LLM’s, of grote taalmodellenvormen de technologische basis van de huidige AI. Chatbots zoals ChatGPT En Tweeling gebruik LLM’s om de natuurlijk klinkende tekst te creëren die u op uw scherm ziet. Maar LLM’s zijn misschien niet de meest consequente AI-technologie.
“Deze LLM’s zullen een enorm belangrijk onderdeel zijn van het uiteindelijke AI-systeem”, vertelde Demis Hassabis, CEO van Google DeepMind Bloomberg op het Wereld Economisch Forum. “De enige vraag die bij mij opkomt is: is dit het enige onderdeel?”
Hassabis vertelt verder hoe er nog meer doorbraken zullen komen om ervoor te zorgen dat de volgende generatie AI-systemen naadloos samenwerken. Een van die ‘zeer belangrijke’ doorbraken zijn wereldmodellen. Wereldmodellen zijn gebouwd om onze fysieke wereld – zoals de wetten van de natuurkunde, objectdetectie en beweging – te vertalen naar een digitale blauwdruk die AI kan begrijpen. Het gaat minder om het creëren van woorden en meer gericht op het begrijpen van onze natuurlijke wereld, iets waar de huidige AI-modellen slecht in zijn.
Je zult waarschijnlijk niet op dezelfde manier met wereldmodellen omgaan als met door LLM aangedreven technologie, zoals via chatbots. De wereldmodellen zullen echter aantonen hoe AI realistische video’s kan maken, chirurgische robots kan begeleiden en de rijcapaciteiten van autonome voertuigen kan verbeteren. Het zijn belangrijke bouwstenen bij de ontwikkeling van wat fysieke AI wordt genoemd: technologie die niet alleen onze wereld begrijpt, maar er ook actie in kan ondernemen.
Mis geen enkele van onze onpartijdige technische inhoud en laboratoriumbeoordelingen. CNET toevoegen als favoriete Google-bron.
Verschillende AI-pioniers hebben een verschuiving in de richting van het bouwen van een wereldmodel gesignaleerd. Yann LeCun, een toonaangevende AI-pionier, is onlangs vertrokken zijn rol leidde de AI-inspanningen van Meta om zich aan te sluiten bij een startup die zich richt op het bouwen van wereldmodellen. Fei-Fei Li, in de volksmond bekend als de meter van AI, heeft gezegd dat ruimtelijke intelligentie – het vermogen om je fysieke omgeving te begrijpen – de volgende grens is voor technologische innovatie.
“Ruimtelijke intelligentie zal de manier transformeren waarop we echte en virtuele werelden creëren en ermee omgaan – een revolutie in het vertellen van verhalen, creativiteit, robotica, wetenschappelijke ontdekkingen en meer”, schreef ze in november blogpost.
Nvidia-CEO Jensen Huang wijdde ook een deel van zijn werk CES 2026 keynote voor de inspanningen van het bedrijf op het gebied van wereldmodellen. Het bouwen van een AI-model dat gebaseerd is op de wetten van de natuurkunde en de grondwaarheid begint met de gegevens die voor training worden gebruikt, zei Huang.
Bekijk dit: Elke aankondiging van de Nvidia Live CES 2026-stream
AI-modellen van elk type vereisen enorme hoeveelheden gegevens om hun output op te bouwen en te verfijnen. Doorgaans vertrouwen AI-bedrijven op inhoud die door echte mensen is gemaakt – met en zonder hun toestemming – wat heeft geleid tot grote juridische confrontaties. Wereldmodellen kunnen worden gebouwd met menselijke gegevens, inclusief simulaties. Die gegevens zijn essentieel voor het bouwen van wereldmodellen die kunnen redeneren en oorzaak-en-gevolgoordelen kunnen vellen.
Nvidia’s wereldmodel Cosmos gebruikt tekst, beeld en video om de fysieke wereld te begrijpen.
Een gebied waarop Nvidia wereldmodellen gebruikt, is op het gebied van zelfrijdende auto’s. In een live demo demonstreerde Nvidia hoe zijn wereldmodel, Cosmos, de sensoren van een auto gebruikt om zijn eigen positie en die van elke andere auto op de weg in de buurt te begrijpen om een live video van zijn omgeving te creëren. Ontwikkelaars kunnen die informatie gebruiken om scenario’s uit te voeren, zoals auto-ongelukken, om te zien hoe het voertuig zou reageren en de nodige veiligheidsverbeteringen aan te brengen. Synthetische gegevensof niet door mensen gegenereerde gegevens, kunnen ook nuttig zijn in combinatie met wereldmodellen om zeldzame ‘randgevallen’ te helpen voorspellen.
Omdat AI steeds meer wordt geïntegreerd in elk onderdeel van ons online leven, is het essentieel dat het onze fysieke wereld kan begrijpen, in plaats van te blijven hallucineren en fouten te maken. Hernieuwd onderzoek en investeringen van marktleiders op het gebied van ruimtelijke intelligentie, wereldmodellen en fysieke AI laten zien dat de industrie niet alleen meer chatbots gaat bouwen; ze werkt ook aan het bouwen van AI die meer geworteld is in onze realiteit, in plaats van andersom.
