ChatGPT и Claude? Истинската AI революция е другаде

Докато вниманието на всички е насочено към мощни чатботове като ChatGPT и Claude, лесно се пренебрегва растежът на друга област на изкуствения интелект: т.нар. „световни модели“.

Тези системи могат да разбират триизмерното пространство и физиката, като осигуряват основата за всичко - от роботи до интелигентни очила и автономни автомобили - и предлагат способност, която днешните чатботове нямат.

През последните две седмици Nvidia Corp., Alibaba Group и Tencent Holdings Ltd. представиха собствени световни модели, което подсказва, че нова група играчи може да поведе следващата революция в AI.

Компаниите в челните редици следват различни търговски стратегии - HY-World 2.0 на Tencent е с отворен код, докато моделът на Nvidia е предназначен само за изследователи - а Китай показва, че изостава значително по-малко, отколкото беше при големите езикови модели.

Какво представляват световните модели

Ботове като ChatGPT може да създават впечатление, че разбират как функционира физическият свят, но в действителност те са умели имитатори без реална връзка с материалния опит или с понятието за постоянство на обектите - разбирането, което хората развиват още като бебета, че даден предмет съществува, дори когато не се вижда.

Езиковият модел може да опише една стая с изящен език, но ако бъде попитан дали диванът ще може да мине през вратата или къде ще спре топката след като отскочи от стена, той разчита на текстови модели от обучението си, а не на реално разбиране на физичните сили, и може да даде грешен отговор. Световните модели целят да запълнят именно този дефицит.

Данните от реалния свят като ново гориво за AI

Тези усилия тихо набират скорост благодарение на редица подходи и бизнес модели, които се възползват от данни от реалния свят - включително и от една популярна игра отпреди десетилетие.

Pokemon Go, мобилното приложение, което накара милиони хора да насочват телефоните си към местни гробища и ъгли на улици, за да „ловят покемони“, е натрупало глобална база от картографски данни, които споделя с компании като Coco Robotics, чиито роботи за доставки превозват хранителни стоки в няколко града в САЩ и Европа.

Още по темата

Google пуска нови TPU чипове и фонд от $750 млн. за ускорено внедряване на AI

След Тим Кук: Apple влиза в нова ера с фокус върху хардуер и AI интеграция

Създателят на играта, Niantic Spatial, разработва т.нар. Large Geospatial Model (LGM), чиито крайни потребители на практика ще бъдат роботи.

DoorDash от своя страна плаща на куриерите си да заснемат дейности като сгъване на пране или миене на съдове, за да събира данни, които може да продава на компании в роботиката за обучение на системи.

Instacart пък разработи пазарска количка съвместно с Nvidia, оборудвана със сензори и камери, като целта не е обучение на роботи, а събиране на данни за реклама и управление на наличностите.

Според някои учени този подход към AI е ключова следваща стъпка ъм придаването на машините на нещо, което се доближава до човешкия интелект - цел, към която OpenAI, Anthropic PBC и Alphabet Inc. чрез Google се стремят от години (Google DeepMind, който разработва чатбота Gemini, също инвестира в световни модели със своя Genie 3.)

Представете си например, че ChatGPT не само разбира езика, но и може да управлява автомобил или да налее чаша кафе. Резултатът би наподобявал андроид като в „Аз, роботът“ на Айзък Азимов или по-абстрактно - видеоигра, която се развива заедно с потребителя, или индустриална система за автоматизация, например за газови турбини.

Сред компаниите, които очертават тази визия, е и World Labs - стартъп, произлязъл от Станфордския университет и основан от Фей-Фей Ли, често наричана „кръстница на AI“ заради приноса си към системите за разпознаване на образи. През февруари компанията обяви, че е привлякла 1 млрд. долара в ранен кръг на финансиране.

Бизнес моделите все още се оформят

Базираната в Сан Франциско World Labs използва своя модел Marble, за да генерира виртуални светове, и планира да търси клиенти в гейминга, виртуалната реалност и обучението на роботи.

Въпреки инвестициите от Nvidia, Advanced Micro Devices и Autodesk, пътят към печалба остава неясен. „Уолстрийт, особено инвеститорите в по-късен етап, все още изчакват технологията да достигне зрялост и реални приложения“, казва Ли в интервю. Въпреки това тя остава уверена: „Убедена съм, че това е също толкова значимо, колкото и езиковата интелигентност.“

Още по темата

Мъск включва на "светлинна скорост" плана за собствено производство на чипове

Я. Танев: Развитието на AI изпреварва способността на хората да го контролират

Ли залага и на синтетичните данни като ключов елемент за развитието на световните модели, тъй като за разлика от езика, богати 3D данни не са широко достъпни онлайн.

С други думи, следващата вълна на AI може да се обучава основно върху съдържание, генерирано от самия изкуствен интелект, а не само върху реални видеа - потенциален бизнес модел сам по себе си. 

Днешната ера на езиковите модели вероятно ще бъде доминирана от малка група добре финансирани американски лаборатории със затворени, патентоване системи.

Световните модели обаче се оформят по различен начин - с по-широк кръг от подходи, региони и по-отворени лицензионни модели, без ясен консенсус как ще се монетизира тази технология.

Китай и бъдещето на физическия AI

Китай може да изиграе по-голяма роля в тази област. Силните му позиции в хардуера и производството му помогнаха да достави около 85% до 90% от хуманоидните роботи в света миналата година, според анализ на Barclays.

Ако китайските световни модели се превърнат в стандарт за обучение на роботи, компаниите, които ще оформят следващото десетилетие на физическия AI, може да не са тези, които виждаме в новините днес, и може би ще са далеч от Силициевата долина.

Парми Олсън е колумнист на Bloomberg, който се занимава с технологии. Бивш репортер на Wall Street Journal и Forbes, тя е автор на книгата „Превъзходство: AI, ChatGPT и надпреварата, която ще промени света.“

Още по темата

DeepSeek представи най-новия си AI модел година след големия си пробив

Microsoft инвестира 18 млрд. долара за изграждане на AI капацитет в Австралия