The Next Evolution of AI Is Learning From Your Dodgy Gaming Skills
Los modelos de lenguaje grandes, a pesar de su destreza lingüística, tienen dificultades para navegar el mundo físico debido a la falta de datos de entrenamiento basados en la percepción sensorial y la acción. Para cerrar esta brecha, la industria de la inteligencia artificial está cambiando su enfoque hacia los "modelos del mundo", que requieren una combinación de entrada visual y acciones físicas precisas para comprender la física del mundo real. Sin embargo, la escasez de conjuntos de datos de alta calidad que contengan relaciones de causa y efecto en interacciones físicas sigue siendo un cuello de botella crítico para el desarrollo de sistemas autónomos como robots y vehículos autónomos. Una startup británica, Worldmodeldata, propone utilizar las entradas de los controladores de videojuegos como un recurso vasto y poco aprovechado para entrenar estos modelos. Al recopilar millones de horas de datos de juego, argumentan que los videojuegos ofrecen simulaciones diversas y de alta fidelidad que capturan interacciones físicas complejas y casos extremos poco comunes de manera más efectiva que los limitados datos de sensores del mundo real. Este enfoque aprovecha la abundancia de experiencias digitales para enseñar a la IA cómo manejar la imprevisibilidad y la precisión requeridas en aplicaciones de la vida real, potencialmente acelerando el desarrollo al proporcionar la escala de datos que antes solo estaba disponible en corpus textuales. Este desarrollo es altamente relevante para los datos abiertos, ya que destaca una creciente demanda de conjuntos de datos diversos y multimodales para avanzar en la IA más allá de las capacidades basadas en texto. Sugiere un futuro en el que las fuentes de datos sintéticos o simulados, anteriormente vistas como entretenimiento, se conviertan en infraestructura crítica para el progreso científico e industrial. Además, la iniciativa plantea importantes preguntas sobre la propiedad de los datos y la compensación, ya que tiene como objetivo licenciar datos de juegos propietarios mientras explora marcos para recompensar a los jugadores individuales, lo que potencialmente influirá en qué tan abiertos y accesibles serán los datos de interacción con el mundo físico para la comunidad de investigación en general.
Source: wired.comPublished on 2026-09-29
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