Забудьте про ChatGPT. Следующий ИИ будет думать не словами, а состояниями мира
Весь хайп вокруг больших языковых моделей — это просто разминка. Настоящая игра начинается сейчас. Пока мы восхищаемся тем, как Llama 3.3 генерирует текст, кто-то уже строит ИИ, который понимает, как падает чашка со стола. Не описывает падение. А именно понимает.
Это не очередное улучшение LLM. Это другая ветка эволюции. World Models — мирные модели — не предсказывают следующее слово. Они предсказывают следующее состояние мира. Разница колоссальная.
Термин "World Models" популяризировал в 2018 году Дэвид Ха. Его работа показала, как нейросеть может научиться сжимать сложную среду в компактное скрытое пространство и "воображать" будущие состояния. Сейчас это выходит из лабораторий.
LLM — это попугай. World Model — это физик
Спросите ChatGPT, что будет, если толкнуть шарик с наклонной плоскости. Он выдаст красивый абзац про ускорение, силу тяжести и, возможно, проинтегрирует уравнение. World Model покажет вам траекторию. В 3D. С учетом трения. И скажет, куда шарик прикатится через 2.3 секунды.
Одна модель работает с символами. Другая — с физикой реальности. Это как сравнивать человека, который читал книги про плавание, с человеком, который плавает.
| Что делает | LLM (ChatGPT, Llama) | World Model |
|---|---|---|
| Основная задача | Предсказать следующее слово/токен | Предсказать следующее состояние среды |
| Понимание мира | Статистика по текстовым корпусам | Внутренняя симуляция причинно-следственных связей |
| Новизна | Комбинация известных паттернов | Генерация никогда не виденных сценариев |
| Слабое место | Галлюцинации, отсутствие grounding | Вычислительная сложность, потребность в разнообразных данных |
Почему LLM упёрлись в потолок, а мирные модели — нет
Вы наверняка видели графики, где сравнивают производительность LLM. Кривые выходят на плато. Добавлять параметры становится дорого и бессмысленно. Потому что языковая модель, какой бы большой она ни была, остаётся моделью языка. Не моделью мира.
World Models решают другую задачу. Они не масштабируются за счёт количества слов. Они масштабируются за счёт глубины понимания физических законов. Добавить ещё триллион токенов в обучающую выборку LLM — она станет чуть лучше пересказывать Википедию. Добавить в World Model понимание гидродинамики — она сможет симулировать течение реки.
Это не значит, что LLM умрут. Они просто займут свою нишу — работа с символами, текстом, кодом. Мирные модели займут всё остальное — робототехника, автономные системы, научное моделирование, сложные симуляции.
Что это значит для вас, разработчика, уже сегодня
Если вы сейчас вкладываете время в fine-tuning Llama или оптимизацию промптов — это полезно. Но это инвестиция в прошлое. Архитектура трансформеров для языкового моделирования — это вчерашний день. Завтрашний день — это архитектуры для моделирования мира.
1 Смените фокус с NLP на reinforcement learning
Мирные модели часто идут рука об руку с обучением с подкреплением. Агент учится взаимодействовать со средой, а World Model помогает ему "проигрывать" сценарии в голове, не совершая реальных действий. Если вы знаете только PyTorch для классификации картинок — пора разбираться с Gym, MuJoCo и концепцией reward shaping.
2 Начните смотреть на данные не как на текст, а как на состояния
Вместо того чтобы собирать ещё один датасет диалогов, подумайте, как представить вашу задачу как последовательность состояний системы. Даже если вы работаете с финансовыми транзакциями. Состояние рынка -> действие (покупка/продажа) -> новое состояние. Это уже ближе к World Model, чем к LLM.
3 Приготовьтесь к тому, что ИИ перестанет быть чёрным ящиком
World Models по своей природе более интерпретируемы. Вы можете видеть, как внутреннее представление мира эволюционирует. Это убивает один из главных аргументов критиков — "нейросети непонятно как работают". А ещё это меняет подход к отладке. Вместо подбора промптов вы будете анализировать траектории состояний.
Где это взломает индустрию в ближайшие 2-3 года
- Робототехника и автономные системы. Робот с World Model не просто выполняет команду "принеси чашку". Он планирует траекторию, учитывает хрупкость объекта, предвидит столкновения. DeepMind уже использует похожие подходы для управления плазмой в термоядерных реакторах.
- Научные исследования и открытия. Модель, которая понимает химические взаимодействия на фундаментальном уровне, сможет предсказывать новые материалы или лекарства. Без перебора миллионов вариантов методом тыка.
- Игры и симуляции. NPC в следующем AAA-хите не будут ходить по скриптам. У них будет внутренняя модель мира, желания, память. Они будут реагировать не на триггеры, а на изменения состояния игры.
- Образование и тренировка. Хирург сможет отработать сложную операцию в симуляции, где физика тканей и кровотока моделируется World Model с точностью, недоступной сегодняшним VR-тренажёрам.
А что с языком? World Models заменят LLM в генерации текста?
Нет. И да. World Models в чистом виде не генерируют поэзию. Но гибридные архитектуры, где языковая модель получает доступ к внутренней симуляции мира — это следующий логический шаг. Представьте ChatGPT, который перед ответом на вопрос "Как построить дом?" сначала просимулирует процесс в своей World Model, учтёт нагрузку на стены, теплопроводность материалов, а потом уже выдаст инструкцию.
Это решит главную проблему LLM — grounding в реальности. Модель будет не просто говорить правдоподобные вещи, а говорить вещи, соответствующие законам физики. Потому что она их знает. Не по учебнику. По внутреннему опыту.
Что делать прямо сейчас, если вы не хотите опоздать
- Перестаньте считать, что будущее за ещё большими LLM. Прочтите оригинальную статью Дэвида Ха "World Models" (2018). Затем посмотрите, что делают в этой области DeepMind (DreamerV3), Nvidia (Eureka). Это даст контекст.
- Поэкспериментируйте с фреймворками для reinforcement learning. Не с библиотеками для тонкой настройки LLM. Со средой, где агент учится действовать. Даже простой пример с балансированием шеста (CartPole) даст понимание основ.
- Начните думать о данных как о последовательности состояний. Любая временная серия, любой процесс, где есть причина и следствие — кандидат для World Model. От прогноза погоды до поведения пользователя в приложении.
- Следите не за размерами моделей, а за их sample efficiency. Сколько примеров нужно модели, чтобы научиться чему-то? World Models здесь на порядки эффективнее. Это ключевой метрика будущего.
Споры о том, опасен ли ИИ для человечества, приобретут новый оттенок. Когда ИИ не просто болтает, а обладает внутренней моделью физического мира, способностью планировать и предвидеть последствия... Ну, вы поняли. Но это уже тема для другой статьи.
А пока — выбирайте, на чьей стороне вы будете. На стороне моделей, которые пересказывают интернет. Или на стороне моделей, которые его понимают.
