AP ngày 25/6 (giờ địa phương) cho biết nhiều nhà khoa học AI đang chuyển trọng tâm sang phát triển “world model” trong bối cảnh nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn bộc lộ những giới hạn nhất định. Đây là hướng tiếp cận nhằm giúp AI hiểu và phản ứng với môi trường vật lý, qua đó mở rộng ứng dụng sang robot, game và dự báo thời tiết.

Khác với các mô hình chủ yếu học từ văn bản, “world model” được thiết kế để AI nắm bắt cả các quy luật thống kê của không gian và thời gian. Mô hình này hướng đến việc giúp AI hiểu những hiện tượng như cách ánh sáng chiếu lên bề mặt, cách vật thể phản ứng khi chịu tác động của lực, cũng như các quy luật vật lý khác.

Fei-Fei Li, nhà sáng lập World Labs, gọi “world model” là “một trong những khái niệm quan trọng nhất và được bàn luận nhiều nhất trong AI hiện nay”.

Yann LeCun, người rời cương vị Giám đốc khoa học AI của Meta vào năm ngoái và sau đó thành lập AMI Labs tại Paris, định nghĩa “world model” là mô hình cho phép tác nhân AI dự đoán hệ quả từ chính hành động của mình.

Marshall Eber, trưởng khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Carnegie Mellon, dùng ví dụ chatbot không thể nhấc một cốc cà phê để chỉ ra giới hạn của các mô hình ngôn ngữ hiện nay. Theo ông, việc điều khiển bàn tay, tạo tiếp xúc vật lý với chiếc cốc và thao tác với đồ vật phức tạp hơn rất nhiều so với chỉ dự đoán từ tiếp theo.

Louis Castricato, người rời chương trình tiến sĩ tại Đại học Brown để sáng lập Overworld, hiện tập trung phát triển AI có thể tạo ra các thế giới game mang tính tương tác. Ông cho biết trước đây chưa có world model nào cho phép đi xuyên qua một cánh cửa hoặc tương tác với môi trường ở mức độ chi tiết như vậy.