Na de taalmodellen is er een nieuw modewoord in Silicon Valley: wereldmodellen. WIRED zette op een rij wat ze zijn en waarom je er de komende jaren vaker mee te maken krijgt, ook als je er zelf nooit een gebruikt.
Van volgend woord naar volgend beeld
Een taalmodel zoals dat achter ChatGPT of Claude krijgt een zin en voorspelt het volgende woord. Een wereldmodel krijgt een beeld van een situatie en voorspelt hoe die situatie er een moment later uitziet. Oliver Cameron, topman van het AI-lab Odyssey, legt het zo uit tegen WIRED. Het resultaat is een digitale 3D-omgeving waarin natuurkunde wordt nagebootst: dingen vallen, rollen en botsen zoals in het echt.
Volgens Jamie Shotton, hoofdwetenschapper bij het Britse Wayve, moet zo'n model vooral kunnen reageren op wat je doet. Het moet oorzaak en gevolg snappen en inschatten hoe andere mensen en objecten op jouw acties reageren. Wayve bouwt zulke modellen voor zelfrijdende auto's.
Oefenen zonder te bewegen
De belangrijkste toepassing is training. Een robot of auto kan in een gesimuleerde wereld miljoenen keren oefenen voordat hij de echte straat of keuken in gaat. Brian McClendon, technisch directeur van Niantic Spatial, schetst hoe dat zou kunnen: maak foto's van de plek waar een robot moet werken, bouw daar een 3D-model van en laat de software daar ontelbare simulaties in draaien.
Opvallend is waar Niantic zijn data vandaan haalt. Het bedrijf maakte Pokémon Go, verkocht de game vorig jaar en richt zich nu op het nabouwen van de echte wereld. De omgevingsscans die spelers jarenlang met hun telefoon maakten, zijn daarvoor bruikbaar materiaal. Wie destijds op straat Pokémon ving, hielp dus zonder het te weten mee aan trainingsdata voor robots.
Grote spelers bouwen mee
Het gaat niet alleen om start-ups. Google DeepMind liet eind oktober Genie 4 zien, een wereldmodel dat realistische virtuele omgevingen met geluid maakt. Nvidia gaf vorige week vier open Cosmos 3-modellen vrij die camerabeeld en lidar voor auto's en robots nabootsen. En de term wordt breder gebruikt: het Israëlische 42AI noemt zijn model dat gedrag van beleggers voorspelt ook een wereldmodel.
Wat je ervan gaat merken
De verwachting in de sector is dat 2027 een groot jaar wordt voor robots in huis en voor auto's zonder chauffeur, twee toepassingen die sterk leunen op wereldmodellen. Dat blijft een verwachting: hoe goed simulaties de rommelige echte wereld vangen, moet nog blijken. Voor Europa is het een interessant veld, omdat Wayve een van de bekendste spelers is en Europese wetgeving voor zelfrijdende auto's en de AI Act straks bepalen hoe zulke systemen getest en toegelaten worden.
