A nova fronteira da AI: treinamento de modelos com dados de jogos

Uma startup britânica, Worldmodeldata, está a utilizar dados de jogos para treinar modelos, com o objetivo de preencher a lacuna entre a IA e a física do mundo real. A empresa, aconselhada por Yann LeCun, recolhe entradas de controlo e dados de jogo de jogos populares, oferecendo conjuntos de dados selecionados a laboratórios de IA. A CEO, Rhea Loucas, argumenta que os jogos, com as suas vastas e diversas experiências, podem ensinar a IA a navegar em ambientes complexos. No entanto, críticos como Ming-Yu Liu da Nvidia alertam que a física dos jogos é frequentemente simplificada, o que a torna menos adequada para tarefas que exigem controlo fino. Por outro lado, o académico Xiatian Zhu nota que, embora os jogos sejam simuladores, são inerentemente aproximados. Apesar do ceticismo, Loucas acredita que os dados de jogos podem ser a chave para um 'momento GPT' para os modelos do mundo, potencialmente revolucionando a sua utilidade.