Dnes se ponoříme do jednoho z nejvíce fascinujících konceptů v AI – světových modelů. Představ si, že hraješ videohru. Než uděláš další krok, v hlavě si přehraješ, co by se mohlo stát: „Když skočím tam, spadnu? Když použiji tento předmět, otevřou se dveře?“ Světový model v umělé inteligenci dělá něco podobného. Není to jen program, který reaguje na příkazy, ale systém, který si vytváří vlastní vnitřní simulaci světa, ve kterém funguje. Učí se, jak věci fungují, jaké jsou mezi nimi vztahy a co se stane v budoucnu. Díky tomu dokáže lépe plánovat a rozhodovat se v neznámých situacích, podobně jako my.
Odborná definice
Světové modely (anglicky World Models) představují typ modelů umělé inteligence, jejichž účelem je vytvořit a udržovat interní, často zjednodušenou, reprezentaci (simulaci) svého prostředí. Na rozdíl od modelů, které se učí pouze přímé mapování ze vstupu na výstup (např. klasifikace obrázku), se světové modely učí predikovat budoucí stavy prostředí na základě aktuálních pozorování a hypotetických akcí. Tato schopnost jim umožňuje porozumět dynamice, kauzálním vztahům a fyzikálním zákonitostem daného světa.
Architektura světového modelu se typicky skládá ze tří hlavních komponent. První je percepční modul, který zpracovává syrová senzorická data (např. obrazy, text, senzorické údaje) a kóduje je do kompaktní latentní reprezentace. Druhou je samotný prediktivní model, často realizovaný jako rekurentní neuronová síť, který na základě aktuálního stavu a navrhované akce predikuje budoucí stav v latentním prostoru. Třetí komponentou je často kontroler (agent), který využívá tuto interní simulaci k plánování sekvence akcí vedoucích k cíli, aniž by je musel provádět ve skutečném světě.
Světové modely jako JEPA od Meta umožňují agentům učit se efektivněji a s menším množstvím reálných interakcí, jelikož si mohou „představit“ důsledky svých činů v interní simulaci. Tento přístup je velmi slibný pro oblasti jako je robotika, autonomní řízení nebo strategické plánování. Agent se například může naučit řídit auto tak, že si ve svém modelu nasimuluje tisíce scénářů a jejich výsledků, což mu umožní lépe reagovat na nepředvídatelné události v reálném provozu.