AI研究は現在、言語や画像の生成モデルからワールドモデル（世界モデル）への重点が移りつつある。
Nghiên cứu AI hiện nay đang chuyển trọng tâm từ các mô hình sinh ngôn ngữ và hình ảnh sang các mô hình thế giới world model.
。
Đây là công nghệ mô phỏng thế giới vật lý thực tế và suy luận về môi trường, không thể thiếu cho các ứng dụng như robot hay xe tự lái.
。
Sự chuyển đổi này cũng được thể hiện rõ qua việc các tập đoàn công nghệ lớn như Meta và Google đang tập trung phát triển lĩnh vực này.
。
Yann LeCun, nhà khoa học trưởng về AI của Meta, nhấn mạnh ý định tập trung nghiên cứu vào mô hình thế giới.
。
World Labs do Fei-Fei Li dẫn dắt đã công bố rộng rãi mô hình Marble.
。
Google đang thử nghiệm mô hình Genie, còn Nvidia phát triển các nền tảng Omniverse và Cosmos dành cho AI hoạt động trong không gian vật lý.
。
Những nỗ lực này cho thấy nghiên cứu AI đang vượt ra khỏi việc hiểu văn bản và hình ảnh hai chiều, để thách thức việc mô phỏng vật lý trong không gian ba chiều.
。
Fei-Fei Li chỉ ra rằng cốt lõi của nhận thức con người nằm ở trí thông minh không gian, và đây là năng lực mà AI hiện đại còn thiếu nhất.
。
Con người tồn tại dựa trên các quy luật vật lý và mối quan hệ không gian, sống và hành động trong thế giới thực.
。
Tuy nhiên, AI hiện nay chỉ mới diễn giải thế giới dựa trên các biểu tượng ký hiệu.
。
Xe tự lái là một ví dụ ứng dụng thực tế của công nghệ này, nhưng phạm vi hoạt động của nó vẫn được cấu trúc rất chặt chẽ.
。
Để hoạt động trong môi trường phức tạp hơn, AI cần hiểu và mô phỏng các tương tác không gian một cách rộng rãi hơn.
。
Những nỗ lực hiện tại nhằm ứng dụng mô hình thế giới đã làm rõ cả tiềm năng trong tương lai lẫn các thách thức kỹ thuật còn phải vượt qua.
。
Ví dụ, khi tác giả sử dụng mô hình Marble để tái hiện bức tranh Phòng ngủ ở Arles của Van Gogh dưới dạng ba chiều, kết quả xuất hiện những mô tả chưa hoàn chỉnh.
。
Các bức tường, đồ nội thất bị mờ nhòe, chi tiết vật thể bị mất đi.
。
Điều này cho thấy, dù mô hình thế giới có thể cấu trúc không gian nhất quán từ dữ liệu hạn chế, nhưng trong các tình huống phức tạp hơn, nó vẫn còn hạn chế về việc giữ chi tiết và suy luận chính xác.
。
Để tạo ra mô hình thế giới hiệu quả, cần vượt qua các thách thức kỹ thuật vượt xa các lĩnh vực AI trước đây.
。
Để tái hiện trung thực không gian vật lý, AI phải dự đoán trạng thái mới, hiểu lượng dữ liệu khổng lồ cùng các mối quan hệ ngữ cảnh và nhân quả.
。
Hơn nữa, AI cần có khả năng ghi nhớ thông tin qua thời gian và duy trì hành động nhất quán.
。
Không chỉ giải quyết các thách thức kỹ thuật phức tạp này, mà còn xuất hiện những rủi ro mới.
。
Nếu hệ thống AI áp dụng vào thế giới vật lý hành động mà không có chỉ dẫn của con người, giới hạn trong hiểu biết và mô phỏng có thể gây ra những thay đổi có hại trong thế giới thực.
。
Do đó, việc phát triển mô hình thế giới không chỉ cần vượt qua các thách thức kỹ thuật mà còn phải xây dựng khuôn khổ để công nghệ này được xã hội chấp nhận một cách an toàn và đáng tin cậy.
Trang chủ
Video
Thi JLPT
Từ điển
Bài học
Chủ đề
