A ascensão dos modelos de mundo: como a IA está aprendendo a simular a realidade

A tecnologia que sustenta os modelos de mundo, que permite à IA gerar ambientes simulados com base em entradas visuais, está a avançar rapidamente. A Niantic, criadora do Pokémon Go, está a concentrar-se na reconstrução do mundo real, utilizando a sua vasta base de dados, conforme declarado por Brian McClendon, o diretor de tecnologia da Niantic Spatial. Ao contrário dos modelos de linguagem, que preveem a próxima palavra, os modelos de mundo preveem o próximo estado visual de uma imagem, permitindo a criação de ambientes digitais realistas para treino. Estas simulações têm o potencial de impactar áreas como a robótica doméstica e os veículos autónomos, com 2027 a ser apontado como um possível ponto de viragem para a expansão. Jamie Shotton, cientista-chefe da Wayve, enfatizou que, para os carros autónomos, um modelo de mundo deve compreender a física e as relações de causa e efeito para reagir às ações do mundo real. A Wayve utiliza imagens de câmaras para construir modelos que recriam condições de estrada perigosas para testes. Para além das aplicações físicas, a tecnologia está a atrair um investimento significativo; Yann LeCun, ex-cientista-chefe de IA da Meta, recentemente garantiu mais de um milhão de dólares para a sua startup Advanced Machines Intelligence. Além disso, Fei-Fei Li lançou a World Labs em 2024, que a AMD adquiriu este ano por mais de 8 mil milhões de dólares. A necessidade de recolha de dados para treinar estes modelos também está a criar novas formas de trabalho freelance, conforme ilustrado pela experiência do autor ao gravar atividades pessoais para venda de dados.