O que acontece quando a IA esgota o texto para ler? Pesquisadores estão recorrendo a videogames.
Criado com Midjourney
Resolvendo o problema dos dados. A indústria de IA tem um elefante na sala. Modelos de Linguagem Grande (LLMs) poderiam esgotar o suprimento público de texto escrito até 2026. Isso levanta uma questão crucial: sem dados de treinamento novos, como a IA continuará a melhorar? Alguns especialistas acreditam que a resposta está nos videogames.
Usando videogames para treinar a IA. Videogames oferecem um playground infinito para a IA aprender como o mundo real funciona. Mesmo um jogo simples ajuda a ensinar movimento, física, resolução de problemas, causa e efeito, e raciocínio espacial complexo. E, ao contrário dos dados do mundo real, que são caros e limitados, os videogames fornecem cenários simulados infinitos onde a IA pode experimentar com segurança enquanto aprende.
Chegou: os modelos mundiais. Modelos mundiais são modelos de IA que compreendem a dinâmica do mundo real e podem simular cenários de causa e efeito para prever resultados. Diferentemente dos LLMs, que dependem da leitura de texto, os modelos mundiais aprendem observando e construindo mapas mentais de como os objetos se movem, interagem e se comportam.
As maiores figuras da IA já estão fazendo progresso. A DeepMind lançou o Sima 2, um agente que joga e raciocina em mundos virtuais 3D. A World Labs lançou o Marble, que cria mundos 3D inteiros a partir de uma simples frase. E Yann LeCun — frequentemente chamado de “pai da IA” — está, segundo relatos, deixando seu cargo de cientista-chefe de IA no Meta para fundar uma nova startup focada em modelos mundiais.
Se tiver sucesso, os modelos mundiais nos levarão um passo mais perto de criar uma IA que opere ao nosso lado no mundo real.
via Superhuman