Világszerte egyre többen beszélnek a világmodellekről, de miért vált ez a terület a mesterséges intelligencia-fejlesztés egyik központi céljává? Az emberi szintű intelligenciához szükséges, hogy az MI ne csak információkat olvasson a világról, hanem képes legyen azt érzékelni, értelmezni és a fizikai térben cselekedni. A videó részletesen bemutatja, hogy ehhez miért van szükség térbeli intelligenciára és hogyan lehet ezt különböző érzékelők adatainak bevonásával fejleszteni.
Érdekes kérdés, hogy a jelenlegi nagy nyelvi modellek – mint a Gemini – bár képesek képek és szövegek értelmezésére, mennyire sajátították el a valódi 3D-s gondolkodást. A multimodalitás, azaz többféle adat (képek, hangok, videó, 3D-s térképek) egyidejű kezelése kulcsfontosságú, de vajon elég-e ez ahhoz, hogy ezek a rendszerek a fizikai világot is intuitív módon értelmezzék?
További izgalmas téma a videóban, hogy a világmodellek nemcsak statikus világok leírására képesek, hanem dinamikusan, valós időben képesek szimulálni változó környezeti tényezőket, mozgó objektumokat, embereket vagy természeti jelenségeket. Milyen alkalmazások nyílnak meg így például a történetmesélés, a média vagy a robotika területén?
Többféle technológiai megközelítés létezik: explicit 3D-s modelleket használó rendszerek (például World Labs vagy Spatial) vagy kizárólag képpont-alapú (videó) modellek (például Runway vagy Google Genie 3). Felmerül a kérdés, melyik módszer lehet skálázhatóbb, gazdaságosabb vagy univerzálisabb a jövőben?
Emellett szó esik arról is, hogyan hasznosíthatják ezek a technológiák a hatalmas adathalmazokat (pl. geolokációs adatok), hogy akár teljes városokat vagy a Földet virtuálisan leképezhessék – ezáltal forradalmasítva a tudományos kutatást, egészségügyet, szórakoztatást vagy akár a klíma-előrejelzést. De vajon elég-e a rendelkezésre álló adat, és milyen új adatgyűjtési módszerekre lesz szükség a jövőben?
