Google đang ấp ủ tạo Mô hình Thế giới ảo tạo đột phá cho công nghệ AI

7 giờ trướcBài gốc

Việc xây dựng các “mô hình thế giới có thể chơi được” không nằm ngoài khả năng của Google

Khi một người dùng đăng bài trên nền tảng X (Twitter cũ) với nội dung: “Hãy để tôi chơi một trò chơi điện tử từ các video của Veo 3 đi. Khi nào mới có thế giới mô phỏng có thể chơi được?”, Hassabis đã phản hồi bằng một câu đầy ẩn ý: “Nếu làm được điều đó thì thật tuyệt biết bao”.

Sau đó, Logan Kilpatrick – phụ trách sản phẩm chính của Google AI Studio và Gemini API – cũng thêm vào một phản hồi với biểu tượng , ngụ ý rằng có điều gì đó đang được giữ kín.

Google đủ khả năng tạo Mô hình Thế giới ảo?

Cả hai phản hồi từ các lãnh đạo của Google đều mang tính trêu đùa nhẹ nhàng, nhưng rõ ràng chúng đã khơi dậy sự tò mò. Một người phát ngôn của Google cho biết hiện tại công ty chưa có gì để chia sẻ chính thức. Tuy nhiên, việc xây dựng các “mô hình thế giới có thể chơi được” không nằm ngoài khả năng của gã khổng lồ công nghệ này.

Google có kế hoạch phát triển Gemini 2.5 Pro – mô hình nền tảng đa phương thức – trở thành một mô hình thế giới có khả năng mô phỏng một phần chức năng của bộ não con người.

Vào tháng 12 năm ngoái, DeepMind từng giới thiệu Genie 2 – một mô hình có thể tạo ra vô số thế giới có thể chơi được. Sang tháng sau, nhiều nguồn tin cho biết Google đang thành lập một nhóm mới để tập trung vào việc phát triển các mô hình AI có khả năng mô phỏng thế giới thực.

Không chỉ riêng Google, nhiều tổ chức khác cũng đang dấn thân vào việc xây dựng mô hình thế giới. Đáng chú ý nhất là Fei-Fei Li – một nhà tiên phong trong lĩnh vực AI. Năm ngoái, Fei-Fei Li chính thức ra mắt World Labs, một startup phát triển hệ thống AI có khả năng tạo ra các cảnh 3D giống trò chơi điện tử chỉ từ một hình ảnh duy nhất.

Mô hình Thế giới (World Model) là gì?

Mô hình Thế giới (World Model) là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong học tăng cường (Reinforcement Learning) và AI tạo sinh. Về cơ bản, một mô hình thế giới là một mô hình AI có khả năng mô phỏng hoặc dự đoán cách một môi trường hoạt động và sẽ phản ứng như thế nào trước các hành động của một "tác nhân" (agent).

Hãy hình dung thế này: Khi bạn chơi một trò chơi điện tử, bộ não của bạn có một "mô hình thế giới" về trò chơi đó. Bạn biết rằng nếu bạn nhấn nút "nhảy", nhân vật của bạn sẽ nhảy lên. Bạn biết rằng nếu bạn đi về phía một chướng ngại vật, bạn sẽ va vào nó. Mô hình thế giới trong AI cũng hoạt động tương tự, nhưng ở cấp độ máy móc. Nó cho phép AI hình dung và lập kế hoạch trong một môi trường mà không cần phải thực sự tương tác với nó trong mỗi lần thử.

Tại sao "Mô hình Thế giới" lại quan trọng?

Mô hình thế giới mang lại nhiều lợi ích và là bước tiến quan trọng cho AI.

Học hỏi hiệu quả hơn:

Thay vì phải thực hiện hàng triệu lần thử và sai trong môi trường thực tế (mà có thể tốn kém, nguy hiểm hoặc mất thời gian), một AI có mô hình thế giới có thể thực hành trong "tâm trí" của mình. Nó có thể chạy hàng trăm, hàng ngàn mô phỏng nội bộ để học cách tối ưu hóa hành vi của mình. Điều này giúp tăng tốc quá trình học lên rất nhiều.

Tương tự như việc một người chơi cờ vua tập luyện bằng cách hình dung các nước đi mà không cần quân cờ vật lý.

Khả năng lập kế hoạch và dự đoán:

Mô hình thế giới cho phép AI dự đoán các kết quả tiềm năng của các hành động khác nhau. Điều này rất quan trọng cho việc lập kế hoạch dài hạn và đưa ra các quyết định phức tạp.

Ví dụ, một robot có mô hình thế giới có thể dự đoán rằng nếu nó nhấc một vật thể cụ thể theo cách này, nó có thể làm đổ một vật thể khác.

Thích nghi với môi trường mới:

Một mô hình thế giới tốt cho phép AI nhanh chóng thích nghi với những thay đổi nhỏ trong môi trường hoặc chuyển sang các môi trường tương tự mà không cần đào tạo lại hoàn toàn từ đầu.

Giảm phụ thuộc vào dữ liệu thực tế:

Trong khi các mô hình AI truyền thống cần một lượng lớn dữ liệu thực tế để học, các mô hình thế giới có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp (synthetic data) từ các mô phỏng của chúng, giảm bớt gánh nặng thu thập dữ liệu trong thế giới thực.

Hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI):

Khả năng hiểu và mô phỏng thế giới là một bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra các AI có khả năng nhận thức và suy luận cấp độ con người. Việc có một mô hình thế giới cho phép AI xây dựng một sự hiểu biết sâu sắc hơn về các quy tắc và mối quan hệ nhân quả trong môi trường.

Phân biệt với Mô hình Tạo Video (Video-Generation Models)

Điều quan trọng là phải phân biệt Mô hình Thế giới với Mô hình Tạo Video (Video-Generation Models), mặc dù chúng có thể liên quan và hỗ trợ lẫn nhau:

Mô hình Tạo Video (Ví dụ: Google Veo, OpenAI Sora):

Các mô hình này tập trung vào việc tổng hợp các chuỗi video thực tế. Chúng nhận đầu vào (văn bản, hình ảnh) và tạo ra các đoạn video có tính thẩm mỹ và chân thực cao. Chúng giỏi trong việc "vẽ" ra một cảnh vật hoặc hành động trông như thế nào. Mục tiêu chính là tạo ra nội dung hình ảnh.

Mô hình Thế giới (Ví dụ: DeepMind Genie, World Labs):

Các mô hình này tập trung vào việc mô phỏng động lực học của môi trường. Chúng không chỉ tạo ra hình ảnh mà còn hiểu được các quy tắc vật lý, mối quan hệ nhân quả và cách các đối tượng tương tác. Một mô hình thế giới có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo nếu một tác nhân thực hiện một hành động cụ thể và sau đó có thể hình dung (tạo video) kết quả của hành động đó. Mục tiêu chính là hiểu và dự đoán hành vi của môi trường.

Mối liên hệ:

Một mô hình thế giới có thể sử dụng công nghệ tạo video để "hiển thị" những gì nó đang mô phỏng hoặc dự đoán. Ví dụ, một AI đang chơi game có thể sử dụng mô hình thế giới để lập kế hoạch di chuyển và sau đó một mô hình tạo video có thể biến kế hoạch đó thành hình ảnh để chúng ta xem.

Ứng dụng tiềm năng

Ngoài việc chơi game, các mô hình thế giới có tiềm năng ứng dụng rộng rãi:

Robot học: Huấn luyện robot trong môi trường ảo trước khi triển khai vào thế giới thực.

Xe tự lái: Mô phỏng các kịch bản giao thông phức tạp để huấn luyện xe tự lái một cách an toàn.

Phát triển dược phẩm: Mô phỏng tương tác giữa các phân tử.

Mô phỏng khí hậu: Dự đoán tác động của các chính sách khác nhau lên môi trường.

Kinh tế học và tài chính: Mô phỏng hành vi thị trường.

Việc Google đang tích cực phát triển các mô hình thế giới, gồm việc biến Gemini 2.5 Pro thành mô hình thế giới và phát triển Genie 2, cho thấy đây là một hướng đi chiến lược của công ty. Khả năng "chơi game từ video" mà Demis Hassabis ám chỉ là một ví dụ trực quan về việc các mô hình thế giới có thể mở ra những khả năng mới mẻ và thú vị như thế nào trong tương lai của AI.

Anh Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/google-dang-ap-u-tao-mo-hinh-the-gioi-ao-tao-dot-pha-cho-cong-nghe-ai-234447.html