La prossima evoluzione dell'IA impara dalle tue abilità di gioco
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Una startup britannica di nome Worldmodeldata sta cercando di risolvere il problema della scarsità di dati per i modelli mondiali dell'IA utilizzando gli input dei controller dei videogiochi come materiale di addestramento. Mentre i grandi modelli linguistici sono limitati dalla loro incapacità di navigare nel mondo fisico, i modelli mondiali richiedono vaste quantità di dati visivi e di azione per comprendere causa ed effetto nella realtà. L'azienda sostiene che le milioni di ore di dati di gioco disponibili presso gli studi offrono un corpus diversificato e abbondante che include casi limite rari essenziali per una robusta prestazione dell'IA. Questo approccio mira a replicare la fisica del mondo reale attraverso le esperienze variegate offerte dai videogiochi, potenzialmente portando a un momento di svolta simile all'ascesa di GPT. Tuttavia, esperti come Ming-Yu Liu di Nvidia rimangono scettici, notando che la fisica dei videogiochi è spesso un'approssimazione semplificata inadatta a compiti che richiedono un controllo motorio fine. I critici sostengono che, sebbene i giochi fungano da simulatori grossolani, mancano delle interazioni fisiche dettagliate necessarie per compiti di manipolazione precisa. Di conseguenza, l'industria rimane divisa sul fatto che i dati dei videogiochi diventeranno la base primaria per i modelli mondiali o se siano necessari motori di simulazione specializzati.
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