Menuju AI dengan Kecerdasan Dunia Fisik: Tantangan dan Peluang World Models

Penelitian AI sedang mengalami perubahan fokus dari membangun model generatif bahasa dan gambar menuju world models yang dapat mensimulasikan dunia tiga dimensi. Fokus ini diinisiasi oleh tokoh penting dan perusahaan teknologi besar seperti Yann LeCun, Fei-Fei Li, Google, dan Nvidia yang tengah mengembangkan teknologi terkait untuk memperdalam pemahaman AI terhadap ruang fisik dan hubungan spasial kompleks. Menurut Fei-Fei Li, kecerdasan spasial adalah kunci utama agar AI bisa memahami dunia nyata sebagaimana manusia yang ada dan berinteraksi dalam dunia yang diatur hukum fisika. Meskipun ada aplikasi seperti kendaraan otonom, mereka masih terbatas pada lingkungan yang sangat terstruktur, sehingga dibutuhkan world models untuk memperluas kemampuan AI bertahan dan beradaptasi dalam lingkungan yang lebih kompleks. Salah satu model world models, Marble, menunjukkan pendekatan unik dengan merubah gambar lukisan menjadi objek tiga dimensi menggunakan elemen bernama 3D Gaussian splats. Meski sudah mampu membangun ruang 3D yang koheren, hasilnya masih kurang detail, konsistensi, dan akurasi karena tantangan dalam mempertahankan objek dan tekstur asli serta mempertimbangkan logika spasial yang rumit. Membangun world models yang efektif adalah tugas teknis yang menantang karena simulasi tersebut tidak hanya membutuhkan data dalam jumlah besar tetapi juga pemahaman konteks, kausalitas, dan kemampuan memori untuk menelusuri aksi dan konsekuensinya sepanjang waktu. Kompleksitas fisika dunia nyata dan ketidakpastian di dalamnya membuat proses ini jauh lebih sulit dibandingkan pengolahan data 2D seperti teks maupun gambar. Selain tantangan teknis, ada risiko besar jika world models digunakan dalam aplikasi nyata tanpa pengawasan yang kuat. AI harus diujikan dan dijaga dengan baik agar tindakannya yang berdasar simulasi tidak menimbulkan dampak negatif atau bahaya di dunia fisik. Dengan demikian, pengembangan teknologi ini perlu diiringi dengan langkah preventif agar dapat diterapkan secara aman dan efektif.