Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) is een groot "wereldmodel" waarmee interactieve 3D-werelden kunnen worden gecreëerd op basis van afbeeldingen of tekstuele aanwijzingen.

Geen product, maar de toekomst: wat Google's interactieve AI Genie 2 werkelijk kan – Genie 2 traint AI-agenten in gesimuleerde 3D-werelden

Google Genie 2 (correcte naam: DeepMind Genie 2) is een groot "wereldmodel" dat interactieve 3D-werelden genereert op basis van een afbeelding of tekstprompt, waarin gebruikers of agenten in realtime kunnen handelen via toetsenbord/muis.

De huidige status (eind 2025): Het is een onderzoeks- en demonstratiesysteem van Google DeepMind, geen vrij verkrijgbaar product, maar wordt steeds vaker getoond op conferenties en in de media als bouwsteen voor games, simulaties en agenttraining.

Wat Genie 2 technisch gezien is

Genie 2 is een grootschalig "Foundation World Model" dat leert van videogegevens om fysiek consistente, interactieve werelden te simuleren (beweging, botsingen, NPC-gedrag, perspectiefveranderingen).

Qua architectuur combineert het een video-autoencoder met een autoregressieve transformator in een latente ruimte (vergelijkbaar met LLM's, maar dan voor video/werelddynamiek) en wordt het bovendien frame voor frame bemonsterd met acties (toetsenbord/muis).

Actuele vaardigheden

Vanuit één enkele afbeelding (of een afbeelding die eerder is gegenereerd door een beeldmodel zoals Imagen) kan Genie 2 een speelbare 3D-scène genereren, bijvoorbeeld platform- of avonturenomgevingen.

De werelden blijven ongeveer 10 tot 60 seconden consistent, inclusief animaties, belichting, water-/deeltjeseffecten en de reactie van de omgeving op acties van de speler; daarna wordt het scenario in feite "gereset".

Gebruiksmogelijkheden en toepassingsgebieden

DeepMind positioneert Genie 2 primair als een onderzoeks- en creatief hulpmiddel: snelle prototyping van interactieve ervaringen, het genereren van diverse testomgevingen voor RL- of agentsystemen (waaronder SIMA-agenten).

Mogelijke toepassingsgebieden zijn onder meer gaming, simulatie/training, robotica (geïntegreerde agenten) en algemene evaluatieomgevingen voor algemene agenten.

Beschikbaarheid en productstatus

Sinds de aankondiging op 4 december 2024 is GENIE 2 alleen toegankelijk geweest voor een selecte groep testers. Een releasedatum voor het grote publiek is nog niet bekendgemaakt.

Momenteel is er geen openbare API of brede productintegratie; Genie 2 wordt weliswaar getoond in blogposts, papers en demo's (bijv. 60 Minutes, conferenties, I/O), maar blijft een intern DeepMind-systeem.
In de verslaggeving van Google I/O 2025 verschijnt Genie 2 naast andere generatieve mediamodellen zoals Veo en de agentfunctionaliteiten van Gemini, maar zonder een aparte ontwikkelaarsrelease of prijsstelling.

Google's AI-model GENIE 2 creëert een nieuwe realiteit: de grondbeginselen en technische basis van het model.

GENIE 2, ontwikkeld door Google DeepMind, vertegenwoordigt een belangrijke doorbraak in de ontwikkeling van zogenaamde wereldmodellen. De fundamentele functie van dit AI-systeem is het genereren van volledig driedimensionale, interactieve omgevingen op basis van eenvoudige input, zoals een enkele afbeelding of een tekstuele beschrijving. In tegenstelling tot conventionele rendering-engines of game-engines, gebruikt GENIE 2 een autoregressief latentie-diffusiemodel dat in staat is virtuele werelden frame voor frame te genereren en de gevolgen van acties binnen die werelden te simuleren.

Genie 2 werd officieel aangekondigd en onthuld door Google DeepMind op 4 december 2024. De eerste officiële aankondiging werd gedaan via de officiële DeepMind-blog van Google. De aankondiging, getiteld " Genie 2: Een grootschalig wereldmodel gebaseerd op een fundering ", werd gepubliceerd op de website deepmind.google/blog.

GENIE 2 werd gepresenteerd als een onderzoeksprototype binnen een beperkte Research Preview. Dit betekent dat het model niet direct beschikbaar werd gesteld aan het grote publiek, maar aanvankelijk alleen toegankelijk was voor geselecteerde onderzoekers en creatievelingen. Google DeepMind publiceerde geen volledig wetenschappelijk onderzoeksrapport over GENIE 2, zoals wel het geval was met zijn voorganger, GENIE 1.

De release van GENIE 2 viel samen met een periode van intensieve AI-ontwikkeling bij Google. Slechts enkele dagen later, op 10 december 2024, kondigde Google ook de nieuwe Gemini 2.0-serie aan, waarmee het bedrijf aantoonde dat het tegen het einde van 2024 verschillende belangrijke AI-modellen van de volgende generatie zou presenteren.

Wat is er zo bijzonder aan de technische architectuur van GENIE 2?

De technische architectuur van GENIE 2 is gebaseerd op verschillende componenten die samenwerken om de indrukwekkende mogelijkheden van het model te realiseren. Het systeem gebruikt eerst een grote dataset met video's voor training en past vervolgens een diffusiemodel toe dat werkt met transformatoren en classificatoren. De sleutel tot het begrijpen hiervan ligt in de methodologie: het model werkt als een autoregressief systeem, wat betekent dat het sequentieel te werk gaat. Tijdens de inferentie neemt het systeem één actie samen met de voorafgaande latente frames en genereert vervolgens het volgende frame. Bijzonder innovatief is het gebruik van classifier-free guidance, een techniek die de controleerbaarheid en responsiviteit op acties verbetert. Het model is getraind op een enorme hoeveelheid videomateriaal, waardoor het diverse emergente mogelijkheden kan demonstreren die niet expliciet geprogrammeerd waren.

Waarin verschilt GENIE 2 van zijn voorganger GENIE 1?

Het verschil tussen GENIE 1 en GENIE 2 is fundamenteel en markeert een grote sprong voorwaarts in de ontwikkeling van wereldmodellen. GENIE 1 was beperkt tot tweedimensionale omgevingen en kon alleen eenvoudige 2D-platformgame-achtige scènes genereren. Personages waren vaak wazig en de speelduur was beperkt tot ongeveer twee seconden. GENIE 2 daarentegen werkt met volledig driedimensionale werelden en kan deze consistent genereren gedurende aanzienlijk langere perioden. Waar GENIE 1 sterk vereenvoudigde omgevingen produceerde, kan GENIE 2 complexe omgevingen renderen met realistische objectinteracties, gedetailleerde personage-animaties en fysiek nauwkeurig gedrag. Het vermogen om te generaliseren is ook aanzienlijk verbeterd, wat betekent dat GENIE 2 ideeën over omgevingen kan afleiden en begrijpen, zelfs als het die omgevingen nog nooit eerder in die exacte vorm heeft gezien.

Welke resolutie en framesnelheid haalt GENIE 2?

GENIE 2 genereert interactieve omgevingen met een resolutie van 720 pixels en een framesnelheid die voldoende is voor interactieve games. Er zijn twee versies van het model: een onverdunde basisversie die de hoogst mogelijke kwaliteit biedt, en een geoptimaliseerde versie die realtime interactie mogelijk maakt, zij het met een iets lagere beeldkwaliteit. Deze balans tussen kwaliteit en snelheid is essentieel voor praktische toepassingen.

Mogelijkheden en functies

Welke fysieke simulaties kan GENIE 2 uitvoeren?

GENIE 2 beschikt over een indrukwekkende reeks fysieke simulaties die het onderscheiden van eerdere generaties wereldmodellen. Het systeem kan zwaartekracht realistisch weergeven, waardoor objecten vallen wanneer ze worden losgelaten. Het modelleert botsingen tussen objecten en tussen personages en hun omgeving. Watereffecten worden realistisch gesimuleerd, inclusief golven die ontstaan ​​wanneer objecten door het water breken of erdoorheen bewegen. Rook en andere deeltjeseffecten worden ook gegenereerd. Bovendien bevat het systeem complexe lichtsimulaties, realistische reflecties en schaduweffecten. Deze fysieke simulaties zijn niet zomaar voorgeprogrammeerde animaties; ze worden in realtime berekend door het neurale netwerk op basis van de acties van de speler en de huidige staat van de scène.

Hoe werkt het zogenaamde Long Horizon Memory van GENIE 2?

Long Horizon Memory is een van de meest opmerkelijke mogelijkheden van GENIE 2 en lost een probleem op dat eerdere wereldmodellen plaagde. Het model kan delen van de gegenereerde wereld onthouden die zich momenteel buiten het gezichtsveld van de gebruiker bevinden. Als een avatar bijvoorbeeld een kamer verlaat en later terugkeert naar dezelfde kamer, zal het systeem de kamer consistent reconstrueren zoals deze er eerder uitzag. Dit is mogelijk omdat het model een intern geheugen van wereldtoestanden bijhoudt. Dit geheugen heeft echter zijn beperkingen: GENIE 2 kan consistente werelden ongeveer 60 seconden behouden. Na deze tijd kunnen visuele artefacten verschijnen, details verloren gaan en verdwijnt de illusie van een stabiele omgeving. In de praktijk gebruiken de meeste demonstraties van het systeem scènes van 10 tot 20 seconden om de beste resultaten te laten zien.

Welke perspectieven en bedieningsmogelijkheden biedt GENIE 2?

GENIE 2 ondersteunt verschillende perspectieven, waardoor de gebruiker de virtuele wereld vanuit diverse gezichtspunten kan ervaren. Het eerstepersoonsperspectief biedt het zicht vanuit het oogpunt van het personage. Het derdepersoonsperspectief geeft een overzicht van het personage en de omgeving vanuit een extern gezichtspunt, vergelijkbaar met veel moderne videogames. Er is ook een isometrisch perspectief beschikbaar, dat een diagonaal bovenaanzicht biedt. De besturing verloopt via toetsenbord en muis, wat een intuïtieve bediening mogelijk maakt. Het systeem herkent intelligent welk element in de scène het personage vertegenwoordigt en beweegt dit dienovereenkomstig, terwijl andere elementen, zoals bomen of wolken, statisch blijven.

Kan GENIE 2 werelden genereren op basis van echte foto's?

Ja, GENIE 2 kan inderdaad foto's uit de echte wereld als uitgangspunt gebruiken en deze omzetten in interactieve, driedimensionale omgevingen. Dit is een van de meest fascinerende aspecten van de technologie. Een foto van een strand kan bijvoorbeeld geanimeerd worden, waardoor de gebruiker het water in kan lopen en de omgeving kan verkennen. Een foto van een kamer kan een volledig interactieve 3D-omgeving worden. Het systeem moet de dieptestructuur afleiden uit de platte afbeelding en een consistente, fysiek plausibele driedimensionale wereld construeren. Dit vereist een diepgaand begrip van ruimtelijke geometrie en objectrelaties.

Hoe kunnen GENIE 2 en de SIMA-agent samenwerken?

Een bijzonder veelbelovende combinatie is de integratie van GENIE 2 met DeepMind's SIMA-agent, een AI-systeem dat in staat is om acties uit te voeren in digitale werelden aan de hand van instructies in natuurlijke taal. De SIMA-agent kan navigeren in de door GENIE 2 gegenereerde omgevingen en daarbij commando's in natuurlijke taal opvolgen. In demonstraties kon de SIMA-agent bijvoorbeeld de instructie "open blauwe deur" begrijpen en deze in de virtuele wereld uitvoeren. Deze synergie is zeer veelbelovend: GENIE 2 creëert een oneindig aantal verschillende trainingsomgevingen, terwijl SIMA daarin leert en handelt. Dit zou kunnen leiden tot een nieuw paradigma in de ontwikkeling van capabele AI-agenten.

Toepassingen en praktische gebruiksmogelijkheden

Hoe kan GENIE 2 een revolutie teweegbrengen in de game-ontwikkeling?

Spelontwikkeling is een van de meest voor de hand liggende toepassingen voor GENIE 2, en de impact zou revolutionair kunnen zijn. Traditioneel moeten gameontwikkelaars talloze uren besteden aan het maken van 3D-modellen, het ontwerpen van landschappen en het handmatig programmeren van omgevingen. GENIE 2 zou dit proces aanzienlijk kunnen versnellen. Ontwikkelaars kunnen een concepttekening of een tekstuele beschrijving invoeren, waarna het systeem direct een speelbare omgeving genereert. Dit maakt snelle prototyping en iteratieve ontwikkeling mogelijk. Ontwerpers kunnen snel verschillende omgevingsvarianten uitproberen om te ontdekken wat het beste werkt. Dit bespaart niet alleen tijd, maar kan ook de creativiteit stimuleren, omdat ontwikkelaars meer concepten kunnen testen. Bovendien kunnen door GENIE 2 gegenereerde werelden dienen als uitgangspunt voor verdere verfijning, waarbij handmatig ontwerp nog steeds een rol speelt.

Wat is de betekenis van GENIE 2 voor het trainen van AI-agenten?

Het trainen van AI-agenten is wellicht de belangrijkste toepassing van GENIE 2 en de reden waarom Google DeepMind zoveel aandacht aan dit project besteedt. Bij het trainen van robots of andere belichaamde AI-systemen hebben ontwikkelaars miljoenen voorbeelden van verschillende scenario's nodig. Tot nu toe moesten deze in de echte wereld worden verzameld, wat duur en tijdrovend is, of werden beperkte gesimuleerde omgevingen gebruikt, die niet erg realistisch zijn. GENIE 2 lost dit probleem op door een oneindig aantal verschillende trainingsscenario's te kunnen genereren. Een robot zou bijvoorbeeld in een door GENIE 2 gegenereerd magazijn, in duizenden verschillende configuraties, getraind kunnen worden om te leren navigeren in chaotische omgevingen. Een autonoom voertuig zou getraind kunnen worden in gesimuleerd stadsverkeer, met eindeloos variërende scenario's. Dit leidt tot betere generalisatie en robuustere AI-systemen. Elk gegenereerd scenario kan volledig anders zijn, terwijl het toch fysiek plausibel en consistent blijft.

Hoe kan GENIE 2 helpen bij visualisatie en modellering?

Naast game-ontwikkeling en AI-training heeft GENIE 2 ook toepassingen in visualisatie en modellering. Architecten zouden hun ontwerpen snel kunnen omzetten in interactieve, driedimensionale modellen die klanten kunnen bekijken. Bedrijven zouden productieprocessen kunnen visualiseren en optimaliseren. In het onderwijs zouden complexe concepten kunnen worden uitgelegd via interactieve simulaties. Een biologieleraar zou een microscopisch ecosysteem kunnen visualiseren dat leerlingen kunnen verkennen. Een natuurkundeleraar zou fysische verschijnselen in realtime kunnen simuleren. De mogelijkheden zijn vrijwel onbeperkt.

Welke rol zou GENIE 2 kunnen spelen in de medische opleiding?

GENIE 2 zou ook een belangrijke bijdrage kunnen leveren aan medisch onderwijs. Operationele modellering in door GENIE 2 gegenereerde ziekenhuisomgevingen zou kunnen helpen bij de ontwikkeling van betere systemen ter ondersteuning van artsen in hun werk. Medische studenten zouden kunnen trainen in realistische, maar veilige virtuele omgevingen. Diverse ziekenhuisconfiguraties en noodscenario's zouden kunnen worden gegenereerd om de voorbereiding op verschillende situaties te verbeteren. Dit heeft het potentieel om de kwaliteit van de medische opleiding aanzienlijk te verbeteren zonder de veiligheid van echte patiënten in gevaar te brengen.

Hoe kan GENIE 2 worden gebruikt bij videoproductie?

Een ander veelbelovend gebied is het gebruik van GENIE 2 in videoproductie en cinematografie. Filmmakers kunnen inputframes genereren en vervolgens virtuele camera's door de gegenereerde werelden bewegen om shots te creëren die anders dure sets of ingewikkelde CGI-bewerkingen zouden vereisen. Dit kan de productiekosten van films verlagen en de creatieve mogelijkheden vergroten. Een snel idee kan in enkele minuten worden omgezet in een complete videoscène, zonder dat een groot productieteam nodig is.

Zoek het juiste meta -verse bureau en planningskantoor zoals adviesbureau - Afbeelding: Xpert.Digital

🗒️ Zoek het juiste meta -verse bureau en planningskantoor zoals adviesbureau - Zoeken en wilde top tien tips voor advies en planning

Meer hierover hier:

• Experts in Metaverse en XR: vind de juiste partners

Beperkte trainingsomgevingen voor AI

In hoeverre biedt GENIE 2 onbeperkte trainingsomgevingen?

De aanpak met onbeperkte trainingsomgevingen is baanbrekend voor AI-onderzoek. In plaats van dat AI-systemen herhaaldelijk door dezelfde omgeving navigeren en leren van een beperkt aantal trainingsvoorbeelden, kan GENIE 2 2 miljoen verschillende omgevingen genereren. Dit betekent dat een AI-agent nooit twee keer exact dezelfde situatie meemaakt. Deze diversiteit leidt tot een betere generalisatie, omdat het model niet simpelweg gedrag onthoudt voor specifieke, bekende scenario's, maar echte concepten en strategieën ontwikkelt. Een robot die getraind is in duizenden verschillende magazijnconfiguraties zal beter in staat zijn om een ​​nieuwe, onbekende configuratie aan te kunnen dan een robot die in slechts één omgeving is getraind.

Kunstmatige algemene intelligentie en wereldmodellen

Waarom beschouwt DeepMind wereldmodellen zoals GENIE 2 als stappen op weg naar algemene kunstmatige intelligentie (AGI)?

DeepMind beschouwt wereldmodellen zoals GENIE 2 als fundamentele bouwstenen op weg naar algemene kunstmatige intelligentie (AGI). De reden hiervoor is dat echte intelligentie een begrip van causaliteit, natuurkunde en gevolgen vereist. Een systeem dat complexe, dynamische scenario's kan begrijpen en simuleren, toont een dieper begrip van de wereld dan een systeem dat alleen statische patronen herkent. GENIE 2 stelt AI-systemen in staat om te leren en te functioneren in een breed scala aan scenario's, waardoor ze dichter bij echte intelligentie komen. Bovendien zou de technologie het probleem van data-ontdekking voor training kunnen oplossen. Nu vrijwel alle beschikbare websites en video's al in moderne AI-systemen worden ingevoerd, bestaat er een datacrisis. GENIE 2 zou een oneindige hoeveelheid synthetische trainingsdata kunnen genereren zonder afhankelijk te zijn van data uit de echte wereld, waardoor de verdere ontwikkeling van AI-systemen mogelijk wordt.

Beperkingen en uitdagingen

Wat zijn de tijdslimieten voor GENIE 2?

Hoewel GENIE 2 indrukwekkend is, kent het ook aanzienlijke beperkingen. De belangrijkste is de temporele consistentie. Het model kan consistente werelden gedurende ongeveer 60 seconden behouden. Na deze tijd verschijnen er steeds meer visuele artefacten, die de illusie van een coherente wereld verstoren. Dit is deels te wijten aan het ontwerp van het model, dat frames sequentieel genereert en daarbij kleine fouten kan accumuleren. Deze fouten staan ​​bekend als drift en zijn een bekend probleem bij generatieve modellen. In de praktijk worden de meeste demonstraties van het systeem aanzienlijk korter gehouden, doorgaans 10 tot 20 seconden, om de beste resultaten te laten zien.

Welke problemen bestaan ​​er met visuele consistentie?

Een tweede groot probleem is de visuele consistentie over langere perioden. Het geheugen van het systeem, dat details van de wereld vasthoudt die niet zichtbaar zijn, werkt relatief goed gedurende de eerste paar seconden, maar begint na verloop van tijd of als de camera te ver beweegt, te verslechteren. Tekstweergave is een ander zwak punt. Als er tekst in een scène aanwezig moet zijn, heeft het model vaak moeite om deze correct en leesbaar te genereren. Dit is een bekend probleem bij veel generatieve AI-modellen.

Wat zijn de hardware- en rekenkrachtvereisten voor GENIE 2?

GENIE 2 is rekenintensief. Het systeem rendert zeer lange video's in realtime, wat een enorme hoeveelheid verwerkingskracht vereist. De uitgeklede versie, die realtime interactie mogelijk maakt, vraagt ​​nog steeds om aanzienlijke rekenkracht. De onverdunde basisversie, die de hoogste kwaliteit biedt, vereist zelfs nog meer resources. Dit maakt wijdverspreide beschikbaarheid en lokaal gebruik momenteel onrealistisch. Gebruikers hebben toegang nodig tot krachtige GPU-clusters om het systeem effectief te kunnen gebruiken.

Welke beperkingen bestaan ​​er met betrekking tot de interactie tussen agenten?

Hoewel AI-agenten zich kunnen bewegen en taken kunnen uitvoeren in de door GENIE 2 gegenereerde werelden, zijn hun interactiemogelijkheden nog beperkt. De agenten kunnen de wereld niet actief veranderen, maar kunnen er alleen in navigeren en ermee interageren. Ze kunnen bijvoorbeeld deuren openen of objecten verplaatsen, maar ze kunnen geen permanente veranderingen aanbrengen die de wereld fundamenteel veranderen. Ook de modellering van meerdere onafhankelijke agenten die gelijktijdig in dezelfde wereld opereren, is nog niet goed geïmplementeerd.

Huidige beschikbaarheid en toekomstperspectieven

Wie heeft toegang tot GENIE 2?

GENIE 2 is momenteel niet beschikbaar voor het grote publiek. Het systeem wordt door DeepMind getest als onderdeel van een beperkte onderzoekspreview, waarbij toegang wordt verleend aan geselecteerde onderzoekers en creatievelingen. Dit is deels om praktische redenen vanwege de rekenkracht die nodig is, maar ook om risico's te evalueren en het model verder te ontwikkelen onder gecontroleerde omstandigheden. DeepMind is van plan de toegang in de toekomst uit te breiden naar meer testers, maar een tijdlijn voor een publieke release is nog niet bekendgemaakt.

Wat zijn de volgende ontwikkelingen en verbeteringen?

DeepMind werkt actief aan het overwinnen van de beperkingen van GENIE 2. Een belangrijke verbetering zou het verhogen van de resolutie kunnen zijn om nog realistischere omgevingen te creëren. Ook het uitbreiden van de interactiemogelijkheden, waardoor agents de wereld uitgebreider kunnen manipuleren, staat op de planning. Het optimaliseren van de prestaties om snellere verwerkingssnelheden en een lagere latentie te bereiken, zou de gebruikerservaring verbeteren. Van bijzonder belang is het verbeteren van de temporele consistentie, zodat werelden gedurende langere perioden stabiel blijven. Deze verbeteringen zouden een veel breder scala aan toepassingen mogelijk maken.

Welke toekomstige versies of opvolgers kunnen we verwachten?

Er zijn al aanwijzingen voor GENIE 3, een model van de volgende generatie dat naar verluidt verbeteringen laat zien ten opzichte van GENIE 2. GENIE 3 zou consistente simulaties gedurende meerdere minuten kunnen volhouden, wat een grote stap voorwaarts zou zijn. Met verdere generaties zou het systeem uiteindelijk urenlang consistente werelden kunnen genereren, wat nodig is voor veel trainings- en toepassingsscenario's. Op de lange termijn zou het kunnen leiden tot systemen die in staat zijn om vrijwel onbeperkte, volledig consistente virtuele werelden te creëren die interactief kunnen worden verkend door AI of mensen.

Impact op industrie en maatschappij

Hoe zou GENIE 2 de game-ontwikkelingsindustrie kunnen veranderen?

De impact op de game-ontwikkelingsindustrie zou enorm kunnen zijn. Middelgrote en kleinere studio's die voorheen niet over de middelen beschikten om grote open werelden te creëren, zouden dergelijke projecten ineens wel kunnen realiseren. Ontwikkelingscycli zouden drastisch kunnen verkorten. Dit zou kunnen leiden tot een democratisering van game-ontwikkeling, waardoor meer creatieve stemmen gehoord zouden kunnen worden omdat de technische drempels verlaagd worden. Tegelijkertijd zouden gevestigde studio's hun processen aanzienlijk kunnen stroomlijnen en meer tijd kunnen besteden aan gameplay en verhaal in plaats van aan het creëren van assets.

Welke implicaties heeft GENIE 2 voor de robotica?

De robotica-industrie zou door GENIE 2 getransformeerd kunnen worden. Robots zouden sneller en beter getraind kunnen worden, wat zou leiden tot intelligentere en capabelere systemen. Dit zou met name relevant kunnen zijn in de logistiek en de productie, waar autonome systemen al een belangrijke rol spelen. GENIE 2 zou de ontwikkeling van dergelijke systemen kunnen versnellen en verbeteren.

Welke ethische en maatschappelijke vragen komen hieruit voort?

De kracht van GENIE 2 roept ook ethische vragen op. Het creëren van overtuigende virtuele werelden zou gebruikt kunnen worden voor nieuwe vormen van manipulatie of misleiding. De toegang tot deze technologie is momenteel beperkt tot onderzoeksinstellingen en goed gefinancierde bedrijven, wat vragen oproept over ongelijkheid. Er zijn ook vragen over de beheersbaarheid van AI-systemen die in deze gegenereerde werelden zijn getraind en of dergelijke systemen ongewenst gedrag zouden kunnen vertonen buiten deze gecontroleerde omgevingen.

GENIE 2 van DeepMind: Waarom dit wereldmodel het ontbrekende puzzelstukje voor AGI zou kunnen zijn

Van dataschaarste naar data-overvloed: hoe GENIE 2 oneindige trainingswerelden creëert

Waarom is GENIE 2 een mijlpaal in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie?

GENIE 2 is een mijlpaal omdat het verschillende problemen in AI-onderzoek aanpakt. Het laat zien dat het mogelijk is om complexe, dynamische virtuele werelden in realtime te genereren, iets wat voorheen als onmogelijk werd beschouwd. Het demonstreert dat AI een begrip kan ontwikkelen van natuurkunde, causaliteit en logische consequenties. Dit zijn fundamenteel belangrijke bouwstenen op weg naar algemene kunstmatige intelligentie. Bovendien zou GENIE 2 het dataprobleem in AI-onderzoek kunnen oplossen door synthetisch een oneindige hoeveelheid realistische trainingsdata te genereren. Dit zou een nieuw tijdperk in de ontwikkeling van AI kunnen inluiden.

Hoe zullen gebruikers en ontwikkelaars zich aanpassen aan GENIE 2?

Naarmate GENIE 2 of zijn opvolgers breder beschikbaar komen, zullen ontwikkelaars zich moeten aanpassen en deze nieuwe tools in hun workflows moeten integreren. Dit zou nieuwe beroepen kunnen creëren, zoals dat van virtuele-wereld-prompt-ingenieur, die begrijpt hoe GENIE effectief te gebruiken. Het zou ook bestaande beroepen kunnen veranderen, doordat sommige traditionele taken door AI worden overgenomen. De maatschappij zal zich moeten aanpassen aan een wereld waarin fotorealistische omgevingen in seconden kunnen worden gegenereerd.

Welke andere uitdagingen staan ​​ons nog te wachten op nog betere wereldmodellen?

De volgende grote uitdagingen zijn het verbeteren van de temporele consistentie, zodat werelden urenlang stabiel blijven. De ruimtelijke nauwkeurigheid moet worden verhoogd om locaties in de echte wereld beter na te bootsen. De interactiemogelijkheden moeten worden uitgebreid, zodat agenten de wereld diepgaander kunnen beïnvloeden. De rekenkracht moet worden verminderd om het systeem toegankelijk te maken voor een bredere gebruikersgroep. De tekstweergave moet worden verbeterd om correct leesbare tekst in scènes te genereren.

Wanneer zullen we volledig gerealiseerde praktische toepassingen van GENIE 2 zien?

De realiteit zal zich waarschijnlijk geleidelijk ontvouwen. Onderzoeksinstellingen zullen GENIE 2 al gaan gebruiken voor specifieke toepassingen, zoals het trainen van AI-agenten. Interne prototyping in game-ontwikkeling zou de komende jaren van start kunnen gaan. Het zal echter waarschijnlijk nog een aantal jaren duren voordat het systeem voldoende geoptimaliseerd is voor grootschalig industrieel gebruik. De volgende versies, met name GENIE 3 en verder, zullen cruciaal zijn.

Hoe verhoudt GENIE 2 zich tot andere ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie?

GENIE 2 staat niet op zichzelf, maar maakt deel uit van een bredere AI-revolutie. Het verschijnt op een moment dat modellen zoals GPT-4, Claude en andere belangrijke taalmodellen al indrukwekkende prestaties leveren. Het verschijnt ook op een moment dat het genereren van tekst naar afbeeldingen steeds gebruikelijker wordt met modellen zoals DALL-E en Midjourney. GENIE 2 breidt deze mogelijkheden uit naar de dimensies van tijd en interactiviteit. Het laat zien dat AI-onderzoek niet alleen statische content kan genereren, maar ook dynamische, interactieve omgevingen. Dit zou wel eens het begin kunnen zijn van een nieuw hoofdstuk in de geschiedenis van AI.

Wat is het overkoepelende doel van Google's DeepMind met GENIE 2?

Het overkoepelende doel is ambitieus: DeepMind ziet GENIE 2 als een opstapje naar algemene kunstmatige intelligentie. Door systemen te creëren die complexe, dynamische werelden kunnen begrijpen en simuleren, is DeepMind ervan overtuigd dat het een fundamentele bouwsteen legt voor echte intelligentie. De combinatie hiervan met agenten zoals SIMA zou kunnen leiden tot autonome AI-systemen die in de echte wereld kunnen functioneren. Of dit ambitieuze doel bereikt zal worden, zal de komende jaren duidelijk worden, maar GENIE 2 is ongetwijfeld een belangrijke stap in die richting.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand