Revolução a caminho?
Modelos de mundo ainda é um tema pouco conhecido pela maioria, mas já considerado uma área com forte potencial revolucionário. Recentemente, o tema tem aparecido na mídia e por boas razões. O World Labs, pioneiro da IA, arrecadou US$ 230 milhões para construir “grandes modelos de mundo”, e a DeepMind contratou um dos criadores do gerador de vídeo da OpenAI, Sora, para trabalhar em “simuladores de mundo”. Portanto, para nos mantermos informados e atualizados, neste post, faremos uma breve introdução a esse conceito.
O que são modelos de mundo?
Modelos de mundo são sistemas de IA que podem simular ambientes inteiros com física, objetos e interações complexas. Eles partem do pressuposto de que humanos desenvolvem um modelo mental do mundo com base no que conseguem perceber com seus sentidos limitados.
A importância dos modelos de mundo reside em sua capacidade de preencher a lacuna entre a simulação e a realidade. Ao criar simulações altamente realistas, esses modelos podem nos ajudar a entender melhor sistemas complexos e até mesmo aprimorar nossa compreensão do comportamento humano. Consequentemente, esses modelos têm o potencial de revolucionar campos como visão computacional, robótica e até videogames. No entanto, também há preocupações sobre o potencial uso indevido de tal tecnologia.
Modelo de mundo: seres humanos compreendem o mundo a partir de representações (fonte).
Estruturalmente, os modelos de mundo podem ser pensados como um tipo de arquitetura de rede neural. Mas com peculiaridades. Eles são projetados para aprender com a observação e a previsão. Nesse sentido, eles visam replicar as capacidades mais profundas da humanidade: percepção, aprendizado, raciocínio, planejamento e ação.
Como os modelos de mundo se diferenciam dos modelos de IA atuais?
Atualmente, os modelos de IA mais avançados que conhecemos são os grandes modelos de linguagem (LLMs). Modelos de mundo seguem abordagens bem diferentes dos LLMs. O que diferencia os modelos de mundo de suas contrapartes tradicionais do modelo de linguagem é sua abordagem única de aprendizagem.
Em vez de apenas gerar texto ou reagir à entrada, eles se esforçam para entender o funcionamento fundamental do universo. Portanto, esses são modelos que tentam fazer sentido do espaço, tempo, causalidade e muito mais. Isso significa que eles não são apenas reativos. Muito pelo contrário. Eles podem raciocinar, planejar e se adaptar diante da incerteza, uma característica muitas vezes negligenciada pelos modelos de linguagem. Especialmente a capacidade de lidar com a incerteza e planejar em diferentes escalas temporais pode resultar em sistemas de IA mais robustos, adaptáveis e resilientes. Ao preencher a lacuna de atualização do conhecimento e entender as relações temporais, os modelos mundiais prometem derrubar as limitações das atuais tecnologias.
As principais diferenças em comparação aos sistema atuais
Os modelos de mundo possuem várias diferenças em comparação com os modelos de IA que conhecemos.
Apredizagem com a Experiência
Eles rompem com a dependência dos modelos tradicionais de linguagem por padrões estatísticos, aproveitando o aprendizado preditivo. Isso permite que eles desenvolvam uma compreensão mais dinâmica e causal de seu ambiente. Além disso, esses modelos podem aprender com experiências e observações passadas, atualizando seus conhecimentos ao longo do tempo. Ao prever e observar como o mundo funciona, os modelos de mundo descobrem relações ocultas entre conceitos. Com isso, eles podem adquirir uma compreensão mais profunda de fenômenos complexos.
Compreensão sensível ao tempo
A capacidade dos modelos de mundo de incorporar conceitos de espaço e tempo é um divisor de águas. Eles podem comparar o passado e o presente para entender as relações temporais. Ao incorporar o contexto temporal, os modelos mundiais também podem antecipar eventos futuros.
Raciocínio Causal
As capacidades de raciocínio causal dos modelos de mundo são um grande afastamento dos modelos tradicionais. Eles podem deduzir relações de causa e efeito, indo além das habilidades correlativas. Consequentemente, os modelos de mundo podem tomar decisões mais humanas.
Arquiteturas
Vários tipos de arquiteturas e algoritmos são usados para criar modelos de mundo em IA. A Arquitetura de três componentes é uma delas. Ela consiste em: um modelo de visão, um modelo de memória e um controlador. O modelo de visão geralmente usa um Autoencoder Variacional (VAE) para codificar dados visuais de alta dimensão em uma representação latente. Já o modelo de memória manipula dados históricos e observações atuais para prever estados futuros. Esse modelo pode ser implementado usando redes neurais recorrentes. O controlador usa as previsões do modelo de mundo para selecionar ações.
Além dessa arquitetura, modelos de mundo possuem várias outras propostas e algoritmos, incluindo aprendizado por reforço. A escolha sobre qual arquitetura usar depende dos objetivos do modelo, recursos disponíveis e capacidade técnica da equipe.
Arquitetura de três componentes de um modelo de mundo (fonte).
Conclusões
Os modelos de mundo continuam em seus estágios iniciais. Mas, inteligência artificia é uma area que evolui rapidamente. E os modelos de mundo possuem potencial transformador que pode revolucionar o desenvolvimento da IA. À medida que a IA continua a evoluir, os modelos mundiais estão na vanguarda dessa revolução, prontos para redefinir a interação humano-IA.