienie jest kluczowe. Model predykcji wideo może wygenerować wiarygodną następną klatkę, ale niekoniecznie rozumie przyczynowość ani związek między działaniami a konsekwencjami. Model świata, przeciwnie, musi uchwycić te relacje przyczynowo-skutkowe. Gdy wykonujesz działanie, model świata generuje kolejny stan na podstawie rzeczywistego zrozumienia, jak to działanie wpływa na środowisko. Jest to wykładniczo trudniejsze niż tradycyjne modelowanie wideo, ponieważ wymaga od systemu nauczenia się podstawowej fizyki, reguł i dynamiki środowiska.

Znaczenie modeli świata wykracza daleko poza sferę akademicką. Stanowią one brakujący element w AI ucieleśnionej — technologię niezbędną do tworzenia maszyn, które potrafią rozumieć i współdziałać z przestrzeniami fizycznymi. Wraz z przesunięciem się pola z AI opartej wyłącznie na języku ku robotyce i systemom autonomicznym, modele świata stają się kluczową infrastrukturą.

Dlaczego modele świata to nowy front po dużych modelach językowych

Branża AI przeżyła bezprecedensową transformację napędzaną przez duże modele językowe. Systemy takie jak GPT-4 i podobne architektury wykazały niezwykłe możliwości w rozumieniu, wnioskowaniu i generowaniu języka. Jednak LLM-y mają zasadnicze ograniczenia w zakresie rozumowania przestrzennego i fizycznej interakcji. Potrafią opisać, jak wykonać zadanie, ale nie są w stanie wyobrazić sobie ani przewidzieć fizycznych konsekwencji działań w prawdziwym świecie.

Ta luka staje się coraz bardziej widoczna wraz z eksploracją przez badaczy i firmy kolejnej generacji zastosowań AI. Wzrost zainteresowania modelami świata przyspieszyło kilka kluczowych czynników:

• Luka w inteligencji przestrzennej: LLM-y świetnie radzą sobie z językiem, ale mają trudności z rozumowaniem przestrzennym, zrozumieniem 3D i predykcją fizyczną — kluczowymi dla robotyki i systemów autonomicznych.
• Wymagania AI ucieleśnionej: Roboty i agenci autonomiczni muszą rozumieć, jak ich działania wpływają na fizyczne środowiska, do czego modele świata są specjalnie zaprojektowane.
• Inwestycje branżowe: Najwięksi gracze, w tym DeepMind (z modelami Genie i SEMA), OpenAI oraz fundusze VC, zaczęli intensywnie inwestować w badania nad modelami świata.
• Potencjał transfer learningu: Modele świata trenowane na różnorodnych danych mogą przenosić wiedzę pomiędzy środowiskami i domenami.
• Zastosowania w rzeczywistości: Od autonomicznych pojazdów, przez robotykę przemysłową, po generowanie treści — modele świata otwierają praktyczne zastosowania, których LLM-y nie są w stanie obsłużyć.

Zbieżność tych czynników sprawiła, że modele świata są dziś powszechnie postrzegane jako kolejny wielki front rozwoju AI. W przeciwieństwie do relatywnie wąskiej ścieżki ulepszeń LLM, modele świata otwierają jednocześnie wiele nowych kierunków badań i zastosowań.

Unikalna przewaga danych: 3,8 miliarda klipów z Metal

U podstaw podejścia General Intuition leży wyjątkowo cenny zasób: dostęp do 3,8 miliarda wysokiej jakości klipów z gier wideo, odzwierciedlających szczytowe zachowania i decyzje ludzi. Dane te pochodzą z platformy Metal, 10-letniej platformy gamingowej, która zgromadziła klipy od 12 milionów użytkowników — bazy większej niż 7 milionów aktywnych streamerów miesięcznie na Twitchu.

Metodologia zbierania danych przez Metal jest pomysłowa i przypomina podejścia używane przez liderów autonomicznej motoryzacji. Zamiast wymagać od użytkowników świadomego nagrywania i selekcjonowania treści, Metal działa w tle podczas grania. Gdy wydarzy się coś ciekawego, użytkownik po prostu naciska przycisk i zapisuje ostatnie 30 sekund. To podejście retroaktywnego klipowania, podobne do systemu zgłaszania błędów Tesli dla pojazdów autonomicznych, doprowadziło do powstania bezprecedensowego zbioru ciekawych momentów i szczytowych osiągnięć graczy.

Wartość tego zestawu danych jest nie do przecenienia. W przeciwieństwie do syntetycznych danych czy starannie dobranych zbiorów treningowych, klipy Metal odzwierciedlają autentyczne zachowania ludzi — decyzje, strategie i reakcje milionów graczy w różnorodnych scenariuszach. Ta różnorodność jest kluczowa do trenowania modeli świata, które mają się uogólniać na różne środowiska i sytuacje. Zestaw zawiera nie tylko udane zagrania, ale też porażki, odbudowy i kreatywne rozwiązywanie problemów — pełne spektrum interakcji człowieka z złożonym środowiskiem.

Metal rozważnie podszedł także do kwestii prywatności i zbierania danych, mapując działania na wejścia wizualne i rezultaty w grze, dzięki czemu dane mogą być odpowiedzialnie wykorzystywane do trenowania AI z poszanowaniem prywatności użytkowników.

FlowHunt i przyszłość inteligencji treści AI

Wraz z rosnącą rolą modeli świata w rozwoju AI, wyzwaniem staje się zrozumienie, analiza i komunikacja tych postępów. Tutaj nieocenione stają się platformy takie jak FlowHunt. FlowHunt specjalizuje się w automatyzacji całego workflow badawczego, generowania treści i publikacji — przekształcając surowe transkrypcje wideo i badania w dopracowane, zoptymalizowane pod SEO treści.

Dla organizacji śledzących rozwój modeli świata i AI ucieleśnionej, FlowHunt upraszcza proces:

• Analizy transkryptów: Automatyczne przetwarzanie treści wideo w celu wydobycia kluczowych informacji i szczegółów technicznych
• Generowania treści: Tworzenie kompleksowych, dobrze ustrukturyzowanych artykułów wyjaśniających złożone koncepcje AI szerokiej publiczności
• Optymalizacji SEO: Zapewnienie, że treści docierają do badaczy, praktyków i decydentów poszukujących informacji o modelach świata i pokrewnych technologiach
• Automatyzacji publikacji: Zarządzanie całym cyklem publikacyjnym od badań po publikację na żywo

Skrzyżowanie modeli świata i inteligencji treści stanowi naturalną ewolucję sposobu komunikowania i rozpowszechniania badań AI. Podczas gdy modele świata pozwalają maszynom rozumieć środowiska wizualne, narzędzia takie jak FlowHunt umożliwiają organizacjom zrozumienie i wykorzystanie ogromu światowych badań i rozwoju AI.

Agenci oparci na wizji: uczenie się z pikseli jak ludzie

Jednym z najbardziej imponujących osiągnięć technologii General Intuition jest stworzenie agentów opartych na wizji, którzy uczą się interakcji ze środowiskiem na podstawie obserwacji pikseli i przewidywania działań — dokładnie tak, jak robi to człowiek. Agenci ci otrzymują klatki wizualne jako wejście i generują działania, nie mając dostępu do stanów gry, zmiennych wewnętrznych czy jakichkolwiek uprzywilejowanych informacji o środowisku.

Postęp tych agentów na przestrzeni czasu pokazuje, jaką moc daje skalowanie danych i mocy obliczeniowej. Wczesne wersje, opracowane zaledwie cztery miesiące przed demonstracją, wykazywały podstawowe kompetencje: agenci potrafili nawigować po środowisku, wchodzić w interakcje z elementami UI jak tablice wyników (naśladując zachowania ludzi) oraz odzyskiwać kontrolę po utknięciu, korzystając z 4-sekundowego okna pamięci. Choć imponujące, te wczesne agenty popełniały błędy i brakowało im wyrafinowania.

Wraz ze skalowaniem podejścia — zwiększaniem zarówno ilości danych, jak i zasobów obliczeniowych oraz usprawnianiem architektury modeli — możliwości agentów rozszerzyły się dramatycznie. Obecne wersje wykazują:

To osiągnięcie jest szczególnie istotne, ponieważ agenci są trenowani wyłącznie przez uczenie przez naśladownictwo — uczenie się na podstawie demonstracji ludzi, bez uczenia przez wzmacnianie czy dodatkowego dostrajania. Bazowym poziomem jest wydajność ludzka, jednak agenci przejmują nie tylko przeciętne zachowania, ale także wyjątkowe momenty uchwycone w danych. To fundamentalnie różni się od podejść takich jak Move 37 AlphaGo, gdzie systemy osiągają ponadludzkie strategie poprzez uczenie przez wzmacnianie. Tutaj wydajność ponadludzka pojawia się naturalnie, jako efekt nauki na wybitnych akcjach graczy.

Modele świata: przewidywanie i rozumienie dynamiki fizycznej

Poza przewidywaniem działań, General Intuition opracowało modele świata zdolne do generowania przyszłych klatek na podstawie bieżących obserwacji i przewidywanych działań. Modele te wykazują cechy odróżniające je od wcześniejszych systemów generowania wideo i prezentują autentyczne zrozumienie dynamiki fizycznej.

Modele świata zawierają kilka zaawansowanych możliwości:

Czułość myszy i szybki ruch: W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, systemy te rozumieją i potrafią generować szybkie ruchy kamery oraz precyzyjne wejścia sterujące — cechy oczekiwane przez graczy i niezbędne do realistycznej symulacji.

Pamięć przestrzenna i generowanie długich sekwencji: Modele potrafią generować spójne sekwencje trwające ponad 20 sekund, zachowując spójność przestrzenną i pamięć środowiska.

Zrozumienie fizyki poza logiką gry: W jednym z przykładów model generuje drganie kamery podczas eksplozji — zjawisko fizyczne występujące w rzeczywistości, lecz nieobecne w samym silniku gry. Pokazuje to, że model nauczył się autentycznych praw fizyki z rzeczywistych nagrań, a nie tylko reguł gry.

Radzenie sobie z częściową obserwowalnością: Co szczególnie imponujące, modele radzą sobie z sytuacjami, w których część środowiska jest zasłonięta. Gdy pojawia się np. dym, model nie zawodzi, lecz prawidłowo przewiduje, co wyłoni się zza przeszkody — wykazując zrozumienie trwałości obiektów i rozumowania przestrzennego.

Transfer learning: z gier do prawdziwego wideo

Jednym z najpotężniejszych aspektów podejścia General Intuition jest możliwość transferowania modeli świata między domenami. Zespół trenował modele na mniej realistycznych grach, następnie przenosił je do bardziej realistycznych środowisk, aż w końcu do prawdziwych nagrań wideo. Ten proces jest kluczowy, ponieważ w prawdziwym wideo nie ma ground truth dla etykiet działań — nie można jednoznacznie stwierdzić, jakie wejścia klawiatury i myszy wygenerowały daną sekwencję.

Poprzez wstępne trenowanie na grach, gdzie ground truth jest dostępny, następnie stopniowe przechodzenie do bardziej realistycznych środowisk i w końcu do prawdziwych nagrań, modele uczą się generalizować przez tzw. reality gap. Przewidują działania tak, jakby człowiek sterował sekwencją za pomocą klawiatury i myszy — de facto ucząc się rozumieć prawdziwe wideo jak grę graną przez człowieka.

Możliwość transferu tego typu ma ogromne znaczenie. Oznacza, że dowolne wideo z internetu może potencjalnie posłużyć jako dane pre-treningowe dla modeli świata. Ogromny korpus nagrań tworzonych przez ludzi — od sportu, przez instruktaże, po monitoring — staje się materiałem treningowym dla systemów rozumiejących funkcjonowanie świata.

Krajobraz inwestycyjny: największy zakład Khosli od czasów OpenAI

Znaczenie modeli świata jako technologicznego horyzontu podkreśla krajobraz inwestycyjny. Gdy OpenAI zaoferowało 500 milionów dolarów za dane Metal z klipami gier wideo, był to wyraźny sygnał, że największe laboratoria AI postrzegają modele świata jako kluczową infrastrukturę. Jednak założyciele General Intuition obrali inną ścieżkę: zamiast sprzedawać dane, zbudowali niezależne laboratorium modeli świata.

Khosla Ventures poprowadził rundę seedową o wartości 134 milionów dolarów dla General Intuition — największą pojedynczą inwestycję Khosli od czasów OpenAI. Taka skala inwestycji świadczy o przekonaniu, że modele świata dokonają podobnej zmiany paradygmatu, jaką przyniosły duże modele językowe. Decyzja o sfinansowaniu niezależnej firmy zamiast jej przejęcia sugeruje, że Khosla i inni inwestorzy wierzą, iż modele świata staną się podstawową technologią, na której opierać się będzie wiele firm i zastosowań.

Wzorzec ten przypomina początki ery LLM, gdy fundusze VC uznały, że modele bazowe staną się niezbędną infrastrukturą. Podobnie będzie z modelami świata: prawdopodobnie staną się one fundamentem dla robotyki, systemów autonomicznych, symulacji i AI ucieleśnionej.

Konsekwencje dla robotyki i AI ucieleśnionej

Zbieżność modeli świata z robotyką i AI ucieleśnioną stanowi jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju sztucznej inteligencji. Roboty muszą rozumieć, jak ich działania wpływają na środowisko fizyczne — potrzebują modeli świata. Pojazdy autonomiczne muszą przewidywać zachowania innych uczestników ruchu i skutki własnych działań — potrzebują modeli świata. Systemy automatyki przemysłowej muszą rozumieć złożone interakcje fizyczne — potrzebują modeli świata.

Technologia prezentowana przez General Intuition sugeruje, że modele świata trenowane na różnorodnych nagraniach wideo mogą być transferowane do zadań sterowania robotami. Robot trenowany na modelach świata rozumiejących fizykę, relacje przestrzenne i konsekwencje działań będzie miał solidne podstawy do generalizowania na nowe zadania i środowiska. To istotny krok w kierunku ogólnej sztucznej inteligencji w domenach fizycznych.

Konsekwencje wykraczają poza robotykę. Modele świata mogą umożliwić:

• Systemy autonomiczne: Lepsze przewidywanie i planowanie dla samochodów autonomicznych i agentów
• Symulacje i trening: Tworzenie realistycznych symulacji do treningu innych systemów AI i ludzi
• Tworzenie treści: Generowanie realistycznych nagrań wideo na podstawie opisu lub sterowania
• Rozumienie naukowe: Wykorzystanie modeli świata do przewidywania złożonych zjawisk fizycznych

Podsumowanie

Modele świata stanowią fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki sztuczna inteligencja rozumie i współdziała z otaczającym nas światem fizycznym. W przeciwieństwie do dużych modeli językowych, które świetnie radzą sobie z językiem, ale mają trudności z rozumowaniem przestrzennym, modele świata są zaprojektowane do rozumienia przyczynowości, przewidywania skutków działań i umożliwiania maszynom sensownej interakcji ze środowiskiem.

Pojawienie się General Intuition, wspieranego przez największą inwestycję seedową Khosli od czasów OpenAI, pokazuje, że branża rozpoznaje modele świata jako kolejne wielkie wyzwanie i szansę rozwoju AI. Dostęp firmy do 3,8 miliarda wysokiej jakości klipów z gier wideo — odzwierciedlających autentyczne zachowania i decyzje ludzi — stanowi niepowtarzalną podstawę do trenowania modeli świata, które mogą się generalizować na różne środowiska.

Pokazane możliwości agentów opartych na wizji i modeli świata General Intuition — od predykcji działań w czasie rzeczywistym, przez radzenie sobie z częściową obserwowalnością, po transfer przez reality gap — sugerują, że jesteśmy świadkami początków technologii, która przekształci robotykę, systemy autonomiczne i AI ucieleśnioną. W miarę dojrzewania i skalowania tych systemów, prawdopodobnie staną się one równie fundamentalne dla nowej ery AI, jak duże modele językowe dla obecnej.