Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) on suur "maailmamudel" – see loob interaktiivseid 3D-maailmu piltide või tekstiülesannete põhjal.

Mitte toode, vaid tulevik: mida Google'i interaktiivne tehisintellekt Genie 2 tegelikult teha suudab – Genie 2 treenib tehisintellekti agente simuleeritud 3D-maailmades

Google Genie 2 (õigesti: DeepMind Genie 2) on suur "maailmamudel", mis genereerib pildi või teksti põhjal interaktiivseid 3D-maailmu, milles kasutajad või agendid saavad klaviatuuri/hiire abil reaalajas tegutseda.

Praegune olukord (2025. aasta lõpp): See on Google DeepMindi uurimis- ja demosüsteem, mitte vabalt saadaval olev toode, kuid seda näidatakse üha enam konverentsidel ja meedias mängude, simulatsioonide ja agentide koolitamise ehituskivina.

Mis on Genie 2 tehniliselt

Genie 2 on laiaulatuslik „Foundation World Model“, mis õppis videoandmete põhjal füüsiliselt järjepidevate ja interaktiivsete maailmade simuleerimiseks (liikumine, kokkupõrked, NPC käitumine, perspektiivi muutused).

Arhitektuuriliselt ühendab see latentses ruumis video autoenkoodri autoregressiivse transformaatoriga (sarnaselt LLM-idega, aga video/maailma dünaamika jaoks) ning diskreetitakse kaader kaadri haaval toimingute (klaviatuur/hiir) abil.

Praegused oskused

Ühest pildist (või pildimudeli (nt Imagen) poolt eelnevalt loodud pildist) saab Genie 2 genereerida mängitava 3D-stseeni, nt. platvorm- või seiklusstiilis keskkonna.

Maailmad jäävad samaks umbes 10–60 sekundit, sealhulgas animatsioonid, valgustus, vee-/osakeste efektid ja keskkonna reaktsioon mängija tegevustele; seejärel stsenaarium sisuliselt "lähtestub".

Kasutusalad ja rakendusalad

DeepMind positsioneerib Genie 2 peamiselt uurimis- ja loomingulise tööriistana: interaktiivsete kogemuste kiire prototüüpimine, mitmekesiste testikeskkondade loomine RL- või agentsüsteemidele (sh SIMA-agentidele).

Potentsiaalsete rakendusvaldkondade hulka kuuluvad mängimine, simulatsioon/koolitus, robootika (kehastunud agendid) ja üldised hindamiskeskkonnad üldagentidele.

Saadavus ja toote olek

Alates väljakuulutamisest 4. detsembril 2024 on GENIE 2 olnud ligipääsetav vaid valitud testijate rühmale. Avalikku väljalaskekuupäeva pole veel avaldatud.

Praegu puudub avalik API ega laialdane tooteintegratsioon; Genie 2-te esitletakse ajaveebipostitustes, artiklites ja demodes (nt 60 Minutes, konverentsidel, I/O-l), kuid see jääb DeepMindi sisemiseks süsteemiks.
Google'i I/O 2025 kajastuses esineb Genie 2 koos teiste generatiivsete meediamudelitega, nagu Veo ja Gemini agendivõimalused, kuid ilma eraldi arendaja väljaande või hinnakujunduseta.

Google'i tehisintellekti mudel GENIE 2 loob uue reaalsuse: mudeli põhialused ja tehniline alus

Google DeepMindi poolt väljatöötatud GENIE 2 kujutab endast olulist läbimurret niinimetatud maailmamudelite arendamisel. Selle tehisintellekti süsteemi põhifunktsioon on luua täielikult kolmemõõtmelisi interaktiivseid keskkondi lihtsate sisendite, näiteks ühe pildi või tekstikirjelduse põhjal. Erinevalt tavapärastest renderdusmootoritest või mängumootoritest kasutab GENIE 2 autoregressiivset latentsusaja difusioonimudelit, mis on võimeline genereerima virtuaalmaailmu kaaderhaaval, simuleerides nendes maailmades toimuvate toimingute tagajärgi.

Google DeepMind kuulutas ametlikult välja ja avalikustas Genie 2 4. detsembril 2024. Esimene ametlik teadaanne tehti Google'i ametliku DeepMindi ajaveebi kaudu. Teadaanne pealkirjaga " Genie 2: laiaulatuslik sihtasutuse maailmamudel " avaldati veebisaidil deepmind.google/blog.

GENIE 2 esitleti piiratud uuringu eelvaate raames uurimisprototüübina. See tähendab, et mudelit ei tehtud avalikkusele otse kättesaadavaks, vaid algselt anti sellele juurdepääs ainult valitud teadlastele ja loomeinimestele. Google DeepMind ei avaldanud GENIE 2 kohta täielikku teaduslikku uurimistööd, nagu see oli selle eelkäija GENIE 1 puhul.

GENIE 2 väljalase langes kokku Google'i intensiivse tehisintellekti arendusperioodiga. Vaid mõni päev hiljem, 10. detsembril 2024, teatas Google ka uuest Gemini 2.0 seeriast, mis näitas, et ettevõte esitleb 2024. aasta lõpuks mitu olulist järgmise põlvkonna tehisintellekti mudelit.

Mis on GENIE 2 tehnilise arhitektuuri juures erilist?

GENIE 2 tehniline arhitektuur põhineb mitmel komponendil, mis töötavad koos, et võimaldada mudeli muljetavaldavaid võimalusi. Süsteem kasutab esmalt treenimiseks suurt videoandmestikku ja seejärel rakendab difusioonmudelit, mis töötab transformaatorite ja klassifikaatoritega. Selle mõistmise võti peitub metoodikas: mudel toimib autoregressiivse süsteemina, mis tähendab, et see toimib järjestikku. Järeldamise ajal teeb süsteem koos eelnevate latentsete kaadritega ühe toimingu ja genereerib seejärel järgmise kaadri. Eriti uuenduslik on klassifikaatorivaba juhendamise kasutamine, mis parandab juhitavust ja reageerimisvõimet toimingutele. Mudelit treeniti tohutu hulga videomaterjaliga, mis võimaldab sellel demonstreerida mitmesuguseid tekkivaid võimeid, mis polnud otseselt programmeeritud.

Mille poolest erineb GENIE 2 oma eelkäijast GENIE 1-st?

GENIE 1 ja GENIE 2 erinevus on põhimõtteline ja tähistab suurt hüpet edasi maailmamudelite arendamisel. GENIE 1 piirdus kahemõõtmeliste keskkondadega ja suutis genereerida ainult lihtsaid 2D-platvormmängulaadseid stseene. Tegelased olid sageli udused ja mängitavus piirdus umbes kahe sekundiga. GENIE 2 seevastu töötab täielikult kolmemõõtmeliste maailmadega ja suudab neid järjepidevalt genereerida oluliselt pikemate perioodide jooksul. Kui GENIE 1 lõi väga lihtsustatud keskkondi, siis GENIE 2 suudab renderdada keerulisi maastikke realistlike objektide interaktsioonide, detailsete tegelasanimatsioonide ja füüsiliselt täpse käitumisega. Samuti on oluliselt parandatud üldistamisvõimet, mis tähendab, et GENIE 2 suudab järeldada ja mõista ideid keskkondade kohta, isegi kui ta pole neid varem täpselt sellisel kujul näinud.

Millise resolutsiooni ja kaadrisageduse saavutab GENIE 2?

GENIE 2 loob interaktiivseid keskkondi resolutsiooniga 720 pikslit ja kaadrisagedusega, mis on interaktiivseks mängimiseks piisav. Mudelist on kaks versiooni: lahjendamata baasversioon, mis pakub parimat võimalikku kvaliteeti, ja destilleeritud versioon, mis võimaldab reaalajas interaktsiooni, ehkki veidi madalama visuaalse kvaliteediga. See kvaliteedi ja kiiruse tasakaal on praktiliste rakenduste jaoks hädavajalik.

Võimalused ja funktsioonid

Milliseid füüsikalisi simulatsioone suudab GENIE 2 teostada?

GENIE 2 uhkeldab muljetavaldava hulga füüsiliste simulatsioonidega, mis eristavad seda eelmiste põlvkondade maailmamudelitest. Süsteem suudab realistlikult kujutada gravitatsiooni, mis tähendab, et objektid kukuvad maha kukkudes. See modelleerib kokkupõrkeid objektide vahel ning tegelaste ja nende keskkonna vahel. Veeefektid, sealhulgas lained, mis tekivad objektide veest läbi murdmisel või vees liikumisel, on realistlikult simuleeritud. Samuti genereeritakse suitsu ja muid osakeste efekte. Lisaks hõlmab süsteem keerulisi valgustussimulatsioone, realistlikke peegeldusi ja varjuefekte. Need füüsilised simulatsioonid ei ole lihtsalt eelprogrammeeritud animatsioonid; need arvutatakse reaalajas närvivõrgu poolt mängija tegevuse ja stseeni hetkeseisundi põhjal.

Kuidas töötab GENIE 2 niinimetatud pika horisondi mälu?

Pika horisondi mälu on üks GENIE 2 tähelepanuväärsemaid võimeid, lahendades probleemi, mis vaevas eelmisi maailmamudeleid. Mudel suudab meelde jätta genereeritud maailma osi, mis jäävad hetkel kasutaja vaateväljast välja. Näiteks kui avatar lahkub toast ja hiljem samasse ruumi naaseb, rekonstrueerib süsteem ruumi järjepidevalt täpselt sellisena, nagu see enne välja nägi. See on võimalik tänu sellele, et mudelil on maailma olekute sisemälu. Sellel mälul on aga ka piirid: GENIE 2 suudab säilitada järjepidevaid maailmu umbes 60 sekundit. Pärast seda aega võivad ilmneda visuaalsed artefaktid, detailid kaovad ja stabiilse keskkonna illusioon laguneb. Praktikas kasutatakse enamikus süsteemi demonstratsioonides parimate tulemuste demonstreerimiseks 10–20 sekundilisi stseene.

Milliseid perspektiive ja juhtimisvõimalusi GENIE 2 pakub?

GENIE 2 toetab mitut erinevat perspektiivi, võimaldades kasutajal virtuaalmaailma kogeda erinevatest vaatenurkadest. Esimese isiku perspektiiv pakub vaadet tegelase vaatepunktist. Kolmanda isiku perspektiiv annab ülevaate tegelasest ja tema ümbrusest väliselt, sarnaselt paljudele tänapäevastele videomängudele. Saadaval on ka isomeetriline perspektiiv, mis pakub diagonaalset ülalt-alla vaadet. Juhtimine toimub klaviatuuri ja hiire abil, mis võimaldab intuitiivset kasutamist. Süsteem tuvastab nutikalt, milline stseeni element tegelast esindab ja liigutab seda vastavalt, samal ajal kui teised elemendid, näiteks puud või pilved, jäävad paigale.

Kas GENIE 2 suudab päris fotodest maailmu genereerida?

Jah, GENIE 2 saab tõepoolest lähtepunktina kasutada reaalse maailma fotosid ja muuta need interaktiivseteks kolmemõõtmelisteks keskkondadeks. See on tehnoloogia üks põnevamaid aspekte. Reaalse maailma rannafoto saab animeerida, mis võimaldab kasutajal vette astuda ja ümbrust uurida. Toafotost saab aga täielikult interaktiivne 3D-keskkond. Süsteem peab tasapinnalisest pildist tuletama sügavusstruktuuri ja looma järjepideva, füüsiliselt usutava kolmemõõtmelise maailma. See nõuab ruumilise geomeetria ja objektidevaheliste suhete sügavat mõistmist.

Kuidas saavad GENIE 2 ja SIMA agent koos töötada?

Eriti põnev kombinatsioon on GENIE 2 integreerimine DeepMindi SIMA agendiga, mis on tehisintellekti süsteem, mis on võimeline digitaalsetes maailmades toiminguid tegema loomulikus keeles antud juhiste abil. SIMA agent saab GENIE 2 loodud keskkondades navigeerida, järgides loomulikus keeles antud käske. Näiteks demonstratsioonidel saab SIMA agent aru käsust „ava sinine uks“ ja täidab selle virtuaalses maailmas. See sünergia on väga paljutõotav: GENIE 2 loob lõpmatu hulga erinevaid treeningkeskkondi, samal ajal kui SIMA õpib ja tegutseb nende sees. See võib viia uue paradigmani võimekate tehisintellekti agentide arendamisel.

Rakendused ja praktiline kasutamine

Kuidas saab GENIE 2 mängude arendust revolutsiooniliselt muuta?

Mänguarendus on GENIE 2 üks ilmsemaid rakendusi ja selle mõju võib olla murranguline. Traditsiooniliselt peavad mängude arendajad kulutama lugematuid tunde 3D-mudelite loomisele, maastike kujundamisele ja keskkondade käsitsi programmeerimisele. GENIE 2 võiks seda protsessi oluliselt kiirendada. Arendajad saavad sisestada kontseptsioonijoonise või tekstilise kirjelduse ja süsteem loob koheselt mängitava keskkonna. See võimaldab kiiret prototüüpimist ja iteratiivset arendust. Disainerid saavad kiiresti proovida erinevaid keskkonnavariatsioone, et teada saada, mis toimib kõige paremini. See mitte ainult ei säästa aega, vaid võib ka edendada loovust, kuna arendajad saavad testida rohkem kontseptsioone. Lisaks võiksid GENIE 2 loodud maailmad olla lähtepunktiks edasiseks täiustamiseks, kusjuures käsitsi kujundamine mängib endiselt rolli.

Milline on GENIE 2 tähtsus tehisintellekti agentide koolitamisel?

Tehisintellekti agentide koolitamine on ehk GENIE 2 kõige olulisem rakendus ja põhjus, miks Google DeepMind sellele projektile nii palju tähelepanu pöörab. Robotite või muude kehastunud tehisintellekti süsteemide koolitamiseks vajavad arendajad miljoneid näiteid erinevatest stsenaariumidest. Seni tuli neid koguda reaalses maailmas, mis on kulukas ja aeganõudev, või kasutati piiratud simuleeritud keskkondi, mis pole eriti realistlikud. GENIE 2 lahendab selle probleemi, suutes genereerida lõpmatul hulgal erinevaid treeningstsenaariume. Robotit saab treenida GENIE 2 loodud laos tuhandetes erinevates konfiguratsioonides, et õppida kaootilistes keskkondades navigeerima. Autonoomset sõidukit saab treenida simuleeritud suurlinna liikluses lõputult erinevate stsenaariumidega. See viib parema üldistatavuse ja robustsemate tehisintellekti süsteemideni. Iga genereeritud stsenaarium võib olla täiesti erinev, jäädes samal ajal füüsiliselt usutavaks ja järjepidevaks.

Kuidas saab GENIE 2 visualiseerimise ja modelleerimisega aidata?

Lisaks mängude arendamisele ja tehisintellekti koolitamisele on GENIE 2-l rakendusi ka visualiseerimises ja modelleerimises. Arhitektid saaksid oma disainilahendused kiiresti interaktiivseteks kolmemõõtmelisteks mudeliteks muuta, mida kliendid saaksid vaadata. Ettevõtted saaksid visualiseerida ja optimeerida tootmisprotsesse. Hariduses saaks keerulisi kontseptsioone õpetada interaktiivsete simulatsioonide abil. Bioloogiaõpetaja saaks visualiseerida mikroskoopilise ökosüsteemi, milles õpilased saaksid orienteeruda. Füüsikaõpetaja saaks simuleerida füüsikalisi nähtusi reaalajas. Võimalused on praktiliselt piiramatud.

Milline roll võiks GENIE 2-l olla meditsiinikoolituses?

GENIE 2 võiks anda olulise panuse ka meditsiiniharidusse. GENIE 2 loodud haiglakeskkondade operatiivne modelleerimine aitaks arendada paremaid süsteeme arstide töö toetamiseks. Meditsiinitudengid saaksid treenida realistlikes, kuid turvalistes virtuaalsetes keskkondades. Erinevateks olukordadeks ettevalmistamise parandamiseks saaks genereerida erinevaid haigla konfiguratsioone ja hädaolukorra stsenaariume. Sellel on potentsiaal oluliselt parandada meditsiinikoolituse kvaliteeti, ilma et see kahjustaks päris patsientide ohutust.

Kuidas saab GENIE 2-te kasutada videote tootmises?

Teine põnev valdkond on GENIE 2 kasutamine videoproduktsioonis ja kinematograafias. Filmitegijad saaksid genereerida sisendkaadreid ja seejärel liigutada virtuaalseid kaameraid genereeritud maailmades, et luua kaadreid, mis muidu nõuaksid kalleid võtteplatse või keerukat CGI-tööd. See võiks vähendada filmitootmiskulusid ja laiendada loomingulisi võimalusi. Kiire idee saaks minutitega valmis videostseeniks muuta, ilma et oleks vaja suurt produktsioonimeeskonda.

🗒️ Leidke õige meta -agentuur ja planeerimisbüroo, näiteks konsultatsioonifirma - otsige ja soovis kümme parimat näpunäidet nõu ja planeerimise jaoks

Lisateavet selle kohta siin:

• Metaverse ja XR eksperdid: leidke õiged partnerid

Piiratud tehisintellekti koolituskeskkonnad

Mil määral võimaldab GENIE 2 piiramatul hulgal koolituskeskkondi?

Piiramatute treeningkeskkondade lähenemine on tehisintellekti uuringute jaoks murranguline. Selle asemel, et tehisintellekti süsteemid navigeeriksid korduvalt samas keskkonnas ja õpiksid piiratud treeningnäidetest, suudab GENIE 2 genereerida 2 miljonit erinevat keskkonda. See tähendab, et tehisintellekti agent ei koge kunagi täpselt sama olukorda kaks korda. See mitmekesisus viib parema üldistatavuseni, sest mudel ei jäta lihtsalt meelde käitumist konkreetsete, teadaolevate stsenaariumide jaoks, vaid arendab välja reaalseid kontseptsioone ja strateegiaid. Robot, mis on treenitud tuhandetes erinevates laokonfiguratsioonides, suudab uue, tundmatu konfiguratsiooniga paremini toime tulla kui robot, mis on treenitud ühes keskkonnas.

Tehisintellekti üldinfo ja maailmamudelid

Miks DeepMind näeb selliseid maailmamudeleid nagu GENIE 2 sammudena teel tehisintellekti poole?

DeepMind käsitleb maailmamudeleid nagu GENIE 2 kui tehisintellekti (AGI) teel olulisi ehitusplokke. Põhjus peitub selles, et tõeline intelligentsus eeldab põhjuslikkuse, füüsika ja tagajärgede mõistmist. Süsteem, mis on võimeline mõistma ja simuleerima keerulisi ja dünaamilisi stsenaariume, näitab sügavamat maailma mõistmist kui see, mis tunneb ära ainult staatilisi mustreid. GENIE 2 võimaldab tehisintellekti süsteemidel õppida ja töötada väga erinevates stsenaariumides, lähendades neid tõelisele intelligentsusele. Lisaks võiks see tehnoloogia lahendada andmete avastamise probleemi treeninguks. Kuna praktiliselt kõik saadaolevad veebisaidid ja videod on juba tänapäevastesse tehisintellekti süsteemidesse sisestatud, on olemas andmekriis. GENIE 2 suudaks genereerida lõputu hulga sünteetilisi treeningandmeid ilma reaalsetele andmetele tuginemata, võimaldades seega tehisintellekti süsteemide edasist arendamist.

Piirangud ja väljakutsed

Millised on GENIE 2 ajapiirangud?

Kuigi GENIE 2 on muljetavaldav, on sellel ka olulisi piiranguid. Kõige olulisem on ajaline järjepidevus. Mudel suudab säilitada järjepidevaid maailmu umbes 60 sekundit. Pärast seda aega ilmuvad üha enam visuaalsed artefaktid, mis häirivad sidusa maailma illusiooni. See on osaliselt tingitud mudeli disainist, mis genereerib kaadreid järjestikku ja võib protsessi käigus koguneda väikeseid vigu. Neid vigu nimetatakse triiviks ja need on generatiivsete mudelite puhul tuntud probleem. Praktikas hoitakse enamikku süsteemi demonstratsioone parimate tulemuste demonstreerimiseks oluliselt lühemateks, tavaliselt 10–20 sekundiks.

Millised probleemid esinevad visuaalse järjepidevusega?

Teine suur probleem on visuaalne järjepidevus pikemate perioodide jooksul. Süsteemi mälu, mis säilitab maailma detaile, mis pole nähtavad, töötab esimestel sekunditel suhteliselt hästi, kuid hakkab aja jooksul või kui kaamera liigub liiga kaugele, halvenema. Teksti renderdamine on veel üks nõrkus. Kui tekst peaks stseenis olema, on mudelil sageli raskusi selle õigesti ja loetavalt genereerimisega. See on paljude generatiivsete tehisintellekti mudelite puhul teadaolev probleem.

Millised on GENIE 2 riist- ja arvutusvõimsuse nõuded?

GENIE 2 on arvutuslikult intensiivne. Süsteem renderdab reaalajas väga pikki videoid, mis nõuab tohutut arvutusvõimsust. Destilleeritud versioon, mis võimaldab reaalajas interaktsiooni, nõuab endiselt märkimisväärset arvutusvõimsust. Lahjendamata baasversioon, mis pakub kõrgeimat kvaliteeti, nõuab veelgi rohkem ressursse. See muudab laialdase kättesaadavuse ja lokaalse kasutamise praegu ebareaalseks. Kasutajad vajavad süsteemi tõhusaks kasutamiseks juurdepääsu võimsatele GPU-klastritele.

Millised on agentide interaktsiooni piirangud?

Kuigi tehisintellekti agendid saavad GENIE 2 loodud maailmades ringi liikuda ja ülesandeid täita, on nende interaktsioonivõimalused siiski piiratud. Agendid ei saa maailma aktiivselt muuta, vaid saavad selles ainult navigeerida ja sellega suhelda. Näiteks saavad nad avada uksi või liigutada objekte, kuid nad ei saa teha püsivaid muudatusi, mis maailma põhjalikult muudavad. Mitme sõltumatu agendi samaaegne tegutsemine samas maailmas pole samuti veel hästi rakendatud.

Praegune kättesaadavus ja tulevikuväljavaated

Kellel on juurdepääs GENIE 2-le?

GENIE 2 ei ole praegu laiemale avalikkusele saadaval. DeepMind testib süsteemi piiratud eelvaate raames, millele on juurdepääs antud valitud teadlastele ja loomeinimestele. See on osaliselt praktilistel põhjustel arvutusnõuete tõttu, aga ka riskide hindamiseks ja mudeli edasiarendamiseks kontrollitud tingimustes. DeepMind plaanib tulevikus juurdepääsu laiendada rohkematele testijatele, kuid avaliku avaldamise ajakava pole veel avaldatud.

Millised on järgmised arengud ja täiustused?

DeepMind töötab aktiivselt GENIE 2 piirangute ületamise nimel. Üks oluline täiustus võiks olla eraldusvõime suurendamine, et luua veelgi realistlikumaid keskkondi. Plaanis on ka interaktsioonivõimaluste laiendamine, mis võimaldaks agentidel maailma ulatuslikumalt manipuleerida. Jõudluse optimeerimine kiirema töötlemiskiiruse ja madalama latentsuse saavutamiseks parandaks kasutajakogemust. Eriti oluline on ajalise järjepidevuse laiendamine, tagades maailmade stabiilsuse pikema aja jooksul. Need täiustused võimaldaksid palju laiemat rakenduste valikut.

Milliseid tulevasi versioone või järeltulijaid võib oodata?

Juba on märke GENIE 3-st, järgmise põlvkonna mudelist, mis väidetavalt on GENIE 2-ga võrreldes parem. GENIE 3 suudaks säilitada järjepidevaid simulatsioone mitu minutit, mis oleks suur samm edasi. Järgmiste põlvkondadega suudaks süsteem lõpuks genereerida järjepidevaid maailmu tundide kaupa, mis on vajalik paljude treening- ja rakendusstsenaariumide jaoks. Pikaajaline tee võiks viia süsteemideni, mis on võimelised looma praktiliselt piiramatul hulgal, täiesti järjepidevaid virtuaalmaailmu, mida tehisintellekt või inimesed saavad interaktiivselt uurida.

Mõju tööstusele ja ühiskonnale

Kuidas võiks GENIE 2 muuta mängude arendustööstust?

Mõju mänguarendustööstusele võib olla sügav. Keskmise suurusega ja väiksemad stuudiod, kellel varem puudusid ressursid suurte avatud maailmade loomiseks, saaksid selliseid projekte ootamatult ellu viia. Arendustsüklid võiksid drastiliselt lüheneda. See võiks viia mänguarenduse demokratiseerumiseni, võimaldades tehniliste takistuste vähenemise tõttu kuuldavale tulla rohkem loomingulisi hääli. Samal ajal saaksid juba väljakujunenud stuudiod oma protsesse oluliselt sujuvamaks muuta ja pühendada rohkem aega mängulisusele ja narratiivile kui varade loomisele.

Millised on GENIE 2 mõjud robootikale?

GENIE 2 võiks robootikatööstust muuta. Roboteid saaks kiiremini ja paremini treenida, mis viiks intelligentsemate ja võimekamate süsteemideni. See võiks olla eriti oluline logistikas ja tootmises, kus autonoomsed süsteemid juba mängivad suurt rolli. GENIE 2 võiks selliste süsteemide arendamist kiirendada ja parandada.

Millised eetilised ja sotsiaalsed küsimused tekivad?

GENIE 2 võimsus tekitab ka eetilisi küsimusi. Veenvate virtuaalsete maailmade genereerimist saaks kasutada uute manipuleerimis- või pettusvormide jaoks. Juurdepääs sellele tehnoloogiale on praegu piiratud teadusasutuste ja hästi rahastatud ettevõtetega, mis tekitab küsimusi ebavõrdsuse kohta. Samuti on küsimusi nendes genereeritud maailmades treenitud tehisintellekti süsteemide juhitavuse ja selle kohta, kas sellised süsteemid võivad väljaspool neid kontrollitud keskkondi soovimatut käitumist ilmutada.

DeepMindi GENIE 2: miks see maailmamudel võib olla AGI puuduv tükk

Andmete nappusest andmete külluseni: kuidas GENIE 2 loob lõpmatuid treeningmaailmu

Miks on GENIE 2 tehisintellekti arendamise verstapost?

GENIE 2 on verstapost, kuna see käsitleb mitmeid tehisintellekti uuringute probleeme. See näitab, et reaalajas on võimalik luua keerukaid ja dünaamilisi virtuaalmaailmu, mida varem peeti võimatuks. See demonstreerib, et tehisintellekt suudab arendada arusaama füüsikast, põhjuslikest seostest ja loogilistest tagajärgedest. Need on tehisintellekti teel põhimõtteliselt olulised ehituskivid. Lisaks võiks GENIE 2 lahendada tehisintellekti uuringute andmeprobleemi, genereerides sünteetiliselt lõpmatu hulga realistlikke treeningandmeid. See võiks juhatada sisse uue ajastu tehisintellekti arendamisel.

Kuidas kasutajad ja arendajad GENIE 2-ga kohanevad?

Kuna GENIE 2 või selle järeltulijad muutuvad laiemalt kättesaadavaks, peavad arendajad neid uusi tööriistu oma töövoogudesse kohandama ja integreerima. See võib luua uusi ameteid, näiteks virtuaalmaailma kiirsõnumite inseneri oma, kes oskab GENIE-d tõhusalt kasutada. See võib muuta ka olemasolevaid ameteid, kuna mõned traditsioonilised ülesanded võtab üle tehisintellekt. Ühiskond peab kohanema maailmaga, kus fotorealistlikke keskkondi saab luua sekunditega.

Millised on muud väljakutsed teel veelgi paremate maailmamudelite poole?

Järgmised suured väljakutsed on ajalise järjepidevuse parandamine, et maailmad püsiksid tundide kaupa stabiilsena. Reaalsete asukohtade paremaks taasloomiseks tuleb suurendada ruumilist täpsust. Interaktsioonivõimalusi tuleb laiendada, et agendid saaksid maailma sügavamalt mõjutada. Arvutusnõudeid tuleb vähendada, et muuta süsteem laiemale kasutajaskonnale kättesaadavaks. Teksti renderdamist tuleb parandada, et stseenides õigesti loetav tekst genereeritaks.

Millal me näeme GENIE 2 täielikult realiseeritud praktilisi rakendusi?

Reaalsus toimub tõenäoliselt järk-järgult. Uurimisasutused hakkavad GENIE 2-te juba kasutama konkreetsete rakenduste jaoks, näiteks tehisintellekti agentide koolitamiseks. Mänguarenduses võib sisemine prototüüpimine alata järgmise paari aasta jooksul. Siiski kulub tõenäoliselt veel mitu aastat, enne kui süsteem on piisavalt optimeeritud laiaulatuslikuks tööstuslikuks kasutamiseks. Järgmised versioonid, eriti GENIE 3 ja uuemad, on üliolulised.

Kuidas positsioneerib GENIE 2 end teiste tehisintellekti edusammude kontekstis?

GENIE 2 ei seisa eraldiseisvana, vaid on osa laiemast tehisintellekti revolutsioonist. See saabub ajal, mil mudelid nagu GPT-4, Claude ja teised suuremad keelemudelid juba demonstreerivad muljetavaldavaid võimeid. See saabub ajal, mil tekstist pildi genereerimine on muutumas tavaliseks selliste mudelitega nagu DALL-E ja Midjourney. GENIE 2 laiendab neid võimeid ajalisuse ja interaktiivsuse dimensioonidesse. See näitab, et tehisintellekti uuringud suudavad luua mitte ainult staatilist sisu, vaid ka dünaamilisi, interaktiivseid keskkondi. See võib olla uue peatüki algus tehisintellekti ajaloos.

Mis on Google'i DeepMindi ja GENIE 2 peamine eesmärk?

Üldeesmärk on ambitsioonikas: DeepMind näeb GENIE 2-s hüppelauda teel tehisintellekti suunas. Luues süsteeme, mis suudavad mõista ja simuleerida keerulisi ja dünaamilisi maailmu, usub DeepMind, et paneb aluse tõelisele intellektile. Selle kombineerimine agentidega nagu SIMA võib viia autonoomsete tehisintellekti süsteemideni, mis on võimelised reaalses maailmas töötama. Kas see ambitsioonikas eesmärk saavutatakse, selgub lähiaastatel, kuid GENIE 2 on kahtlemata oluline samm selles suunas.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus