Hasta hace muy poco nos asombrábamos al ver cómo la IA era capaz de mantener una conversación de texto. Después aparecieron los modelos generativos de otro tipo de contenido, como imágenes, audio o vídeo, de los que nos asombraremos a lo largo de estos meses que vienen. Pero el siguiente salto son unos modelos que van más allá: los modelos de mundo o world models.

¿Qué son los World Models?

Los world models son sistemas de inteligencia artificial diseñados para simular con gran detalle entornos y universos complejos. Estos modelos no se limitan a replicar aspectos visuales o auditivos, sino que buscan emular la dinámica y las reglas que rigen estos mundos. Imagina un simulador que no solo muestra cómo se ve una ciudad futurista bajo la luz del atardecer, sino que también puede predecir cómo cambiaría esta ciudad en respuesta a diferentes eventos o decisiones tomadas por los seres virtuales que la habitan. Quédate con esa clave: el modelo genera diferentes simulaciones en función de los eventos.

¿Cómo funcionan?

Este tipo de modelos se basan en algoritmos avanzados de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. Son capaces de procesar enormes cantidades de datos sobre un entorno específico y aprender de los propios datos generados. A través de la simulación repetida y la interacción dentro de estos entornos virtuales, los modelos pueden generar predicciones sobre cómo evolucionarán dichos mundos bajo ciertas condiciones. Por ejemplo, pueden simular cómo crecería una planta en diferentes condiciones ambientales o cómo evolucionaría el tráfico en una metrópoli con la introducción de vehículos autónomos.

¿Para qué se utilizan?

Los world models cambiarán las reglas del juego tal y como las conocemos. Actualmente, en el campo de la investigación y el desarrollo, permiten a los científicos y ingenieros probar teorías y prototipos en un entorno controlado y seguro, acelerando el proceso de innovación. En la industria del entretenimiento vamos a ser testigos de un cambio colosal. Imagina una película generada por IA donde el espectador puede decidir lo que va a pasar a continuación. O imagina la capacidad de la nueva generación de videojuegos, totalmente dinámicos y conectados a las decisiones del jugador. No estoy imaginando nada, es algo que va a ocurrir y ya ha predicho Sam Altman, CEO de OpenAI:

Los world models abrirán un nuevo abanico de posibilidades para crear experiencias inmersivas y dinámicas, donde cada decisión del jugador puede influir en el desarrollo del mundo virtual. Imaginad por ejemplo en el ámbito de la educación, donde estos modelos puedan simular entornos históricos o futuristas, permitiendo a los estudiantes explorar qué hubiera pasado si…

El dilema de la ética

Como ocurre con cada avance en la IA, debemos ser conscientes de las implicaciones éticas y morales que conlleva. La línea entre lo real y lo virtual se desdibuja, invitándonos a reflexionar sobre nuestro papel y responsabilidad en la creación de estos nuevos universos:

• Privacidad y seguridad de los datos: En un mundo donde los modelos pueden simular realidades con gran detalle, ¿cómo nos aseguramos de que la información personal no sea mal utilizada? La creación de entornos virtuales basados en datos reales plantea el riesgo de recrear digitalmente espacios privados sin el consentimiento de sus propietarios o habitantes. Es imperativo establecer normas claras que protejan la privacidad de las personas en la era de los world models.
• Impacto social y psicológico: La capacidad de los world models para crear experiencias inmersivas y persuasivas plantea preguntas sobre su impacto en nuestra percepción de la realidad. ¿Cómo afectará a nuestra salud mental y relaciones interpersonales el pasar tiempo prolongado en realidades alternativas? ¿Podría la dificultad para distinguir entre lo real y lo virtual llevar a consecuencias psicológicas no deseadas, como la disociación o la adicción? Es crucial investigar y comprender estos efectos para desarrollar prácticas responsables en el diseño y uso de world models.
• Accesibilidad e igualdad: Debemos preguntarnos quién tendrá acceso a estas tecnologías avanzadas. ¿Corremos el riesgo de ampliar la brecha digital y social entre aquellos que pueden permitirse sumergirse en estos mundos y aquellos que no? Trabajar hacia una distribución equitativa del acceso a estas tecnologías será fundamental para evitar la creación de desigualdades más profundas.
• Responsabilidad creativa: Finalmente, los creadores de world models tienen una responsabilidad única en la configuración de las realidades que construyen. En mundos donde todo es posible, ¿qué narrativas y valores se promueven? Los diseñadores y desarrolladores de estas tecnologías tienen el poder de influir en la cultura y los valores sociales a través de los entornos que crean. Por ello, es vital abordar estas herramientas con una reflexión ética profunda, asegurando que promuevan un futuro inclusivo y positivo.

Para los más técnicos: veamos el detalle

Estos modelos son el resultado de la convergencia de diversas técnicas avanzadas de inteligencia artificial, cada una contribuyendo a la capacidad de simular entornos complejos y dinámicos.

• Modelos generativos: En el corazón de los world models están los modelos generativos, especialmente las Redes Generativas Antagónicas (GANs, por sus siglas en inglés) y los Modelos de Atención, como los Transformers. Los modelos generativos aprenden a crear datos que se parecen a los datos de entrenamiento, lo cual es crucial para generar los aspectos visuales, auditivos y textuales de un mundo. Por ejemplo, una GAN puede ser entrenada con imágenes de paisajes urbanos para después generar nuevas imágenes de ciudades que no existen en la realidad.
• Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo (Deep Learning) permite a los world models entender y procesar complejidades a través de redes neuronales profundas. Estas redes son capaces de extraer características y patrones de grandes conjuntos de datos, lo cual es esencial para comprender las dinámicas subyacentes de un mundo. Por ejemplo, pueden aprender las reglas físicas que rigen el movimiento de objetos en un entorno virtual, permitiendo simulaciones realistas de la física.
• Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo es clave para que los world models tomen decisiones y realicen predicciones sobre cómo evolucionarán los entornos en respuesta a ciertas acciones. A través del aprendizaje por refuerzo, un agente (una entidad dentro del modelo) aprende a realizar acciones que maximizan alguna noción de recompensa basada en el estado del mundo. Esto es esencial para simular cómo los seres virtuales podrían tomar decisiones y actuar dentro de estos mundos simulados.
• Integración y simulación: Integrar estos componentes en un world model implica entrenar y ajustar meticulosamente los modelos para trabajar juntos de manera armónica. Esto permite simular no solo los aspectos estáticos de un mundo, sino también sus dinámicas a lo largo del tiempo. La simulación se realiza en un bucle donde el modelo genera predicciones sobre el futuro, recibe retroalimentación basada en esas predicciones y ajusta sus parámetros para mejorar la precisión de futuras simulaciones.
• Optimización y escalabilidad: Finalmente, es crucial optimizar estos modelos para manejar la complejidad y el volumen de datos requeridos para simular mundos detallados. Esto incluye técnicas de reducción de dimensionalidad para manejar mejor los datos de entrada, así como métodos de paralelización y distribución para escalar el proceso de entrenamiento y simulación a través de múltiples procesadores y máquinas. Aquí entra en juego la capacidad de procesamiento y cómo NVIDIA está siendo clave en este proceso con sus GPUs especializadas. Estas unidades de procesamiento gráfico no solo aceleran los cálculos necesarios para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, sino que también permiten una simulación en tiempo real de entornos virtuales complejos. Si os interesa este tema, os dejo un artículo más extenso por aquí.

Si habéis leído mi novela Máquinas y memorias: el amanecer de la IA, os sonará todo esto que acabamos de ver. Simulaciones, mundos virtuales… ¿No la has leído aún? Corre, consigue tu ejemplar y visualiza cómo la ciencia ficción se está quedando sin la parte de «ficción» según avanzamos día a día.