Współczesne badania nad sztuczną inteligencją zmierzają ku stworzeniu modeli, które mogą naśladować lub nawet przewyższać ludzką zdolność do rozumienia i interakcji ze światem. Ostatnie wypowiedzi Yanna LeCuna, szefa działu AI w firmie Meta, rzucają nowe światło na podejście do tworzenia tak zwanych symulatorów świata, konkretnie krytykując projekt Sora od OpenAI.
Krytyka generatywnych metod w symulacji świata
Generatywne modele AI, które skupiają się na tworzeniu obrazów piksel po pikselu, mogą nie być najlepszą ścieżką do stworzenia efektywnego symulatora świata. Yann LeCun z Meta przedstawił swoje zastrzeżenia co do projektu Sora, rozwijanego przez OpenAI. Jego zdaniem, generowanie kompleksowego modelu świata poprzez tworzenie obrazów może być niewykonalne ze względu na ogromną ilość danych i zmiennych, które musiałyby być przetwarzane. Krytyka ta odnosi się do długotrwałej debaty w dziedzinie AI dotyczącej generatywnych metod klasyfikacji. Generatywne metody, choć potencjalnie bardziej wszechstronne, są uznawane za trudniejsze i mniej efektywne w zastosowaniach, gdzie precyzja i adaptacyjność są kluczowe.
V-JEPA
W odpowiedzi na te wyzwania, LeCun przedstawił nową architekturę – Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) – mającą na celu skuteczniejsze modelowanie świata. V-JEPA skupia się na przewidywaniu złożonych interakcji i interpretacji ukrytych aspektów wideo, co pozwala modelowi zrozumieć dynamikę obiektów i ich wzajemne oddziaływania bez konieczności generowania pikseli. To podejście, mające na celu przewidywanie w szerszej, konceptualnej przestrzeni, jest bliższe ludzkiemu przetwarzaniu obrazów i może oferować lepszą adaptację do różnych zadań przy mniejszym nakładzie na szkolenie modelu.
Wprowadzenie modelu V-JEPA przez zespół AI Meta jest obiecującym kierunkiem w badaniach nad tworzeniem kompleksowych modeli świata dla autonomicznych systemów AI. Poprzez odchodzenie od generatywnych metod i skupienie się na predykcji w różnych przestrzeniach konceptualnych, V-JEPA może lepiej radzić sobie z niepewnością i kompleksowością danych sensorycznych. Planowane rozszerzenie możliwości V-JEPA oraz poprawa predykcji długoterminowych otwiera drogę do budowania bardziej zaawansowanych i efektywnych systemów AI, które będą w stanie lepiej zrozumieć i podejmować interakcje z otaczającym je światem.
Podsumowując, krytyka Yanna LeCuna wobec projektu Sora od OpenAI i prezentacja modelu V-JEPA rzucają światło na istotne wyzwania i możliwe kierunki rozwoju w dziedzinie modelowania świata przez sztuczną inteligencję. Ostateczne odpowiedzi na pytania o najlepsze metody w tej dziedzinie pozostają otwarte, ale dyskusja na ten temat z pewnością przyczyni się do dalszych postępów w technologii AI.
To ci sami co myśleli ze metaverse to przyszłość? xDDDDD
Bo metaverse jako wirtualny świat to jest przyszłość, tylko nie taka jaka widzisz dzisiaj.
Tak to ci sami