Perché tutti nel campo dell’intelligenza artificiale parlano di modelli mondiali?

(Fonte) Patrick Kulp – 18 dicembre 2025

Alcuni luminari dell’intelligenza artificiale sostengono che le leggi di scalabilità che hanno permesso ai laboratori di intelligenza artificiale di ottenere prestazioni migliori da modelli sempre più grandi non dureranno ancora a lungo. I modelli di mondo, presentati in alcuni casi come un modo per orientare meglio i modelli di base in ambienti fisici reali, sono stati proposti come una fase successiva per il progresso dell’intelligenza artificiale.

Ma cos’è esattamente un modello del mondo? Come i precedenti “agenti” , il termine è vago nella definizione, non è in realtà nuovo e rischia di essere caricato di clamore, ci hanno detto gli esperti. Nella loro forma più generalizzata, i modelli del mondo sono una rappresentazione del mondo fisico che cattura le relazioni tra gli oggetti e può prevedere come si comporteranno nel tempo.

“Molte persone considerano i modelli globali come qualcosa che può comprendere come il mondo cambia. E questa frase può essere interpretata in molti modi diversi”, ha affermato Ranjay Krishna, professore associato presso l’Università di Washington e ricercatore presso l’Allen Institute for AI. “Una versione semplice di questa interpretazione è dire che se dovessi compiere un’azione, come spingere qualcosa, cosa succederebbe? Forse qualcosa potrebbe cadere, forse potrebbe scontrarsi con qualcos’altro. Essere in grado di prevedere come cambierebbero le cose, come appariranno i futuri stati del mondo… questa è una delle interpretazioni”.

Krishna ha affermato che altre interpretazioni potrebbero includere una concezione più orientata al punto di vista di un mondo fisso o una comprensione degli attori sociali all’interno di un mondo.

I modelli mondiali possono anche riferirsi a un sistema di comprensione all’interno dei modelli di base che potrebbe aiutarli a colmare le lacune cognitive.

Sebbene il concetto di modelli mondiali non sia nuovo, il termine potrebbe ora guadagnare terreno grazie ai progressi nei modelli di generazione di immagini e video, che possono fungere da base per un modello mondiale, ha affermato Krishna. Ma ci sono grandi sfide da affrontare per ampliare i modelli mondiali, ha aggiunto. Una di queste è la quantità di dati disponibili.

Un altro potenziale ostacolo è l’enorme quantità di risorse di calcolo necessarie per i modelli video, che, secondo Krishna, supera persino le esigenze degli LLM. E tracciare un mondo è un processo molto più strutturato che mettere insieme una frase, ha affermato.

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