Jocuri video generate de AI pentru divertisment sau antrenarea roboților, modele de limbaj (precum ChatGPT, spre exemplu) antrenate să își construiască răspunsurile pas cu pas, descompunând problemele dificile în serii de pași mai simpli, aplicații AI în știință, dar și în domeniul militar, precum și o mai mare concurență pentru Nvidia, se numără printre previziunile MIT Technology Review pentru AI în 2025.
Locuri de joacă virtuale generative
Dacă 2023 a fost anul imaginilor generative, iar 2024 cel al videoclipurilor generative, ce urmează? În opinia specialiștilor, lumi virtuale generative (a.k.a. jocuri video).
În februarie 2024, Google DeepMind a dezvăluit un model generativ numit Genie, capabil să transforme o imagine statică într-un joc 2D tip platformă, cu care utilizatorii pot interacționa. În decembrie, compania a prezentat Genie 2, un model care poate transforma o imagine inițială într-o lume virtuală întreagă.
Alte companii dezvoltă tehnologii similare. În octombrie, startup-urile Decart și Etched au prezentat un hack neoficial pentru Minecraft, în care fiecare cadru al jocului este generat în timp real pe măsură ce jucați. World Labs, un startup cofondat de Fei-Fei Li—creatoarea ImageNet, setul masiv de date foto care a declanșat boom-ul deep-learning-ului—lucrează la așa-numitele modele mari de lume (LWM).
O aplicație evidentă este pentru jocuri video. Experimentele inițiale au o notă jucăușă, iar simulările 3D generative ar putea fi utilizate pentru a explora concepte de design pentru jocuri noi, transformând rapid o schiță într-un mediu de joc. Acest lucru ar putea duce la apariția unor tipuri complet noi de jocuri.
Totuși, ele ar putea fi folosite și pentru a antrena roboți, mai punctează MIT. World Labs își propune să dezvolte așa-numita inteligență spațială—capacitatea mașinilor de a interpreta și interacționa cu lumea de zi cu zi. Cercetătorii în robotică nu dispun de suficiente date despre scenarii din lumea reală pentru a antrena astfel de tehnologii. Generarea unui număr nelimitat de lumi virtuale și plasarea roboților virtuali în acestea pentru a învăța prin încercare și eroare ar putea rezolva această problemă.
Modele mari de limbaj care „raționează”
Când OpenAI a prezentat o1 în septembrie, a introdus un nou mod de funcționare a modelelor mari de limbaj. Două luni mai târziu, compania a îmbunătățit acest model sub toate aspectele cu o3—un model care ar putea schimba radical această tehnologie.
Majoritatea modelelor, inclusiv GPT-4, oferă primul răspuns pe care îl generează. Uneori e corect, alteori nu. Noile modele sunt însă antrenate să își construiască răspunsurile pas cu pas, descompunând problemele dificile în serii de pași mai simpli. Când o abordare nu funcționează, încearcă alta. Această tehnică, cunoscută sub numele de „raționament”, poate face tehnologia mai precisă, în special pentru probleme de matematică, fizică și logică.
Este, de asemenea, esențial pentru agenți (sisteme automate care pot efectua sarcini complexe în mod autonom sau semi-autonom, folosind modele avansate de limbaj și alte tehnologii IA. Aceștia sunt programe capabile să interacționeze cu oameni, alte sisteme software sau lumea fizică, pentru a îndeplini un scop specific. Agenții de IA sunt deseori integrați în aplicații care combină mai multe surse de date și capabilități tehnologice).
În decembrie, Google DeepMind a dezvăluit un nou agent experimental pentru navigarea pe web, numit Mariner. În timpul unei demonstrații oferite revistei MIT Technology Review, Mariner părea că s-a blocat. Megha Goel, manager de produs la companie, i-a cerut agentului să găsească o rețetă de fursecuri de Crăciun care să semene cu cele dintr-o fotografie pe care i-o oferise. Mariner a găsit o rețetă online și a început să adauge ingredientele în coșul de cumpărături al lui Goel.
Apoi s-a oprit: nu reușea să determine ce tip de făină să aleagă. Goel a privit cum Mariner și-a explicat pașii într-o fereastră de chat: „Spune: ‘Voi folosi butonul Înapoi al browserului pentru a reveni la rețetă.’”
A fost un moment remarcabil. În loc să se împotmolească, agentul a împărțit sarcina în acțiuni separate și a ales una care ar putea rezolva problema. Să-ți dai seama că trebuie să apeși butonul Înapoi poate părea un lucru banal, dar pentru un bot lipsit de inteligență, e remarcabil. Și a funcționat: Mariner s-a întors la rețetă, a confirmat tipul de făină și a continuat să completeze coșul de cumpărături.
Google DeepMind lucrează, de asemenea, la o versiune experimentală a modelului său de limbaj avansat, Gemini 2.0, care folosește această abordare pas cu pas pentru rezolvarea problemelor, numită Gemini 2.0 Flash Thinking.
Dar OpenAI și Google sunt doar vârful aisbergului. Multe companii dezvoltă modele mari de limbaj care utilizează tehnici similare, făcându-le mai eficiente într-o gamă largă de sarcini, de la gătit la programare.
Este momentul de glorie al IA în știință
Una dintre cele mai interesante utilizări ale IA este accelerarea descoperirilor în științele naturale. Poate cea mai mare confirmare a potențialului IA în acest sens a venit în octombrie, când Academia Regală Suedeză de Științe a acordat Premiul Nobel pentru Chimie lui Demis Hassabis și John M. Jumper de la Google DeepMind pentru dezvoltarea instrumentului AlphaFold, care poate rezolva plierea proteinelor, și lui David Baker pentru crearea de instrumente care ajută la proiectarea de proteine noi.
Se așteaptă ca această tendință să continue și anul viitor, iar noi seturi de date și modele specifice descoperirilor științifice să fie lansate. Proteinele au fost ținta perfectă pentru IA, deoarece domeniul dispunea de seturi de date excelente pe care modelele IA au fost antrenate.
Căutarea următorului mare obiectiv este în plină desfășurare. Un potențial domeniu este știința materialelor. Meta a lansat seturi masive de date și modele care ar putea ajuta oamenii de știință să descopere materiale noi mult mai rapid, iar în decembrie, Hugging Face, împreună cu startup-ul Entalpic, a lansat LeMaterial, un proiect open-source care își propune să simplifice și să accelereze cercetarea materialelor. Primul lor proiect este un set de date care unifică, curăță și standardizează cele mai importante seturi de date despre materiale.
Producătorii de modele IA sunt, de asemenea, interesați să promoveze produsele lor generative ca instrumente de cercetare pentru oamenii de știință. OpenAI a permis oamenilor de știință să testeze cel mai recent model o1 și să vadă cum le-ar putea sprijini cercetarea. Rezultatele au fost încurajatoare.
A avea un instrument IA care să funcționeze asemănător unui cercetător este una dintre fanteziile sectorului tehnologic. Într-un manifest publicat în octombrie anul trecut, fondatorul Anthropic, Dario Amodei, a evidențiat știința, în special biologia, ca unul dintre domeniile-cheie unde IA ar putea aduce beneficii. Amodei speculează că, în viitor, IA ar putea fi nu doar o metodă de analiză a datelor, ci un „biolog virtual care îndeplinește toate sarcinile pe care le fac biologii.” Suntem încă departe de acest scenariu. Dar anul viitor, am putea vedea pași importanți în această direcție.
Companiile de IA devin mai apropiate de securitatea națională
Există mulți bani de câștigat pentru companiile de IA dispuse să își împrumute instrumentele pentru supravegherea la frontieră, colectarea de informații și alte sarcini legate de securitatea națională.
Armata SUA a lansat o serie de inițiative care arată că este dornică să adopte IA, de la programul Replicator – care promite să cheltuiască 1 miliard de dolari pe drone mici – până la Artificial Intelligence Rapid Capabilities Cell, o unitate care integrează IA în tot, de la luarea deciziilor pe câmpul de luptă până la logistică. Armatele europene sunt, de asemenea, sub presiunea de a-și crește investițiile în tehnologie, provocate de temerile că administrația Donald Trump ar putea reduce sprijinul pentru Ucraina. Tensiunile în creștere dintre Taiwan și China îngrijorează, de asemenea, planificatorii militari.
În 2025, aceste tendințe vor continua să fie un avantaj pentru companiile de tehnologie militară, precum Palantir, Anduril și altele, care acum profită de date militare clasificate pentru a antrena modele de inteligență artificială.
Bugetele generoase ale industriei de apărare vor atrage și companiile principale de IA. În decembrie, OpenAI a anunțat un parteneriat cu Anduril pentru un program de distrugere a dronelor, finalizând o schimbare de un an de la politica sa de a nu colabora cu armata. Astfel, OpenAI se alătură giganților precum Microsoft, Amazon și Google, care lucrează cu Pentagonul de ani de zile.
Alte companii de IA, care investesc miliarde în antrenarea și dezvoltarea de noi modele, vor resimți în 2025 o presiune mai mare de a lua în considerare serios veniturile. Este posibil să găsească suficienți clienți non-militari dispuși să plătească generos pentru agenți de IA care pot gestiona sarcini complexe sau industrii creative dispuse să investească în generatoare de imagini și videoclipuri.
Însă tentația de a intra în cursa pentru contracte profitabile cu Pentagonul va crește.
„Este de așteptat să vedem cum companiile vor dezbate dacă proiectele militare contravin valorilor lor. OpenAI și-a justificat schimbarea de poziție afirmând că <<democrațiile ar trebui să continue să conducă în dezvoltarea IA>>, argumentând că împrumutarea modelelor sale către armată ar susține acest obiectiv. În 2025, vom urmări cum și alte companii urmează acest exemplu”, scrie MIT.
Nvidia întâmpină o competiție legitimă
Pentru cea mai mare parte a boom-ului actual al IA, dacă erai un startup tehnologic care voia să dezvolte un model de IA, Jensen Huang, CEO Nvidia, era omul tău, scrie sursa citată.
Situația s-ar putea schimba în 2025. Mari competitori precum Amazon, Broadcom, AMD și alții au investit masiv în cipuri noi, iar primele indicii sugerează că acestea ar putea concura îndeaproape cu cele ale Nvidia—mai ales în domeniul inferenței, unde poziția Nvidia este mai puțin solidă.
Totodată, un număr tot mai mare de startup-uri și-au schimbat abordarea. În loc să încerce îmbunătățiri marginale ale designurilor Nvidia, startup-uri precum Groq fac pariuri mai riscante pe arhitecturi complet noi de cipuri care, cu suficient timp, promit să devină performante. În 2025, aceste experimente vor fi încă în stadii incipiente, dar este posibil ca un competitor să doboare status-quo-ul actual, potrivit căruia modelele de top în IA se bazează exclusiv pe cipurile Nvidia.
La baza acestei competiții stă războiul geopolitic al cipurilor, care va continua. Acest conflict s-a bazat până acum pe două strategii: pe de o parte, Occidentul încearcă să limiteze exporturile de cipuri de top și tehnologii de fabricație către China. Pe de altă parte, inițiative precum US CHIPS Act urmăresc să stimuleze producția internă de semiconductori.
Donald Trump ar putea escalada aceste controale asupra exporturilor și a promis tarife masive pentru orice bunuri importate din China. În 2025, astfel de tarife ar plasa Taiwanul – de care SUA depinde puternic datorită producătorului de cipuri TSMC – în centrul războaielor comerciale. Taiwanul a anunțat că va ajuta firmele chineze să se relocheze pe insulă pentru a evita tarifele propuse. Acest lucru ar putea atrage critici suplimentare din partea lui Trump, care și-a exprimat frustrarea față de cheltuielile SUA pentru apărarea Taiwanului împotriva Chinei.
(Citește și: ”Inteligența Artificială ar putea crește cu 8% PIB-ul UE, în 10 ani, dacă ar fi adoptată pe scară largă – studiu Google”)
***
Urmărește-ne pe Google News
