Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) to rozbudowany „model świata” umożliwiający tworzenie interaktywnych światów 3D z obrazów lub podpowiedzi tekstowych.

Nie produkt, ale przyszłość: co tak naprawdę potrafi interaktywna sztuczna inteligencja Genie 2 firmy Google – Genie 2 szkoli agentów AI w symulowanych światach 3D

Google Genie 2 (poprawnie: DeepMind Genie 2) to rozbudowany „model świata”, który generuje interaktywne światy 3D z obrazu lub komunikatów tekstowych. Użytkownicy lub agenci mogą w nim działać w czasie rzeczywistym za pomocą klawiatury/myszy.

Stan obecny (koniec 2025 r.): Jest to system badawczo-demonstracyjny firmy Google DeepMind, nie jest to produkt ogólnodostępny, ale coraz częściej prezentowany na konferencjach i w mediach jako element składowy gier, symulacji i szkoleń agentów.

Czym technicznie jest Genie 2

Genie 2 to rozbudowany „model świata podstawowego”, który uczył się na podstawie danych wideo, aby symulować fizycznie spójne, interaktywne światy (ruch, kolizje, zachowania postaci niezależnych, zmiany perspektywy).

Pod względem architektonicznym łączy autokoder wideo z transformatorem autoregresyjnym w przestrzeni utajonej (podobnie jak LLM, ale dla dynamiki wideo/świata) i jest dodatkowo próbkowany klatka po klatce za pomocą akcji (klawiatura/mysz).

Aktualne umiejętności

Na podstawie pojedynczego obrazu (lub obrazu wygenerowanego wcześniej przez model obrazu, np. Imagen) Genie 2 może wygenerować grywalną scenę 3D, np. środowisko platformowe lub przygodowe.

Światy pozostają spójne przez około 10–60 sekund, łącznie z animacjami, oświetleniem, efektami wody/cząsteczek i reakcją środowiska na działania gracza; następnie scenariusz w zasadzie się „resetuje”.

Zastosowania i obszary zastosowań

DeepMind pozycjonuje Genie 2 przede wszystkim jako narzędzie badawcze i kreatywne, służące szybkiemu prototypowaniu interaktywnych doświadczeń i generowaniu zróżnicowanych środowisk testowych dla systemów RL lub agentów (w tym agentów SIMA).

Potencjalne obszary zastosowań obejmują gry, symulacje/szkolenia, robotykę (agentów ucieleśnionych) i ogólne środowiska ewaluacyjne dla agentów ogólnych.

Dostępność i status produktu

Od momentu ogłoszenia 4 grudnia 2024 roku, GENIE 2 było dostępne tylko dla wybranej grupy testerów. Data premiery publicznej nie została jeszcze ogłoszona.

Na razie nie ma publicznego API ani powszechnej integracji produktów; Genie 2 jest prezentowany we wpisach na blogach, artykułach i prezentacjach (np. w programie „60 Minutes”, na konferencjach i targach I/O), ale pozostaje wewnętrznym systemem DeepMind.
W relacji Google z targów I/O 2025, Genie 2 pojawia się obok innych modeli mediów generatywnych, takich jak Veo i funkcje agenta Gemini, ale bez osobnej wersji dla deweloperów ani cennika.

Model sztucznej inteligencji Google GENIE 2 tworzy nową rzeczywistość: podstawy i techniczne podstawy modelu

Opracowany przez Google DeepMind, GENIE 2 stanowi znaczący przełom w rozwoju tzw. modeli świata. Podstawową funkcją tego systemu sztucznej inteligencji jest generowanie w pełni trójwymiarowych, interaktywnych środowisk na podstawie prostych danych wejściowych, takich jak pojedynczy obraz lub opis tekstowy. W przeciwieństwie do konwencjonalnych silników renderujących i silników gier, GENIE 2 wykorzystuje autoregresyjny model dyfuzji opóźnień, zdolny do generowania wirtualnych światów klatka po klatce, symulując konsekwencje działań w tych światach.

Genie 2 zostało oficjalnie zapowiedziane i zaprezentowane przez Google DeepMind 4 grudnia 2024 roku. Pierwsze oficjalne ogłoszenie opublikowano na oficjalnym blogu Google DeepMind. Ogłoszenie, zatytułowane „ Genie 2: Model świata opartego na dużej skali ”, zostało opublikowane na stronie deepmind.google/blog.

GENIE 2 został zaprezentowany jako prototyp badawczy w ramach ograniczonego programu Research Preview. Oznacza to, że model nie został udostępniony bezpośrednio ogółowi społeczeństwa, lecz początkowo był dostępny tylko dla wybranych badaczy i twórców. Google DeepMind nie opublikował pełnego artykułu naukowego na temat GENIE 2, tak jak miało to miejsce w przypadku jego poprzednika, GENIE 1.

Premiera GENIE 2 zbiegła się z okresem intensywnego rozwoju sztucznej inteligencji w Google. Zaledwie kilka dni później, 10 grudnia 2024 roku, Google ogłosiło również nową serię Gemini 2.0, co dowodzi, że firma zaprezentuje kilka znaczących modeli sztucznej inteligencji nowej generacji do końca 2024 roku.

Co jest szczególnego w architekturze technicznej GENIE 2?

Architektura techniczna GENIE 2 opiera się na kilku komponentach, które współpracują ze sobą, umożliwiając imponujące możliwości modelu. System najpierw wykorzystuje obszerny zbiór danych wideo do treningu, a następnie stosuje model dyfuzji, który współpracuje z transformatorami i klasyfikatorami. Klucz do zrozumienia tego leży w metodologii: model działa jako system autoregresyjny, co oznacza, że ​​postępuje sekwencyjnie. Podczas wnioskowania system wykonuje pojedynczą akcję wraz z poprzednimi klatkami utajonymi, a następnie generuje kolejną klatkę. Szczególnie innowacyjne jest zastosowanie sterowania bez klasyfikatora, techniki, która poprawia sterowalność i responsywność na działania. Model został wytrenowany na ogromnej ilości materiału wideo, co pozwala mu zademonstrować różne, pojawiające się możliwości, które nie zostały jawnie zaprogramowane.

Czym GENIE 2 różni się od swojego poprzednika GENIE 1?

Różnica między GENIE 1 a GENIE 2 jest fundamentalna i stanowi ogromny krok naprzód w rozwoju modeli świata. GENIE 1 ograniczał się do środowisk dwuwymiarowych i mógł generować jedynie proste sceny 2D, przypominające platformówki. Postacie były często rozmazane, a grywalność ograniczona do około dwóch sekund. GENIE 2 z kolei działa w pełni trójwymiarowych światach i może generować je spójnie przez znacznie dłuższe okresy. Podczas gdy GENIE 1 generował bardzo uproszczone środowiska, GENIE 2 potrafi renderować złożone krajobrazy z realistycznymi interakcjami obiektów, szczegółowymi animacjami postaci i fizycznie wiernie oddanymi zachowaniami. Zdolność generalizacji również została znacząco ulepszona, co oznacza, że ​​GENIE 2 może wnioskować i rozumieć idee dotyczące środowiska, nawet jeśli nigdy wcześniej nie widział go w takiej dokładnie formie.

Jaką rozdzielczość i liczbę klatek na sekundę osiąga GENIE 2?

GENIE 2 generuje interaktywne środowiska w rozdzielczości 720 pikseli i z liczbą klatek na sekundę wystarczającą do gier interaktywnych. Model ten dostępny jest w dwóch wersjach: podstawowej, oferującej najwyższą możliwą jakość, oraz w wersji uproszczonej, umożliwiającej interakcję w czasie rzeczywistym, aczkolwiek z nieznacznie obniżoną jakością obrazu. Ta równowaga między jakością a szybkością jest niezbędna w praktycznych zastosowaniach.

Możliwości i funkcje

Jakie symulacje fizyczne może przeprowadzić GENIE 2?

GENIE 2 może pochwalić się imponującą gamą symulacji fizycznych, które wyróżniają go na tle poprzednich generacji modeli świata. System potrafi realistycznie odwzorować grawitację, co oznacza, że ​​obiekty spadają po upuszczeniu. Modeluje kolizje między obiektami oraz między postaciami a otoczeniem. Realistycznie symulowane są efekty wodne, w tym fale powstające, gdy obiekty przebijają się przez wodę lub się w niej poruszają. Generowany jest również dym i inne efekty cząsteczkowe. Ponadto system oferuje złożone symulacje oświetlenia, realistyczne odbicia i efekty cieni. Te symulacje fizyczne to nie tylko wstępnie zaprogramowane animacje; są one obliczane w czasie rzeczywistym przez sieć neuronową na podstawie działań gracza i aktualnego stanu sceny.

Jak działa tzw. Long Horizon Memory w GENIE 2?

Pamięć Długiego Horyzontu to jedna z najwspanialszych funkcji GENIE 2, rozwiązująca problem nękający poprzednie modele świata. Model potrafi zapamiętywać fragmenty wygenerowanego świata, które znajdują się obecnie poza polem widzenia użytkownika. Na przykład, jeśli awatar opuści pokój, a następnie do niego powróci, system będzie konsekwentnie odtwarzał pokój dokładnie tak, jak wyglądał wcześniej. Jest to możliwe, ponieważ model przechowuje wewnętrzną pamięć stanów świata. Pamięć ta ma jednak swoje ograniczenia: GENIE 2 może utrzymywać spójne światy przez około 60 sekund. Po tym czasie mogą pojawić się artefakty wizualne, szczegóły zanikają, a iluzja stabilnego środowiska zanika. W praktyce większość demonstracji systemu wykorzystuje sceny trwające od 10 do 20 sekund, aby zaprezentować najlepsze rezultaty.

Jakie perspektywy i możliwości sterowania oferuje GENIE 2?

GENIE 2 obsługuje kilka różnych perspektyw, pozwalając użytkownikowi doświadczać wirtualnego świata z różnych punktów widzenia. Perspektywa pierwszoosobowa oferuje widok z perspektywy postaci. Perspektywa trzecioosobowa zapewnia przegląd postaci i jej otoczenia z perspektywy zewnętrznej, podobnie jak w wielu współczesnych grach wideo. Dostępna jest również perspektywa izometryczna, oferująca widok ukośny z góry. Sterowanie odbywa się za pomocą klawiatury i myszki, co zapewnia intuicyjną obsługę. System inteligentnie identyfikuje, który element sceny reprezentuje postać i odpowiednio go porusza, podczas gdy inne elementy, takie jak drzewa czy chmury, pozostają statyczne.

Czy GENIE 2 potrafi generować światy na podstawie prawdziwych zdjęć?

Tak, GENIE 2 rzeczywiście potrafi wykorzystać zdjęcia świata rzeczywistego jako punkt wyjścia i przekształcić je w interaktywne, trójwymiarowe środowiska. To jeden z najbardziej fascynujących aspektów tej technologii. Zdjęcie plaży ze świata rzeczywistego można animować, pozwalając użytkownikowi wejść do wody i eksplorować otoczenie. Zdjęcie pokoju może stać się w pełni interaktywnym środowiskiem 3D. System musi wyprowadzić strukturę głębi z płaskiego obrazu i zbudować spójny, fizycznie wiarygodny świat trójwymiarowy. Wymaga to dogłębnego zrozumienia geometrii przestrzennej i relacji między obiektami.

W jaki sposób GENIE 2 i agent SIMA mogą ze sobą współpracować?

Szczególnie ekscytującym połączeniem jest integracja GENIE 2 z agentem SIMA firmy DeepMind, systemem sztucznej inteligencji zdolnym do wykonywania działań w cyfrowych światach za pomocą instrukcji języka naturalnego. Agent SIMA może poruszać się po środowiskach generowanych przez GENIE 2, wykonując polecenia języka naturalnego. Na przykład, w demonstracjach, agent SIMA potrafi zrozumieć polecenie „otwórz niebieskie drzwi” i wykonać je w świecie wirtualnym. Ta synergia jest bardzo obiecująca: GENIE 2 tworzy nieskończoną liczbę różnych środowisk szkoleniowych, podczas gdy SIMA uczy się i działa w ich obrębie. Może to doprowadzić do nowego paradygmatu w rozwoju wydajnych agentów AI.

Zastosowania i praktyczne wykorzystanie

W jaki sposób GENIE 2 może zrewolucjonizować tworzenie gier?

Tworzenie gier to jedno z najbardziej oczywistych zastosowań GENIE 2, a jego wpływ może być rewolucyjny. Tradycyjnie twórcy gier muszą spędzać niezliczone godziny na tworzeniu modeli 3D, projektowaniu krajobrazów i ręcznym programowaniu środowisk. GENIE 2 może znacząco przyspieszyć ten proces. Deweloperzy mogą wprowadzić rysunek koncepcyjny lub opis tekstowy, a system natychmiast wygeneruje grywalne środowisko. Umożliwia to szybkie prototypowanie i iteracyjne tworzenie. Projektanci mogą szybko testować różne warianty środowiska, aby dowiedzieć się, które z nich działa najlepiej. To nie tylko oszczędza czas, ale także sprzyja kreatywności, ponieważ deweloperzy mogą testować więcej koncepcji. Co więcej, światy generowane przez GENIE 2 mogą służyć jako punkt wyjścia do dalszego udoskonalania, przy czym ręczne projektowanie nadal odgrywa ważną rolę.

Jakie znaczenie ma GENIE 2 dla szkolenia agentów AI?

Szkolenie agentów AI jest prawdopodobnie najważniejszym zastosowaniem GENIE 2 i powodem, dla którego Google DeepMind poświęca temu projektowi tak wiele uwagi. Podczas szkolenia robotów lub innych ucieleśnionych systemów AI, programiści potrzebują milionów przykładów różnych scenariuszy. Do tej pory musiały być one gromadzone w świecie rzeczywistym, co jest kosztowne i czasochłonne, lub korzystano z ograniczonych symulowanych środowisk, które nie są zbyt realistyczne. GENIE 2 rozwiązuje ten problem, generując nieskończoną liczbę różnych scenariuszy szkoleniowych. Robot może być szkolony w magazynie wygenerowanym przez GENIE 2, w tysiącach różnych konfiguracji, aby nauczyć się poruszać w chaotycznym otoczeniu. Pojazd autonomiczny może być szkolony w symulowanym ruchu ulicznym w dużym mieście, z nieskończenie różnymi scenariuszami. Prowadzi to do lepszej generalizacji i bardziej niezawodnych systemów AI. Każdy wygenerowany scenariusz może być zupełnie inny, a jednocześnie pozostać fizycznie prawdopodobny i spójny.

W jaki sposób GENIE 2 może pomóc w wizualizacji i modelowaniu?

Poza tworzeniem gier i szkoleniem w zakresie sztucznej inteligencji, GENIE 2 znajduje również zastosowanie w wizualizacji i modelowaniu. Architekci mogliby szybko przekształcać swoje projekty w interaktywne, trójwymiarowe modele, które klienci mogliby oglądać. Firmy mogłyby wizualizować i optymalizować procesy produkcyjne. W edukacji złożone koncepcje mogłyby być nauczane za pomocą interaktywnych symulacji. Nauczyciel biologii mógłby wizualizować mikroskopijny ekosystem, po którym uczniowie mogliby się poruszać. Nauczyciel fizyki mógłby symulować zjawiska fizyczne w czasie rzeczywistym. Możliwości są praktycznie nieograniczone.

Jaką rolę mógłby odegrać GENIE 2 w szkoleniach medycznych?

GENIE 2 może również wnieść znaczący wkład w edukację medyczną. Modelowanie operacyjne w środowiskach szpitalnych generowanych przez GENIE 2 może pomóc w opracowaniu lepszych systemów wspierających lekarzy w ich pracy. Studenci medycyny mogliby szkolić się w realistycznych, a jednocześnie bezpiecznych środowiskach wirtualnych. Możliwe byłoby generowanie różnych konfiguracji szpitali i scenariuszy awaryjnych, aby usprawnić przygotowanie do różnych sytuacji. Ma to potencjał znaczącej poprawy jakości szkoleń medycznych bez narażania bezpieczeństwa prawdziwych pacjentów.

Jak można wykorzystać GENIE 2 w produkcji wideo?

Kolejnym ekscytującym obszarem jest wykorzystanie GENIE 2 w produkcji wideo i kinematografii. Filmowcy mogliby generować klatki wejściowe, a następnie przesuwać wirtualne kamery po wygenerowanych światach, aby tworzyć ujęcia, które w innym przypadku wymagałyby kosztownych planów zdjęciowych lub skomplikowanych efektów CGI. Mogłoby to obniżyć koszty produkcji filmowej i poszerzyć możliwości twórcze. Szybki pomysł mógłby zostać przekształcony w gotową scenę wideo w ciągu kilku minut, bez konieczności angażowania dużego zespołu produkcyjnego.

Znajdź odpowiednią agencję Metaverse i biuro planowania, np. firmę konsultingową - Zdjęcie: Xpert.Digital

🗒️ Znajdź odpowiednią agencję Metaverse i biuro planowania, np. firmę konsultingową - wyszukaj i wyszukaj dziesięć najlepszych wskazówek dotyczących doradztwa i planowania

Więcej na ten temat tutaj:

• Eksperci w Metaverse i XR: znajdź odpowiednich partnerów

Ograniczone środowiska szkoleniowe dla sztucznej inteligencji

W jakim stopniu GENIE 2 umożliwia tworzenie nieograniczonych środowisk szkoleniowych?

Koncepcja nieograniczonych środowisk szkoleniowych ma przełomowe znaczenie dla badań nad sztuczną inteligencją. Zamiast wielokrotnej nawigacji systemów AI w tym samym środowisku i uczenia się na podstawie ograniczonej liczby przykładów szkoleniowych, GENIE 2 może generować 2 miliony różnych środowisk. Oznacza to, że agent AI nigdy nie doświadcza dokładnie tej samej sytuacji dwa razy. Ta różnorodność prowadzi do lepszej generalizacji, ponieważ model nie tylko zapamiętuje zachowania dla konkretnych, znanych scenariuszy, ale rozwija rzeczywiste koncepcje i strategie. Robot wyszkolony w tysiącach różnych konfiguracji magazynowych będzie lepiej radził sobie z nową, nieznaną konfiguracją niż robot wyszkolony w jednym środowisku.

Sztuczna inteligencja ogólna i modele świata

Dlaczego DeepMind uważa modele świata, takie jak GENIE 2, za kroki na drodze do AGI?

DeepMind postrzega modele świata, takie jak GENIE 2, jako fundamentalne elementy na drodze do rozwoju ogólnej sztucznej inteligencji (AGI). Wynika to z faktu, że prawdziwa inteligencja wymaga zrozumienia przyczynowości, fizyki i konsekwencji. System zdolny do rozumienia i symulowania złożonych, dynamicznych scenariuszy wykazuje głębsze zrozumienie świata niż system rozpoznający jedynie statyczne wzorce. GENIE 2 umożliwia systemom AI uczenie się i działanie w szerokiej gamie scenariuszy, zbliżając je do prawdziwej inteligencji. Co więcej, technologia ta może rozwiązać problem wyszukiwania danych do celów szkoleniowych. Ponieważ praktycznie wszystkie dostępne strony internetowe i filmy są już dostępne w nowoczesnych systemach AI, istnieje kryzys danych. GENIE 2 może generować nieskończoną ilość syntetycznych danych szkoleniowych bez polegania na danych rzeczywistych, umożliwiając tym samym dalszy rozwój systemów AI.

Ograniczenia i wyzwania

Jakie są ograniczenia czasowe dla GENIE 2?

Choć GENIE 2 robi wrażenie, ma również istotne ograniczenia. Najważniejszym z nich jest spójność czasowa. Model może utrzymywać spójne światy przez około 60 sekund. Po tym czasie pojawiają się coraz bardziej widoczne artefakty wizualne, zakłócając iluzję spójnego świata. Wynika to częściowo z konstrukcji modelu, który generuje klatki sekwencyjnie i może kumulować drobne błędy w tym procesie. Błędy te, znane jako dryft, są dobrze znanym problemem w modelach generatywnych. W praktyce większość demonstracji systemu jest znacznie krótsza, zazwyczaj 10–20 sekund, aby zaprezentować najlepsze rezultaty.

Jakie problemy występują w zakresie spójności wizualnej?

Drugim poważnym problemem jest spójność wizualna w dłuższych okresach. Pamięć systemu, która przechowuje niewidoczne szczegóły otoczenia, działa stosunkowo dobrze przez pierwsze kilka sekund, ale z czasem lub po zbyt dużym przesunięciu kamery zaczyna się pogarszać. Kolejną wadą jest renderowanie tekstu. Jeśli tekst ma być obecny w scenie, model często ma problemy z jego poprawnym i czytelnym wygenerowaniem. Jest to znany problem wielu generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Jakie są wymagania sprzętowe i mocy obliczeniowej gry GENIE 2?

GENIE 2 jest systemem wymagającym dużej mocy obliczeniowej. System renderuje bardzo długie filmy w czasie rzeczywistym, co wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Wersja destylowana, umożliwiająca interakcję w czasie rzeczywistym, nadal wymaga znacznej mocy obliczeniowej. Wersja podstawowa, oferująca najwyższą jakość, wymaga jeszcze większych zasobów. To sprawia, że ​​powszechna dostępność i lokalne użytkowanie są obecnie nierealne. Użytkownicy potrzebują dostępu do wydajnych klastrów GPU, aby efektywnie korzystać z systemu.

Jakie ograniczenia dotyczą interakcji z agentami?

Chociaż agenci AI mogą poruszać się i wykonywać zadania w światach generowanych przez GENIE 2, ich możliwości interakcji są nadal ograniczone. Agenci nie mogą aktywnie zmieniać świata, a jedynie nawigować i wchodzić z nim w interakcje. Mogą na przykład otwierać drzwi lub przesuwać obiekty, ale nie mogą wprowadzać trwałych zmian, które fundamentalnie zmieniłyby świat. Modelowanie wielu niezależnych agentów działających jednocześnie w tym samym świecie również nie zostało jeszcze dobrze zaimplementowane.

Obecna dostępność i przyszłe perspektywy

Kto ma dostęp do GENIE 2?

GENIE 2 nie jest obecnie dostępny dla ogółu społeczeństwa. System jest testowany przez DeepMind w ramach ograniczonego programu badawczego, z dostępem dla wybranych badaczy i twórców. Wynika to częściowo z przyczyn praktycznych, związanych z wymaganiami obliczeniowymi, ale także z oceny ryzyka i dalszego rozwoju modelu w kontrolowanych warunkach. DeepMind planuje w przyszłości rozszerzyć dostęp na większą liczbę testerów, ale termin publicznej premiery nie został jeszcze ogłoszony.

Jakie będą kolejne zmiany i ulepszenia?

DeepMind aktywnie pracuje nad przezwyciężeniem ograniczeń GENIE 2. Jednym z istotnych ulepszeń mogłoby być zwiększenie rozdzielczości, aby stworzyć jeszcze bardziej realistyczne środowiska. Planowane jest również rozszerzenie możliwości interakcji, umożliwiające agentom szersze manipulowanie światem. Optymalizacja wydajności w celu osiągnięcia większej szybkości przetwarzania i mniejszych opóźnień poprawiłaby komfort użytkowania. Szczególnie istotne jest zwiększenie spójności czasowej, zapewniającej stabilność światów przez dłuższy czas. Te udoskonalenia umożliwiłyby znacznie szerszy zakres zastosowań.

Jakich przyszłych wersji i następców można się spodziewać?

Istnieją już przesłanki dotyczące GENIE 3, modelu nowej generacji, który ma wykazywać udoskonalenia w stosunku do GENIE 2. GENIE 3 mógłby utrzymywać spójne symulacje przez kilka minut, co stanowiłoby duży krok naprzód. Dzięki kolejnym generacjom system mógłby ostatecznie generować spójne światy przez wiele godzin, co jest niezbędne w wielu scenariuszach szkoleniowych i aplikacyjnych. Długoterminowa ścieżka rozwoju może prowadzić do powstania systemów zdolnych do tworzenia praktycznie nieograniczonych, całkowicie spójnych światów wirtualnych, które mogłyby być eksplorowane interaktywnie przez sztuczną inteligencję lub ludzi.

Wpływ na przemysł i społeczeństwo

Jak GENIE 2 może zmienić branżę gier?

Wpływ na branżę gier może być ogromny. Średnie i mniejsze studia, którym wcześniej brakowało zasobów do tworzenia dużych, otwartych światów, mogłyby nagle zacząć realizować takie projekty. Cykle rozwoju gier mogłyby się drastycznie skrócić. Mogłoby to doprowadzić do demokratyzacji tworzenia gier, umożliwiając dotarcie do większej liczby kreatywnych głosów dzięki obniżeniu barier technicznych. Jednocześnie ugruntowane studia mogłyby radykalnie usprawnić swoje procesy i poświęcić więcej czasu na rozgrywkę i narrację niż na tworzenie zasobów.

Jakie implikacje dla robotyki ma GENIE 2?

GENIE 2 może zrewolucjonizować branżę robotyki. Roboty można by szkolić szybciej i lepiej, co przełożyłoby się na bardziej inteligentne i wydajne systemy. Mogłoby to być szczególnie istotne w logistyce i produkcji, gdzie systemy autonomiczne odgrywają już istotną rolę. GENIE 2 może przyspieszyć i usprawnić rozwój takich systemów.

Jakie pytania etyczne i społeczne się nasuwają?

Moc GENIE 2 rodzi również pytania etyczne. Generowanie przekonujących wirtualnych światów mogłoby zostać wykorzystane do nowych form manipulacji lub oszustwa. Dostęp do tej technologii jest obecnie ograniczony do instytucji badawczych i dobrze finansowanych firm, co rodzi pytania o nierówności. Pojawiają się również pytania o sterowalność systemów sztucznej inteligencji wyszkolonych w tych generowanych światach oraz o to, czy systemy te mogą wykazywać niepożądane zachowania poza tymi kontrolowanymi środowiskami.

GENIE 2 od DeepMind: Dlaczego ten model świata może być brakującym elementem sztucznej inteligencji (AGI)

Od niedoboru danych do ich obfitości: jak GENIE 2 tworzy nieskończone światy szkoleniowe

Dlaczego GENIE 2 jest kamieniem milowym w rozwoju sztucznej inteligencji?

GENIE 2 to kamień milowy, ponieważ rozwiązuje szereg problemów w badaniach nad sztuczną inteligencją. Pokazuje, że możliwe jest generowanie złożonych, dynamicznych światów wirtualnych w czasie rzeczywistym, co wcześniej uważano za niemożliwe. Pokazuje, że sztuczna inteligencja może rozwijać rozumienie fizyki, przyczynowości i konsekwencji logicznych. Są to fundamentalne elementy na drodze do rozwoju ogólnej sztucznej inteligencji. Co więcej, GENIE 2 może rozwiązać problem danych w badaniach nad sztuczną inteligencją poprzez syntetyczne generowanie nieskończonej ilości realistycznych danych treningowych. To może zapoczątkować nową erę w rozwoju sztucznej inteligencji.

Jak użytkownicy i deweloperzy dostosują się do GENIE 2?

Wraz ze wzrostem dostępności GENIE 2 i jego następców, deweloperzy będą musieli dostosować i zintegrować te nowe narzędzia ze swoimi procesami pracy. Może to doprowadzić do powstania nowych zawodów, takich jak inżynier wirtualnie zorientowany, który wie, jak efektywnie korzystać z GENIE. Może to również zmienić istniejące zawody, ponieważ niektóre tradycyjne zadania zostaną przejęte przez sztuczną inteligencję. Społeczeństwo będzie musiało dostosować się do świata, w którym fotorealistyczne środowiska można generować w ciągu kilku sekund.

Jakie inne wyzwania stoją przed nami na drodze do jeszcze lepszych modeli świata?

Kolejnym poważnym wyzwaniem jest poprawa spójności czasowej, aby światy pozostawały stabilne przez wiele godzin. Konieczne jest zwiększenie dokładności przestrzennej, aby lepiej odtwarzać rzeczywiste lokalizacje. Konieczne jest rozszerzenie możliwości interakcji, aby agenci mogli głębiej wpływać na świat. Konieczne jest zmniejszenie wymagań obliczeniowych, aby system był dostępny dla szerszej grupy użytkowników. Konieczne jest również ulepszenie renderowania tekstu, aby generował on czytelny tekst w scenach.

Kiedy zobaczymy w pełni zrealizowane praktyczne zastosowania GENIE 2?

Rzeczywistość prawdopodobnie będzie się zmieniać stopniowo. Instytucje badawcze zaczną już wykorzystywać GENIE 2 do konkretnych zastosowań, takich jak szkolenie agentów AI. Wewnętrzne prototypowanie w obszarze tworzenia gier może rozpocząć się w ciągu najbliższych kilku lat. Prawdopodobnie jednak upłynie jeszcze kilka lat, zanim system zostanie zoptymalizowany do użytku przemysłowego na dużą skalę. Kolejne wersje, zwłaszcza GENIE 3 i późniejsze, będą miały kluczowe znaczenie.

Jak GENIE 2 plasuje się w kontekście innych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji?

GENIE 2 nie działa w odosobnieniu, ale jest częścią szerszej rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pojawia się w momencie, gdy modele takie jak GPT-4, Claude i inne główne modele językowe już wykazują imponujące możliwości. Pojawia się w momencie, gdy generowanie tekstu na obraz staje się powszechne dzięki modelom takim jak DALL-E i Midjourney. GENIE 2 rozszerza te możliwości na wymiar temporalności i interaktywności. Pokazuje, że badania nad sztuczną inteligencją mogą generować nie tylko statyczną treść, ale także dynamiczne, interaktywne środowiska. To może być początek nowego rozdziału w historii sztucznej inteligencji.

Jaki jest nadrzędny cel projektu DeepMind firmy Google i GENIE 2?

Nadrzędny cel jest ambitny: DeepMind postrzega GENIE 2 jako kamień milowy na drodze do sztucznej inteligencji. Tworząc systemy, które potrafią rozumieć i symulować złożone, dynamiczne światy, DeepMind wierzy, że kładzie fundament pod prawdziwą inteligencję. Połączenie tego z agentami takimi jak SIMA może doprowadzić do powstania autonomicznych systemów AI zdolnych do działania w realnym świecie. Czy ten ambitny cel zostanie osiągnięty, okaże się w nadchodzących latach, ale GENIE 2 jest niewątpliwie znaczącym krokiem w tym kierunku.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc