Salvador, na Bahia — Nos últimos anos, pesquisadores e empresas têm aumentado investimentos em modelos de inteligência artificial chamados world models. A proposta é simples de dizer: ensinar máquinas a entender o ambiente para prever acontecimentos e agir com mais autonomia.
O que são os world models?
Diferente dos grandes modelos de linguagem, que aprendem padrões a partir de enormes coleções de textos e imagens, os world models tentam incorporar noções de física, espaço e tempo. Pense nisso como um mapa mental que simula cenas em movimento e raciocina sobre causa e efeito.
Como testam na prática?
Reportagens mostraram que grupos como General Intuition usaram ambientes de videogame 3D como laboratório: ali, agentes aprendem a navegar, a entender estruturas espaciais e a descobrir relações causais. O The Verge cobriu esse uso de jogos, e o The Wall Street Journal registrou declarações de executivos da Nvidia e da DeepMind sobre o potencial desses modelos para viabilizar uma chamada IA física — agentes que atuem fora das telas, em robôs ou veículos autônomos no mundo real.
Principais obstáculos
Analistas apontaram desafios importantes:
- o treinamento exige enorme capacidade computacional e conjuntos de dados com riqueza espacial e temporal bem maior do que a usada apenas em modelos textuais;
- aparecem riscos já conhecidos, como viés e as chamadas 'alucinações' da IA, quando o sistema inventa respostas;
- a transferência do aprendizado do virtual para o real continua sendo um gargalo técnico.
Em laboratório, houve demonstrações práticas: robôs aprenderam a manipular objetos observando cenários simulados e veículos testaram a antecipação do comportamento de pedestres. Ainda assim, levar métodos que funcionam em simuladores para a rua enfrenta desafios técnicos e de segurança.
Mas quando isso ficará maduro o bastante para uso em larga escala? Especialistas dizem que só depois de resolverem pontos técnicos, de dados, éticos e de segurança é que se verá aplicação robusta — inclusive na robótica e no transporte no Brasil, com impactos possíveis também na Bahia.