Umělá inteligence se učí chápat svět podobně jako my – nejen skrze text, ale prostřednictvím simulací, smyslových dat a fyzikálních souvislostí. Modely světa otevírají nové možnosti pro robotiku, medicínu i hry a mohou zásadně proměnit vývoj AI v příštích letech.
Modely světa představují objev, jak může AI „přemýšlet“ o reálném světě vytvářením vlastních mentálních map objektů, prostorů a fyziky. Tato nová architektura opouští predikci textu a vytváří vnitřní reprezentace, které simulují realitu, což je posun, který může znít jako science fiction, ale již fungují první komerční produkty.
Axios podrobně popisuje tento průlom a vysvětluje, že tyto systémy zpracovávají masivní multimodální data: video, 3D simulace, senzory, obrázky a zvuk, které jsou kombinovány k vytvoření interních modelů fyzikálního chování. Jinak řečeno: umělá inteligence si nepamatuje textové vzory jako ChatGPT, ale rozvíjí prostorovou intuici podobnou té naší.
Simulace, které rozumí gravitaci
Klíčové je, že tyto modely nepředpovídají slova, ale fyzikální události: dokáží simulovat, co se stane, když předmět spadne, jak se míč odrazí nebo jak se kapalina rozlije, aniž by do nich někdo tato pravidla speciálně naprogramoval. Fei-Fei Li právě představil Marble, první komerční produkt své společnosti World Labs, který dokazuje, že tato technologie již funguje i mimo laboratoř.
“Creativity is intelligence having fun.” Unleash your creativity and imagination with Marble – our 3D world generation model, now available to everyone! https://t.co/xlxmqvoJBr
— Fei-Fei Li (@drfeifei) November 12, 2025
Vnitřní proces je poměrně elegantní: zatímco velké jazykové modely zpracovávají informace postupně, modely světa vytvářejí trojrozměrné prostorové mapy, kde si každý objekt zachovává konzistentní fyzikální vlastnosti. Dokážou mentálně otáčet krychlí, simulovat kolize nebo předpovídat trajektorie, aniž by tyto situace předtím přesně viděly.
Yann LeCun, který považuje LLM za slepou uličku a nyní vede vlastní startup zaměřený na modely světa, vysvětluje rozdíl na příkladu: „Představte si, že je před vámi krychle a otočíte ji o 90 stupňů. To žádný LLM skutečně nedokáže, člověk ano„. Tato schopnost vzniká proto, že integrují příčiny a následky naučené z milionů reálných fyzikálních interakcí.
Hlavní technická výzva spočívá v získání kvalitních multimodálních smyslových dat, což je mnohem složitější než stahování textu z internetu. Čtyřleté dítě zpracovává více reálných smyslových informací než všechny textové tokeny použité k tréninku GPT-4. To vysvětluje, proč společnosti jako Meta tolik investují do simulací, které obnovují tisíce fyzických interakcí k tréninku robotů.
Jedním z příkladů této schopnosti v praxi jsou digitální dvojčata: přesné virtuální kopie skutečných prostor nebo procesů, které jsou neustále aktualizovány pomocí senzorů, což umožňuje sledovat továrnu z domova nebo předvídat, kdy se stroj porouchá, dříve než se tak stane. Přesahují rámec prostého dohledu a umožňují prediktivní řízení: můžete simulovat, co by se stalo, kdybyste změnili teplotu reaktoru nebo reorganizovali montážní linku, aniž byste se čehokoli fyzicky dotkli.
Mezinárodní vývoj sahá od čínských společností, jako je Tencent, až po univerzity ve Spojených arabských emirátech, ale společné zaměření je stejné: naučit stroje fyzikálnímu zdravému rozumu. Společnosti Google, Meta a OpenAI zkoumají modely, které integrují simulace a video, zatímco Google DeepMind najal bývalého technického ředitele Boston Dynamics, aby urychlil přenos simulací do reálných aplikací.
Tento objev staví modely světa do role nástupce LLM v horizontu tří až pěti let, jak předpovídají odborníci z oboru. Schopnost uvažovat o fyzice otevírá klíčové aplikace v robotice, videohrách a lékařských analýzách, kde je pochopení prostoru a interakcí nezbytné pro správné fungování v reálném prostředí.
Budoucnost umělé inteligence s modely světa
Potenciální dopad modelů světa na umělou inteligenci je obrovský. Například v robotice schopnost porozumět fyzikálním interakcím a předvídat je umožňuje robotům provádět složité úkoly v dynamickém prostředí, jako je domácí péče nebo skladová logistika. Tyto modely mohou robotům poskytnout hlubší porozumění jejich prostředí, což jim umožní přizpůsobit se neočekávaným změnám a zlepšit jejich provozní efektivitu.
V oblasti videoher mohou modely světa způsobit revoluci ve způsobu, jakým jsou hry vyvíjeny a prožívány. Díky tomu, že virtuální postavy a prostředí mohou interagovat realističtěji, mohou vývojáři vytvářet pohlcující a náročnější herní zážitky. Hráči by navíc mohli interagovat s virtuálními světy, které se chovají podobněji jako skutečný svět, což by zvýšilo autenticitu a požitek ze hry.
V oblasti medicíny lze modely světů využít k simulaci chirurgických zákroků nebo léčby, což lékařům umožní procvičovat a zdokonalovat své dovednosti v bezpečném a kontrolovaném prostředí. Mohou také pomáhat při analýze lékařských snímků, čímž se zvyšuje přesnost diagnostiky a léčby nemocí.
S vývojem modelů světa jsou spojeny také etické a bezpečnostní problémy. Schopnost simulovat a předvídat fyzikální jevy by mohla být zneužita, proto je nezbytné stanovit jasná pravidla a pokyny k jejich zodpovědnému používání. Kromě toho je třeba pečlivě řídit shromažďování a využívání multimodálních smyslových dat, aby bylo chráněno soukromí a práva jednotlivců.
Modely světa představují významný pokrok v oblasti umělé inteligence a nabízejí nové možnosti uvažování a interakce s reálným světem. S dalším rozvojem této technologie je nezbytné řešit technické, etické a bezpečnostní problémy, aby bylo zajištěno, že její implementace bude přínosem pro celou společnost.