Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) es un gran "modelo mundial" que crea mundos 3D interactivos a partir de imágenes o indicaciones de texto.

No es un producto, sino el futuro: lo que realmente puede hacer el Genie 2 de IA interactivo de Google: Genie 2 entrena a agentes de IA en mundos 3D simulados

Google Genie 2 (correctamente: DeepMind Genie 2) es un gran "Modelo Mundial" que genera mundos 3D interactivos a partir de una imagen o un mensaje de texto, en el que los usuarios o agentes pueden actuar en tiempo real mediante el teclado o el mouse.

Estado actual (finales de 2025): es un sistema de investigación y demostración de Google DeepMind, no es un producto disponible gratuitamente, pero se muestra cada vez más en conferencias y en los medios como un componente básico para juegos, simulación y entrenamiento de agentes.

¿Qué es técnicamente Genie 2?

Genie 2 es un “modelo mundial base” a gran escala que aprendió de datos de video para simular mundos interactivos físicamente consistentes (movimiento, colisiones, comportamiento de NPC, cambios de perspectiva).

Arquitectónicamente, combina un autocodificador de vídeo con un transformador autorregresivo en un espacio latente (similar a los LLM, pero para dinámica de vídeo/mundo) y se muestrea cuadro por cuadro con acciones (teclado/mouse).

Habilidades actuales

A partir de una única imagen (o una imagen generada previamente mediante un modelo de imagen como Imagen), Genie 2 puede generar una escena 3D jugable, por ejemplo, entornos de plataformas o de estilo aventura.

Los mundos permanecen consistentes durante aproximadamente 10 a 60 segundos, incluidas las animaciones, la iluminación, los efectos del agua/partículas y la reacción del entorno a las acciones del jugador; luego el escenario esencialmente se "reinicia".

Usos y áreas de aplicación

DeepMind posiciona a Genie 2 principalmente como una herramienta de investigación y creatividad: creación rápida de prototipos de experiencias interactivas, generación de diversos entornos de prueba para RL o sistemas de agentes (incluidos agentes SIMA).

Las áreas de aplicación potenciales incluyen juegos, simulación/entrenamiento, robótica (agentes encarnados) y entornos de evaluación general para agentes generales.

Disponibilidad y estado del producto

Desde su anuncio el 4 de diciembre de 2024, GENIE 2 solo ha estado disponible para un grupo selecto de probadores. Aún no se ha anunciado una fecha de lanzamiento público.

Por el momento, no existe una API pública ni una integración generalizada del producto; Genie 2 se presenta en entradas de blog, artículos y demostraciones (por ejemplo, en 60 Minutes, conferencias, I/O), pero sigue siendo un sistema interno de DeepMind.
En la cobertura de Google I/O 2025, Genie 2 aparece junto a otros modelos de medios generativos como Veo y las capacidades de agente de Gemini, pero sin una versión para desarrolladores ni precio específico.

El modelo de IA GENIE 2 de Google crea una nueva realidad: fundamentos y base técnica del modelo

Desarrollado por Google DeepMind, GENIE 2 representa un avance significativo en el desarrollo de los llamados modelos de mundo. La función fundamental de este sistema de IA es generar entornos interactivos completamente tridimensionales a partir de entradas simples, como una imagen o una descripción de texto. A diferencia de los motores de renderizado o de juegos convencionales, GENIE 2 utiliza un modelo de difusión de latencia autorregresiva capaz de generar mundos virtuales fotograma a fotograma, simulando las consecuencias de las acciones dentro de esos mundos.

Genie 2 fue anunciado y presentado oficialmente por Google DeepMind el 4 de diciembre de 2024. El primer anuncio oficial se realizó a través del blog oficial de Google DeepMind. El anuncio, titulado " Genie 2: Un modelo mundial de base a gran escala ", se publicó en el sitio web deepmind.google/blog.

GENIE 2 se presentó como un prototipo de investigación en una vista previa de investigación limitada. Esto significa que el modelo no se puso a disposición del público en general, sino que inicialmente solo se le concedió acceso a investigadores y creativos seleccionados. Google DeepMind no publicó un artículo científico completo sobre GENIE 2, como sí ocurrió con su predecesor, GENIE 1.

El lanzamiento de GENIE 2 coincidió con un período de intenso desarrollo de IA en Google. Apenas unos días después, el 10 de diciembre de 2024, Google también anunció la nueva serie Gemini 2.0, lo que demuestra que la compañía presentaría varios modelos importantes de IA de próxima generación para finales de 2024.

¿Qué tiene de especial la arquitectura técnica de GENIE 2?

La arquitectura técnica de GENIE 2 se basa en varios componentes que trabajan en conjunto para habilitar las impresionantes capacidades del modelo. El sistema primero utiliza un amplio conjunto de datos de video para el entrenamiento y luego aplica un modelo de difusión que funciona con transformadores y clasificadores. La clave para comprender esto reside en la metodología: el modelo opera como un sistema autorregresivo, lo que significa que procede secuencialmente. Durante la inferencia, el sistema realiza una sola acción junto con los fotogramas latentes anteriores y luego genera el siguiente fotograma. Particularmente innovador es el uso de guía sin clasificador, una técnica que mejora la controlabilidad y la capacidad de respuesta a las acciones. El modelo se entrenó con una enorme cantidad de material de video, lo que le permite demostrar diversas capacidades emergentes que no fueron programadas explícitamente.

¿En qué se diferencia GENIE 2 de su predecesor GENIE 1?

La diferencia entre GENIE 1 y GENIE 2 es fundamental y marca un gran avance en el desarrollo de modelos de mundo. GENIE 1 se limitaba a entornos bidimensionales y solo podía generar escenas sencillas de plataformas 2D. Los personajes solían estar borrosos y la jugabilidad se limitaba a unos dos segundos. GENIE 2, por otro lado, funciona con mundos completamente tridimensionales y puede generarlos de forma consistente durante periodos significativamente más largos. Mientras que GENIE 1 producía entornos muy simplificados, GENIE 2 puede renderizar escenarios complejos con interacciones realistas de objetos, animaciones detalladas de personajes y comportamientos físicamente precisos. La capacidad de generalización también se ha mejorado significativamente, lo que significa que GENIE 2 puede inferir y comprender ideas sobre los entornos, incluso si nunca los ha visto en esa forma exacta.

¿Qué resolución y velocidad de cuadros alcanza GENIE 2?

GENIE 2 genera entornos interactivos con una resolución de 720 píxeles y una velocidad de fotogramas suficiente para juegos interactivos. Existen dos versiones del modelo: una versión básica sin diluir que ofrece la máxima calidad posible y una versión simplificada que permite la interacción en tiempo real, aunque con una calidad visual ligeramente reducida. Este equilibrio entre calidad y velocidad es esencial para aplicaciones prácticas.

Capacidades y funciones

¿Qué simulaciones físicas puede realizar GENIE 2?

GENIE 2 cuenta con una impresionante variedad de simulaciones físicas que lo distinguen de las generaciones anteriores de modelos de mundo. El sistema puede representar la gravedad de forma realista, lo que significa que los objetos caen al caer. Modela colisiones entre objetos y entre los personajes y su entorno. Los efectos del agua se simulan de forma realista, incluyendo las ondas que se crean cuando los objetos atraviesan o se mueven a través del agua. También se generan humo y otros efectos de partículas. Además, el sistema incorpora complejas simulaciones de iluminación, reflejos realistas y efectos de sombras. Estas simulaciones físicas no son simplemente animaciones preprogramadas, sino que son calculadas en tiempo real por la red neuronal basándose en las acciones del jugador y el estado actual de la escena.

¿Cómo funciona la llamada Memoria de Largo Horizonte de GENIE 2?

La Memoria de Horizonte Largo es una de las capacidades más destacadas de GENIE 2, que resuelve un problema que afectaba a los modelos de mundo anteriores. El modelo puede recordar partes del mundo generado que se encuentran fuera del campo de visión del usuario. Por ejemplo, si un avatar sale de una habitación y luego regresa a ella, el sistema reconstruirá la habitación exactamente como se veía antes. Esto es posible porque el modelo mantiene una memoria interna de los estados del mundo. Sin embargo, esta memoria tiene sus límites: GENIE 2 puede mantener mundos consistentes durante aproximadamente 60 segundos. Transcurrido este tiempo, pueden aparecer artefactos visuales, perderse detalles y perder la ilusión de un entorno estable. En la práctica, la mayoría de las demostraciones del sistema utilizan escenas de entre 10 y 20 segundos de duración para obtener los mejores resultados.

¿Qué perspectivas y opciones de control ofrece GENIE 2?

GENIE 2 admite varias perspectivas diferentes, lo que permite al usuario experimentar el mundo virtual desde distintos puntos de vista. La perspectiva en primera persona ofrece la perspectiva del personaje. La perspectiva en tercera persona ofrece una visión general del personaje y su entorno desde una perspectiva externa, similar a la de muchos videojuegos modernos. También está disponible una perspectiva isométrica, que ofrece una vista diagonal y descendente. El control se realiza mediante teclado y ratón, lo que permite un manejo intuitivo. El sistema identifica de forma inteligente qué elemento de la escena representa al personaje y lo mueve en consecuencia, mientras que otros elementos, como árboles o nubes, permanecen estáticos.

¿Puede GENIE 2 generar mundos a partir de fotografías reales?

Sí, GENIE 2 puede usar fotos reales como punto de partida y transformarlas en entornos tridimensionales interactivos. Este es uno de los aspectos más fascinantes de esta tecnología. Una foto real de una playa puede animarse, permitiendo al usuario adentrarse en el agua y explorar los alrededores. Una foto de una habitación puede convertirse en un entorno 3D totalmente interactivo. El sistema debe derivar la estructura de profundidad de la imagen plana y construir un mundo tridimensional consistente y físicamente plausible. Esto requiere un profundo conocimiento de la geometría espacial y las relaciones entre los objetos.

¿Cómo pueden trabajar juntos GENIE 2 y el agente SIMA?

Una combinación particularmente interesante es la integración de GENIE 2 con el agente SIMA de DeepMind, un sistema de IA capaz de realizar acciones en mundos digitales mediante instrucciones en lenguaje natural. El agente SIMA puede navegar por los entornos generados por GENIE 2 siguiendo comandos en lenguaje natural. En demostraciones, por ejemplo, el agente SIMA puede comprender la instrucción "abrir puerta azul" y ejecutarla en el mundo virtual. Esta sinergia es muy prometedora: GENIE 2 crea una infinidad de entornos de entrenamiento diferentes, mientras que SIMA aprende y actúa dentro de ellos. Esto podría conducir a un nuevo paradigma en el desarrollo de agentes de IA competentes.

Aplicaciones y usos prácticos

¿Cómo puede GENIE 2 revolucionar el desarrollo de juegos?

El desarrollo de videojuegos es una de las aplicaciones más evidentes de GENIE 2, y su impacto podría ser transformador. Tradicionalmente, los desarrolladores de videojuegos dedican incontables horas a crear modelos 3D, diseñar paisajes y programar entornos manualmente. GENIE 2 podría acelerar drásticamente este proceso. Los desarrolladores pueden introducir un dibujo conceptual o una descripción textual, y el sistema generará un entorno jugable al instante. Esto permite la creación rápida de prototipos y el desarrollo iterativo. Los diseñadores pueden probar rápidamente diferentes variaciones del entorno para descubrir cuál funciona mejor. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también fomenta la creatividad, ya que los desarrolladores pueden probar más conceptos. Además, los mundos generados por GENIE 2 podrían servir como punto de partida para un mayor refinamiento, sin que el diseño manual deje de ser un factor importante.

¿Cuál es la importancia de GENIE 2 para el entrenamiento de agentes de IA?

El entrenamiento de agentes de IA es quizás la aplicación más importante de GENIE 2 y la razón por la que Google DeepMind está prestando tanta atención a este proyecto. Al entrenar robots u otros sistemas de IA incorporados, los desarrolladores necesitan millones de ejemplos de diferentes escenarios. Hasta ahora, estos debían recopilarse en el mundo real, lo cual resulta costoso y requiere mucho tiempo, o se utilizaban entornos simulados limitados, poco realistas. GENIE 2 resuelve este problema al generar una cantidad infinita de escenarios de entrenamiento diferentes. Un robot podría entrenarse en un almacén generado por GENIE 2, con miles de configuraciones diferentes, para aprender a navegar en entornos caóticos. Un vehículo autónomo podría entrenarse en el tráfico simulado de una gran ciudad, con escenarios infinitamente variables. Esto conduce a una mejor generalización y a sistemas de IA más robustos. Cada escenario generado puede ser completamente diferente, sin dejar de ser físicamente plausible y consistente.

¿Cómo puede ayudar GENIE 2 con la visualización y el modelado?

Más allá del desarrollo de videojuegos y el entrenamiento de IA, GENIE 2 también tiene aplicaciones en visualización y modelado. Los arquitectos podrían transformar rápidamente sus diseños en modelos tridimensionales interactivos para que los clientes los vieran. Las empresas podrían visualizar y optimizar los procesos de producción. En educación, se podrían enseñar conceptos complejos mediante simulaciones interactivas. Un profesor de biología podría visualizar un ecosistema microscópico para que los estudiantes lo navegaran. Un profesor de física podría simular fenómenos físicos en tiempo real. Las posibilidades son prácticamente ilimitadas.

¿Qué papel podría desempeñar GENIE 2 en la formación médica?

GENIE 2 también podría contribuir significativamente a la formación médica. El modelado operativo en entornos hospitalarios generados por GENIE 2 podría ayudar a desarrollar mejores sistemas para apoyar a los médicos en su trabajo. Los estudiantes de medicina podrían formarse en entornos virtuales realistas y seguros. Se podrían generar diversas configuraciones hospitalarias y escenarios de emergencia para mejorar la preparación ante diferentes situaciones. Esto tiene el potencial de mejorar significativamente la calidad de la formación médica sin comprometer la seguridad de los pacientes reales.

¿Cómo se puede utilizar GENIE 2 en la producción de vídeo?

Otra área emocionante es el uso de GENIE 2 en la producción de video y cinematografía. Los cineastas podrían generar fotogramas de entrada y luego mover cámaras virtuales a través de los mundos generados para crear tomas que, de otro modo, requerirían decorados costosos o un elaborado trabajo de CGI. Esto podría reducir los costos de producción cinematográfica y ampliar las posibilidades creativas. Una idea rápida podría transformarse en una escena de video terminada en minutos, sin necesidad de un gran equipo de producción.

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Entornos de entrenamiento limitados para IA

¿En qué medida GENIE 2 permite entornos de formación ilimitados?

El enfoque de entornos de entrenamiento ilimitados es transformador para la investigación en IA. En lugar de que los sistemas de IA naveguen repetidamente por el mismo entorno y aprendan de ejemplos de entrenamiento limitados, GENIE 2 puede generar dos millones de entornos diferentes. Esto significa que un agente de IA nunca experimenta la misma situación dos veces. Esta diversidad permite una mejor generalización, ya que el modelo no se limita a memorizar comportamientos para escenarios específicos y conocidos, sino que desarrolla conceptos y estrategias reales. Un robot entrenado en miles de configuraciones de almacén diferentes será más capaz de gestionar una configuración nueva y desconocida que un robot entrenado en un solo entorno.

Inteligencia artificial general y modelos mundiales

¿Por qué DeepMind considera modelos mundiales como GENIE 2 como pasos en el camino hacia la IAG?

DeepMind considera modelos de mundo como GENIE 2 como pilares fundamentales en el camino hacia la inteligencia artificial general (IAG). Esto se debe a que la verdadera inteligencia requiere comprender la causalidad, la física y las consecuencias. Un sistema capaz de comprender y simular escenarios complejos y dinámicos demuestra una comprensión más profunda del mundo que uno que solo reconoce patrones estáticos. GENIE 2 permite a los sistemas de IA aprender y operar en una amplia variedad de escenarios, acercándolos a la verdadera inteligencia. Además, esta tecnología podría resolver el problema del descubrimiento de datos para el entrenamiento. Con prácticamente todos los sitios web y vídeos disponibles ya incorporados a los sistemas de IA modernos, existe una crisis de datos. GENIE 2 podría generar una cantidad infinita de datos sintéticos de entrenamiento sin depender de datos reales, lo que permitiría un mayor desarrollo de los sistemas de IA.

Limitaciones y desafíos

¿Cuáles son los límites de tiempo para GENIE 2?

Aunque GENIE 2 es impresionante, también presenta limitaciones significativas. La más importante es la consistencia temporal. El modelo puede mantener mundos consistentes durante aproximadamente 60 segundos. Transcurrido este tiempo, aparecen cada vez más artefactos visuales que alteran la ilusión de un mundo coherente. Esto se debe en parte al diseño del modelo, que genera fotogramas secuencialmente y puede acumular pequeños errores en el proceso. Estos errores se conocen como deriva y constituyen un problema bien conocido en los modelos generativos. En la práctica, la mayoría de las demostraciones del sistema se mantienen considerablemente más cortas, normalmente de 10 a 20 segundos, para mostrar los mejores resultados.

¿Qué problemas existen con la consistencia visual?

Un segundo problema importante es la consistencia visual a largo plazo. La memoria del sistema, que retiene detalles del mundo invisibles, funciona relativamente bien durante los primeros segundos, pero empieza a deteriorarse con el tiempo o si la cámara se aleja demasiado. La representación de texto es otra debilidad. Si se supone que debe haber texto en una escena, el modelo suele tener dificultades para generarlo de forma correcta y legible. Este es un problema conocido en muchos modelos de IA generativa.

¿Cuáles son los requisitos de hardware y potencia de procesamiento para GENIE 2?

GENIE 2 requiere un alto consumo de recursos. El sistema renderiza vídeos muy largos en tiempo real, lo que requiere una enorme potencia de procesamiento. La versión simplificada, que permite la interacción en tiempo real, sigue demandando una potencia de procesamiento considerable. La versión base sin diluir, que ofrece la máxima calidad, requiere aún más recursos. Esto hace que la disponibilidad generalizada y el uso local sean actualmente poco viables. Los usuarios necesitan acceso a potentes clústeres de GPU para utilizar el sistema eficazmente.

¿Qué limitaciones existen respecto a la interacción de los agentes?

Aunque los agentes de IA pueden desplazarse y realizar tareas en los mundos generados por GENIE 2, sus posibilidades de interacción aún son limitadas. Los agentes no pueden alterar el mundo activamente, solo pueden navegar e interactuar con él. Por ejemplo, pueden abrir puertas o mover objetos, pero no pueden realizar cambios permanentes que alteren el mundo de forma fundamental. El modelado de múltiples agentes independientes actuando simultáneamente en el mismo mundo aún no está bien implementado.

Disponibilidad actual y perspectivas futuras

¿Quién tiene acceso a GENIE 2?

GENIE 2 no está disponible actualmente para el público general. DeepMind está probando el sistema como parte de una versión preliminar de investigación limitada, con acceso limitado a investigadores y creativos seleccionados. Esto se debe en parte a razones prácticas, debido a los requisitos computacionales, pero también a la necesidad de evaluar riesgos y seguir desarrollando el modelo en condiciones controladas. DeepMind planea ampliar el acceso a más evaluadores en el futuro, pero aún no se ha anunciado una fecha para el lanzamiento público.

¿Cuáles son los próximos desarrollos y mejoras?

DeepMind trabaja activamente para superar las limitaciones de GENIE 2. Una mejora importante podría ser aumentar la resolución para crear entornos aún más realistas. También se planea ampliar las posibilidades de interacción, permitiendo a los agentes manipular el mundo de forma más exhaustiva. Optimizar el rendimiento para lograr velocidades de procesamiento más rápidas y una menor latencia mejoraría la experiencia del usuario. De particular importancia es ampliar la consistencia temporal, garantizando que los mundos se mantengan estables durante periodos más largos. Estas mejoras permitirían una gama mucho más amplia de aplicaciones.

¿Qué futuras versiones o sucesores se pueden esperar?

Ya existen indicios de GENIE 3, un modelo de nueva generación que, según se dice, presenta mejoras con respecto a GENIE 2. GENIE 3 podría mantener simulaciones consistentes durante varios minutos, lo que representaría un gran avance. Con generaciones posteriores, el sistema podría eventualmente generar mundos consistentes durante horas, lo cual es necesario para muchos escenarios de entrenamiento y aplicación. El camino a largo plazo podría conducir a sistemas capaces de crear mundos virtuales prácticamente ilimitados y completamente consistentes, que podrían ser explorados interactivamente por IA o humanos.

Impactos en la industria y la sociedad

¿Cómo podría GENIE 2 cambiar la industria del desarrollo de juegos?

El impacto en la industria del desarrollo de videojuegos podría ser profundo. Estudios medianos y pequeños que antes carecían de los recursos para crear grandes mundos abiertos podrían, de repente, materializar este tipo de proyectos. Los ciclos de desarrollo podrían acortarse drásticamente. Esto podría conducir a una democratización del desarrollo de videojuegos, permitiendo que se escuchen más voces creativas gracias a la reducción de los obstáculos técnicos. Al mismo tiempo, los estudios consolidados podrían optimizar drásticamente sus procesos y dedicar más tiempo a la jugabilidad y la narrativa en lugar de a la creación de recursos.

¿Qué implicaciones tiene GENIE 2 para la robótica?

La industria robótica podría transformarse con GENIE 2. Los robots podrían entrenarse con mayor rapidez y eficacia, lo que daría lugar a sistemas más inteligentes y capaces. Esto podría ser especialmente relevante en logística y fabricación, donde los sistemas autónomos ya desempeñan un papel fundamental. GENIE 2 podría acelerar y mejorar el desarrollo de dichos sistemas.

¿Qué cuestiones éticas y sociales surgen?

El poder de GENIE 2 también plantea cuestiones éticas. La generación de mundos virtuales convincentes podría utilizarse para nuevas formas de manipulación o engaño. El acceso a esta tecnología está actualmente limitado a instituciones de investigación y empresas con una sólida financiación, lo que plantea interrogantes sobre la desigualdad. También existen dudas sobre la controlabilidad de los sistemas de IA entrenados en estos mundos generados y sobre si dichos sistemas podrían presentar comportamientos indeseables fuera de estos entornos controlados.

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¿Por qué GENIE 2 es un hito en el desarrollo de la IA?

GENIE 2 es un hito porque aborda diversos problemas en la investigación de la IA. Demuestra que es posible generar mundos virtuales complejos y dinámicos en tiempo real, algo que antes se consideraba imposible. Demuestra que la IA puede desarrollar una comprensión de la física, la causalidad y las consecuencias lógicas. Estos son pilares fundamentales en el camino hacia la inteligencia artificial general. Además, GENIE 2 podría resolver el problema de los datos en la investigación de la IA mediante la generación sintética de una cantidad infinita de datos de entrenamiento realistas. Esto podría marcar el comienzo de una nueva era en el desarrollo de la IA.

¿Cómo se adaptarán los usuarios y desarrolladores a GENIE 2?

A medida que GENIE 2 o sus sucesores se generalicen, los desarrolladores deberán adaptar e integrar estas nuevas herramientas en sus flujos de trabajo. Esto podría crear nuevas profesiones, como la de ingeniero de avisos de mundos virtuales, que comprende cómo usar GENIE eficazmente. También podría transformar las profesiones existentes, ya que la IA asume algunas tareas tradicionales. La sociedad tendrá que adaptarse a un mundo donde se puedan generar entornos fotorrealistas en segundos.

¿Cuáles son los otros desafíos en el camino hacia modelos mundiales aún mejores?

Los próximos grandes retos son mejorar la consistencia temporal para que los mundos se mantengan estables durante horas. Es necesario aumentar la precisión espacial para recrear mejor las ubicaciones del mundo real. Es necesario ampliar las posibilidades de interacción para que los agentes puedan influir en el mundo con mayor profundidad. Es necesario reducir los requisitos computacionales para que el sistema sea accesible a una base de usuarios más amplia. Es necesario mejorar la representación de texto para generar texto legible en las escenas.

¿Cuándo veremos aplicaciones prácticas plenamente realizadas de GENIE 2?

Es probable que la realidad sea gradual. Las instituciones de investigación ya estarán empezando a utilizar GENIE 2 para aplicaciones específicas, como el entrenamiento de agentes de IA. El desarrollo de prototipos internos para videojuegos podría comenzar en los próximos años. Sin embargo, probablemente pasarán varios años más antes de que el sistema esté lo suficientemente optimizado para su uso industrial a gran escala. Las próximas versiones, especialmente GENIE 3 y posteriores, serán cruciales.

¿Cómo se posiciona GENIE 2 en el contexto de otros avances en IA?

GENIE 2 no es un proyecto aislado, sino que forma parte de una revolución más amplia en IA. Llega en un momento en el que modelos como GPT-4, Claude y otros importantes modelos lingüísticos ya demuestran capacidades impresionantes. Llega en un momento en el que la generación de texto a imagen se está volviendo común con modelos como DALL-E y Midjourney. GENIE 2 amplía estas capacidades a las dimensiones de temporalidad e interactividad. Demuestra que la investigación en IA puede generar no solo contenido estático, sino también entornos dinámicos e interactivos. Este podría ser el comienzo de un nuevo capítulo en la historia de la IA.

¿Cuál es el objetivo general de DeepMind de Google con GENIE 2?

El objetivo general es ambicioso: DeepMind considera a GENIE 2 como un paso importante en el camino hacia la inteligencia artificial general. Al crear sistemas capaces de comprender y simular mundos complejos y dinámicos, DeepMind cree que está sentando las bases para la verdadera inteligencia. La combinación de esto con agentes como SIMA podría dar lugar a sistemas de IA autónomos capaces de operar en el mundo real. En los próximos años se sabrá si este ambicioso objetivo se logrará, pero GENIE 2 es, sin duda, un paso significativo en esa dirección.

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