大規模言語モデル（LLM）の限界を踏まえ、物理世界を理解して反応するAI「ワールドモデル」の開発が広がっている。ロボットやゲーム、気象予測などへの応用を見据えた動きで、AP通信が25日（現地時間）に報じた。
ワールドモデルは、AIにテキストに加えて空間と時間の統計的な構造も学習させることに重きを置く。光が物体表面に当たる仕組みや、物体が力にどう反応するかといった現象、さらに物理法則そのものを学ばせるのが特徴だ。
World Labs創業者のフェイ・フェイ・リー氏は、ワールドモデルについて「現在のAIで最も重要で、最も活発に議論されている概念の一つだ」と述べた。昨年MetaのチーフAIサイエンティストを退任し、パリでAMI Labsを設立したヤン・ルクン氏は、「AIエージェントが自らの行動の結果を予測できるようにするものだ」と説明した。
カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学部長のマーシャル・エベル氏は、既存の言語モデルの限界として、チャットボットがコーヒーカップをつかめない点を挙げた。「手をどう動かすか、カップとどう物理的に接触するかは、次の単語を予測するよりはるかに複雑だ」と指摘した。
ブラウン大学の博士課程を離れてOverworldを創業したルイス・カストリカト氏は、AIが相互作用できるゲーム世界の構築に取り組んでいる。「ドアを通り抜けたり、細部まで作り込まれた環境と相互作用したりできるワールドモデルは、これまで存在しなかった」と語った。
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Chi-gyu Hwang
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