DeepMind Genie 3: AI, ktorá zmení virtuálnu realitu

Google DeepMind predstavil nový AI model s názvom Genie 3, ktorý podľa mnohých predstavuje revolúciu v oblasti virtuálnej reality a trénovania umelej inteligencie. Tento systém dokáže generovať fotorealistické, interaktívne 3D svety len na základe textových pokynov, čo otvára dvere k novým možnostiam v oblasti zábavy, robotiky a ďalších odvetviach. V tomto článku sa pozrieme na to, čo Genie 3 je, ako funguje a aký potenciál skrýva.

Čo je Genie 3? Generatívne interaktívne prostredie novej generácie

Genie 3 patrí do kategórie tzv. generatívnych interaktívnych prostredí (Generative Interactive Environments - GIE). Na rozdiel od tradičných systémov, ktoré vyžadujú explicitné programovanie, Genie 3 vytvára konzistentný a realistický svet priamo z textového popisu. Je to evolúcia predchádzajúcich modelov, ako bol Genie 1 a Genie 2, ktoré sa postupne učili generovať stále komplexnejšie a detailnejšie virtuálne prostredie.

Kľúčové poznatky z videa

• Revolučný potenciál: Genie 3 má potenciál stať sa "triliónovým biznisom" a zásadným meniacim faktorom v oblasti virtuálnej reality.
• Generovanie interaktívnych prostredí: Model dokáže vytvárať realistické, interaktívne 3D svety na základe textových pokynov.
• Emergentná konzistencia: Konzistencia sveta sa vyvíja sama v modeli, nie je explicitne naprogramovaná.
• Vývoj od ručne vytvorených simulátorov: Genie 3 predstavuje výrazný posun oproti starším platformám ako XLAND, ktoré boli obmedzené ručným programovaním a špecifickými doménami.
• Rýchly vývoj: Od Genie 1 (2D platformer hry) cez Genie 2 (3D s realistickou grafikou) až po Genie 3 (realistické, interaktívne simulácie v reálnom čase).
• Potenciál pre trénovanie robotov: Umožňuje trénovať roboty v komplexných a realistických simuláciách, vrátane vzácnych udalostí.

Ako Genie 3 funguje? Od textu k interaktívnemu svetu

Genie 3 využíva sofistikovanú architektúru, ktorá sa ešte plne neprezrádza. Základom je však ne-regresívny prístup, ktorý zaisťuje konzistenciu počas interaktívnej generácie. Model bol trénovaný na obrovskom množstve video záznamov (30 000 hodín 2D platformer hier v prípade Genie 1), čo mu umožnilo naučiť sa fyzikálne zákony a správanie objektov vo svete.

V súčasnosti Genie 3 dokáže generovať scény s rozlíšením 720p v reálnom čase, pričom simulácie môžu trvať niekoľko minút. Uživatel môže svet ovládať prostredníctvom textových pokynov – napríklad "ďalší lyžiar sa objaví na svahu s tričkom Genie3".

Doom Simulation: Ukážka silného potenciálu

Tím DeepMind v Izraeli demonštroval schopnosti Genie 2 simuláciou hry Doom v reálnom čase. Táto ukázka, využívajúca difúzny model, preukázala pôsobivú generáciu snímok po snímkach a zdôraznila potenciál modelu na vytváranie realistických virtuálnych prostredí.

Aplikácie Genie 3: Od trénovania robotov po novú éru zábavy

Potenciálne aplikácie Genie 3 sú rozsiahle. Okrem trénovania robotov v komplexných simuláciách, ako napríklad simulovanie vzácnych udalostí pre autonómne vozidlá (sim-to-lab), otvára Genie 3 dvere k novým formám interaktívnej zábavy a virtuálnej reality. Predstavitelia DeepMind vidia potenciál pre "YouTube verziu 2" alebo nový typ VR, kde používatelia môžu vytvárať a preskúmať nekonečné, prepojené svety.

Obmedzenia a budúcnosť Genie 3

Hoci je Genie 3 pôsobivý, má aj svoje obmedzenia. V súčasnosti podporuje len skúsenosti s jedným agentom, chýba mu kreativita mimo zadaných pokynov a vyžaduje značný výpočtový výkon. Do budúcnosti sa plánuje rozšíriť na multi-agentové systémy a dosiahnuť "move 37" moment – objavenie emergentných stratégií vďaka interakcii agentov vo svete.

Zhrnutie a záverečné myšlienky

Genie 3 predstavuje významný krok vpred v oblasti umelej inteligencie a generovania virtuálnych prostredí. Jeho schopnosť vytvárať realistické, interaktívne simulácie na základe textových pokynov otvára nové možnosti pre trénovanie robotov, zábavu a ďalšie odvetvia. Hoci má ešte svoje obmedzenia, potenciál Genie 3 je obrovský a sľubuje revolúciu v tom, ako interagujeme so virtuálnymi svetmi. Je to fascinujúci pohľad do budúcnosti AI a jej schopnosti transformovať náš svet.

Referencie:

• World Models [David Ha, Jürgen Schmidhuber]: https://arxiv.org/abs/1803.10122
• Paired Open-Ended Trailblazer (POET): https://arxiv.org/abs/1901.01753
• Questioning Representational Optimism in Deep Learning: https://arxiv.org/pdf/2505.11581

Približne 195 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.98 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.