World models - następna granica AI po LLM-ach. Jak Genie 3 i Marble uczą maszyny rozumieć fizykę
Podczas gdy świat wciąż dyskutuje o potencjale dużych modeli językowych, technologiczni giganci już pracują nad następnym przełomem - world models. Te zaawansowane systemy AI nie tylko rozumieją język, ale również prawa fizyki i sposób działania rzeczywistego świata.
👁 167 przeczytań
- Genie 3 od DeepMind, ogłoszony w styczniu 2026, to world model oparty na architekturze Physics-Aware Transformer, który uczy się fizyki przez obserwację, a nie zapamiętywanie reguł.
- Trenowanie world modelu porównywalnego z Genie 3 wymaga około 50 razy więcej mocy obliczeniowej niż trenowanie podobnej wielkości LLM-a, a koszt danych treningowych szacowany jest na setki milionów dolarów.
- World Labs założony przez Fei-Fei Li ogłosił w lutym 2026 system Marble, który na podstawie kilku zdjęć pomieszczenia tworzy kompletny model 3D i planuje ścieżki ruchu robotów.
Rewolucja po rewolucji - od słów do światów
Rok 2026 może przejść do historii jako moment, w którym sztuczna inteligencja przekroczyła kolejną fundamentalną granicę. Podczas gdy duże modele językowe wciąż fascynują swoją zdolnością do generowania tekstu i prowadzenia konwersacji, najważniejsi gracze w branży AI już patrzą daleko poza LLM-y. Ich celem są world models - systemy zdolne do rozumienia i symulowania fizycznego świata z niespotykną dotąd precyzją. Aktualny przegląd z Odyssey-3, Cosmos i V-JEPA jest w przewodniku modele świata - co to i po co.
DeepMind ogłosił w styczniu 2026 swojego najnowszego flagowca - Genie 3, który reprezentuje fundamentalną zmianę w podejściu do sztucznej inteligencji. Równocześnie World Labs, startup założony przez Fei-Fei Li, przedstawił swój system Marble, który obiecuje zrewolucjonizować sposób, w jaki AI współdziała z trójwymiarowym światem. Oba projekty łączy jedno - ambicja stworzenia AI, która nie tylko mówi o świecie, ale naprawdę go rozumie.
Genie 3 - gdy AI uczy się fizyki z obserwacji
Trzecia generacja systemu Genie od DeepMind to znacznie więcej niż ewolucyjna aktualizacja. Jak wyjaśnił Demis Hassabis podczas prezentacji na konferencji AI Frontiers w Londynie, Genie 3 wykorzystuje zupełnie nowe podejście do uczenia maszynowego, oparte na obserwacji i interakcji z środowiskiem.
„Genie 3 to pierwszy system AI, który naprawdę rozumie prawa fizyki nie przez zapamiętanie reguł, ale przez obserwację i eksperymentowanie. To jak dziecko, które uczy się świata poprzez zabawę” - powiedział Hassabis podczas konferencji AI Frontiers w styczniu 2026.
System wykorzystuje zaawansowaną architekturę neuronową nazywaną Physics-Aware Transformer (PAT), która integruje tradycyjne mechanizmy uwagi z modułami specjalizującymi się w rozumieniu przestrzeni, czasu i przyczynowości. W przeciwieństwie do LLM-ów, które operują głównie na poziomie symboli i wzorców językowych, Genie 3 buduje wewnętrzne reprezentacje świata fizycznego.
Możliwości systemu są imponujące. W demonstracji opublikowanej przez DeepMind, Genie 3 był w stanie przewidzieć skutki złożonych interakcji fizycznych - od spadania przedmiotów po zachowanie płynów w różnych warunkach grawitacyjnych. Co więcej, system potrafi generować realistyczne symulacje środowisk, które nigdy wcześniej nie widzał, ekstrapolując z podstawowych zasad fizycznych, które „odkrył” podczas treningu.
World Labs i wizja przestrzennej inteligencji
O ile DeepMind skupia się na fundamentalnych aspektach rozumienia fizyki przez AI, o tyle World Labs podchodzi do problemu z bardziej praktycznej strony. Firma założona przez Fei-Fei Li, byłą dyrektor Stanford AI Lab, ogłosiła w lutym 2026 system Marble - world model skoncentrowany na rozumieniu i manipulacji trójwymiarową przestrzenią.
Li, znana ze swojej pracy nad ImageNet i rozwoju computer vision, już wcześniej sygnalizowała swoje zainteresowanie tym, co nazywa „spatial intelligence” - zdolnością AI do rozumienia i nawigowania w przestrzeni trójwymiarowej. Marble to ucieleśnienie tej wizji.
„Przyszłość AI nie leży w systemach, które tylko rozumieją słowa, ale w tych, które rozumieją świat. Spatial intelligence to następny wielki skok naprzód” - napisała Fei-Fei Li w poście na LinkedIn towarzyszącym ogłoszeniu Marble w lutym 2026.
Marble wykorzystuje nowatorskie połączenie computer vision, robotyki i generatywnego AI. System jest trenowany na ogromnych zbiorach danych zawierających nagrania wideo z różnych perspektyw, skany 3D i dane z czujników robotycznych. To, co wyróżnia Marble spośród konkurencji, to jego zdolność do tworzenia spójnych, interaktywnych reprezentacji 3D na podstawie ograniczonych danych wejściowych.
W praktyce oznacza to, że Marble może na przykład na podstawie kilku zdjęć pomieszczenia stworzyć jego kompletny model 3D, przewidzieć jak będą się zachowywać obiekty w tym środowisku, a nawet zaplanować ścieżkę ruchu robota. System radzi sobie również z zadaniami wymagającymi rozumienia fizyki - potrafi przewidzieć, jak zmieni się ułożenie przedmiotów po określonych działaniach.
Techniczne fundamenty world models
Zrozumienie tego, jak działają world models, wymaga spojrzenia na ich architekturę techniczną. W przeciwieństwie do LLM-ów, które operują głównie na sekwencjach tokenów, world models muszą radzić sobie z wielowymiarowymi reprezentacjami przestrzeni i czasu.
Kluczowym elementem jest wykorzystanie tzw. neural radiance fields (NeRF) w połączeniu z mechanizmami uwagi temporalnej. NeRF pozwala na tworzenie ciągłych reprezentacji scen 3D, podczas gdy uwaga temporalna umożliwia modelowanie zmian w czasie. Najnowsze implementacje, jak te w Genie 3, wykorzystują również diffusion models do generowania nowych stanów świata.
Według raportu technicznego opublikowanego przez DeepMind, Genie 3 wykorzystuje hierarchiczną architekturę, w której różne warstwy modelu odpowiadają za różne aspekty rozumienia świata. Najniższe warstwy zajmują się podstawowymi właściwościami fizycznymi jak grawitacja czy tarcie, średnie warstwy modelują interakcje między obiektami, a najwyższe warstwy odpowiadają za złożone scenariusze i planowanie długoterminowe.
World Labs z kolei w swoim raporcie „Spatial Intelligence: The Next Frontier” opisuje Marble jako system oparty na „multi-modal transformers” zoptymalizowanych pod kątem danych przestrzennych. Kluczowe jest tu wykorzystanie „geometric attention” - mechanizmu, który pozwala modelowi skupiać się na istotnych relacjach przestrzennych między obiektami.
Praktyczne zastosowania i pierwszy wpływ na rynek
World models to nie tylko laboratoryjna ciekawostka - już teraz widać pierwsze praktyczne zastosowania tej technologii. Nvidia ogłosiła w grudniu 2025, że jej najnowsze karty graficzne RTX 6000 będą zoptymalizowane pod kątem uruchamiania world models, co ma znacząco przyspieszyć ich adopcję.
Przemysł rozrywkowy już eksperymentuje z wykorzystaniem world models do tworzenia gier. Epic Games ogłosił partnerstwo z World Labs mające na celu integrację technologii Marble z silnikiem Unreal Engine 6. Rezultatem ma być możliwość proceduralnego generowania realistycznych światów gier na podstawie opisów tekstowych lub szkiców koncepcyjnych.
Jeszcze większy potencjał world models widzą jednak w robotyce. Boston Dynamics w swoim ostatnim raporcie kwartalnym wspomniał o testach integracji world models z ich humanoidalnymi robotami Atlas. Wczesne wyniki sugerują, że roboty wyposażone w world models znacznie lepiej radzą sobie z nawigacją w nieznanych środowiskach i manipulacją obiektami o nieprzewidywalnych właściwościach.
„World models to game-changer dla robotyki. Po raz pierwszy mamy AI, które może przewidzieć skutki swoich działań w świecie fizycznym z dokładnością porównywalną do ludzkiej intuicji” - stwierdził Marc Raibert, założyciel Boston Dynamics, podczas wywiadu dla MIT Technology Review w styczniu 2026.
Sektor motoryzacyjny również przygląda się world models z dużym zainteresowaniem. Tesla ogłosiła w marcu 2026, że testuje integrację world models ze swoim systemem Full Self-Driving. Elon Musk w tweecie sugerował, że world models mogą być kluczem do osiągnięcia pełnej autonomii pojazdów, szczególnie w scenariuszach edge case, z którymi tradycyjne systemy AI mają problemy.
Wyzwania i ograniczenia nowej technologii
Pomimo imponujących możliwości, world models stoją przed znaczącymi wyzwaniami technicznymi i praktycznymi. Największym problemem jest ogromna złożoność obliczeniowa. Według analiz przeprowadzonych przez MIT CSAIL, trenowanie world model porównywalnego z Genie 3 wymaga około 50 razy więcej mocy obliczeniowej niż trenowanie podobnej wielkości LLM-a.
Problem ten potęguje fakt, że world models wymagają znacznie bardziej różnorodnych i kosztownych danych treningowych. Podczas gdy LLM-y mogą być trenowane na tekstach dostępnych w internecie, world models potrzebują wysokiej jakości danych 3D, nagrań wideo z wieloma kamerami czy pomiarów z czujników fizycznych. Koszt stworzenia odpowiedniego zbioru danych szacowany jest na setki milionów dolarów.
Kolejnym wyzwaniem jest kwestia accuracy i stabilności. World models muszą operować w świecie fizycznym, gdzie błędy mogą mieć realne konsekwencje. Jak zauważył Yann LeCun z Meta AI podczas panelu na konferencji NeurIPS 2025, obecne world models wciąż mają tendencję do „driftu” - stopniowego oddalania się od rzeczywistości podczas długoterminowych symulacji.
„World models to fascynująca technologia, ale wciąż mamy do czynienia z problemem kompromisu między dokładnością a efektywnością obliczeniową. To jak próba symulowania całego wszechświata - im większa dokładność, tym większe wymagania” - powiedział LeCun podczas panelu „Future of AI” na NeurIPS 2025.
Istnieją również obawy dotyczące bezpieczeństwa i etyki. World models zdolne do przewidywania skutków działań w świecie fizycznym mogą być wykorzystywane do symulowania scenariuszy szkodliwych czy niebezpiecznych. Rodzi to pytania o to, jak zapewnić bezpieczne wykorzystanie tej technologii.
Konkurencja technologicznych gigantów
Rozwój world models stał się nowym polem bitwy technologicznych gigantów. Oprócz DeepMind i World Labs, znaczące inwestycje w tę technologię ogłosiły także Meta, Microsoft i Amazon. Każda z firm przyjęła nieco inne podejście, co może prowadzić do fragmentacji ekosystemu.
Meta skupia się na world models dla wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości, pracując nad systemami zdolnymi do tworzenia fotorealistycznych światów VR w czasie rzeczywistym. Mark Zuckerberg w swoim wystąpieniu na Connect 2025 zapowiedział, że world models będą kluczowe dla realizacji wizji metaverse.
Microsoft z kolei integruje world models ze swoją platformą Azure, oferując je jako usługę chmurową dla przedsiębiorstw. Koncentrują się szczególnie na zastosowaniach przemysłowych - od symulacji procesów produkcyjnych po planowanie łańcuchów dostaw.
Amazon inwestuje w world models dla robotyki magazynowej i dostaw. Ich system, nazwany „WorldSim”, ma pomóc w optymalizacji tras dostaw i automatyzacji procesów w centrach logistycznych.
Intensywność konkurencji ilustrują liczby inwestycji. Według raportu CB Insights, w 2025 roku firmy zajmujące się world models pozyskały łącznie ponad 15 miliardów dolarów finansowania. To więcej niż cały sektor AI pozyskał w 2020 roku.
Perspektywy rozwoju i wpływ na społeczeństwo
Analitycy przewidują, że world models mogą mieć jeszcze większy wpływ na społeczeństwo niż LLM-y. Podczas gdy LLM-y zrewolucjonizowały pracę z informacją i komunikacją, world models mogą zmienić sposób, w jaki projektujemy, budujemy i manipulujemy fizycznym światem.
Szczególnie obiecujące są zastosowania w nauce i edukacji. World models mogą umożliwić tworzenie interaktywnych symulacji złożonych zjawisk fizycznych, od zachowania galaktyk po dynamikę cząstek subatomowych. Massachusets Institute of Technology ogłosił już plany wykorzystania world models w nauczaniu fizyki i inżynierii.
W architekturze i urbanistyce world models mogą zrewolucjonizować proces projektowania. Zamiast tworzyć statyczne modele 3D, architekci będą mogli testować swoje projekty w dynamicznych symulacjach uwzględniających wszystkie aspekty funkcjonowania budynków i miast.
Medycyna to kolejna dziedzina, gdzie world models mogą przynieść przełom. Symulacja działania leków w organizmie czy planowanie skomplikowanych operacji chirurgicznych z wykorzystaniem world models może znacząco poprawić bezpieczeństwo i skuteczność leczenia.
Nie można jednak ignorować potencjalnych negatywnych skutków. World models mogą zostać wykorzystane do tworzenia dezinformacji na niespotykaną dotąd skalę - deepfake’ów obejmujących nie tylko obraz i dźwięk, ale całe symulowane środowiska. Rodzi to potrzebę nowych regulacji i metod weryfikacji autentyczności treści.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Podsumowanie
World models reprezentują kolejny fundamentalny krok w rozwoju sztucznej inteligencji. Systemy takie jak Genie 3 od DeepMind czy Marble od World Labs pokazują, że AI może wykroczyć poza rozumienie języka i zacząć rzeczywiście comprehendować prawa rządzące fizycznym światem. To przejście od AI, które mówi o świecie, do AI, które świat rozumie.
Choć technologia ta wciąż znajduje się we wczesnej fazie rozwoju i boryka się z znaczącymi wyzwaniami technicznymi oraz obliczeniowymi, jej potencjał jest ogromny. Od robotyki po gaming, od architektury po medycynę - world models mogą zrewolucjonizować niemal każdą dziedzinę ludzkiej działalności.
Kluczowe będzie teraz zapewnienie, że rozwój tej technologii przebiega w sposób odpowiedzialny, z uwzględnieniem kwestii bezpieczeństwa, etyki i dostępności. World models mogą być następną wielką granicą AI, ale tylko jeśli uda się uniknąć pułapek, które towarzyszyły wcześniejszym przełomom technologicznym. Rok 2026 może okazać się początkiem nowej ery - ery AI, które nie tylko myśli, ale również rozumie świat, w którym żyjemy.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Czym różni się world model od dużego modelu językowego LLM?
World model buduje wewnętrzne reprezentacje świata fizycznego, podczas gdy LLM operuje głównie na poziomie symboli i wzorców językowych. Genie 3 wykorzystuje architekturę Physics-Aware Transformer integrującą rozumienie przestrzeni, czasu i przyczynowości, co pozwala mu przewidywać skutki złożonych interakcji fizycznych.
Jak działa system Marble od World Labs?
Marble to world model trenowany na nagraniach wideo z różnych perspektyw, skanach 3D i danych z czujników robotycznych. Wykorzystuje mechanizm 'geometric attention', który pozwala skupiać się na relacjach przestrzennych między obiektami, i potrafi z kilku zdjęć stworzyć kompletny model 3D pomieszczenia.
Jakie są praktyczne zastosowania world modeli w przemyśle?
Tesla ogłosiła w marcu 2026 testy integracji world modeli z systemem Full Self-Driving, Boston Dynamics testuje je w humanoidalnych robotach Atlas, a Epic Games nawiązał partnerstwo z World Labs w celu integracji Marble z silnikiem Unreal Engine 6. Nvidia ogłosiła już w grudniu 2025, że karty RTX 6000 będą zoptymalizowane pod kątem uruchamiania world modeli.
Jakie są największe wady i problemy world modeli?
Największym problemem jest złożoność obliczeniowa - trenowanie world modelu wymaga według MIT CSAIL około 50 razy więcej mocy niż LLM podobnej wielkości. Dodatkowo world modele mają tendencję do 'driftu', czyli stopniowego oddalania się od rzeczywistości podczas długoterminowych symulacji, co sygnalizował Yann LeCun z Meta AI na konferencji NeurIPS 2025.
Podobne tematy na Promptowym
