Large World Models چیست؟ همه‌چیز درباره مدل‌های دنیای بزرگ یا LWM

یکی از شگفتی‌های جهان هوش مصنوعی در سال‌های آینده که باید منتظر آن باشیم توسعه Large World Model‌ ها یا LWM ها خواهد بود. در سال‌های اخیر واژه مدل زبانی بزرگ یا Large Language Model یکی از پر تکرار‌ترین کلمات بوده است. اما حالا  نوبت Large World Model یا مدل دنیای بزرگ است.

Large world Model که شاید بتوان آن را مدل دنیای بزرگ، مدل جهان کلان، مدل جهان گسترده و یا عبارت‌های دیگر ترجمه کرد، یک انقلاب در دنیای هوش مصنوعی خواهد بود. در این مقاله با Large World Model ‌ها آشنا می‌شویم.

Large World Models چیست؟

مدل دنیای بزرگ یا Large World Model دسته‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی است که بر شبیه‌سازی چندبعدی و درک جامع قوانین جهان مبتنی است و به جای محدود ماندن به داده‌های متنی یا چندرسانه‌ای، از طیف گسترده‌ای از داده‌های فیزیکی و دیجیتال برای درک و شبیه‌سازی جهان استفاده می‌کند.

این مدل‌ها با الهام از مدل‌های ذهنی انسان، تلاش می‌کنند درکی عمیق‌تر از قوانین و الگوهای جهان ارائه دهند و بتوانند بر اساس این درک، پیش‌بینی کنند، برنامه‌ریزی نمایند و تصمیم‌گیری‌های معناداری انجام دهند. مدل‌های دنیای بزرگ از داده‌های متنوعی مانند تصاویر، ویدیوها، صداها، حسگرهای اینترنت اشیا و حتی شبیه‌سازی‌های فیزیکی بهره می‌برند تا بتوانند در حوزه‌هایی همچون برنامه‌ریزی شهری، شبیه‌سازی واقعیت مجازی، تولید ویدیوهای طبیعی و حتی کنترل ربات‌ها، کاربردهای پیشرفته‌ای ارائه دهند. این مدل‌ها گامی به سوی هوش مصنوعی نزدیک‌تر به هوش انسانی هستند.

مدل دنیای بزرگ به زبان ساده

اگر هنوز مفهوم Large World Model را درک نکرده‌اید، بیایید با یک مثال ساده آن را بررسی کنیم. تصور کنید از ChatGPT به عنوان یک مدل زبانی بزرگ، سوال می‌کنید که « اگر روغن و آب را در یک لیوان بریزم، چه اتفاقی رخ می‌دهد؟». در این حالت، چت جی‌پی‌تی به سراغ تمام متن‌هایی که درباره موضوع شماست می‌رود و بر اساس آن نوشته‌ها، یک پاسخ به شما می‌نویسد. به عنوان مثال پاسخ می‌دهد که «روغن به روی سطح آب می‌آید». حتی ممکن است دلیل آن را نیز به شما بگوید، اما آن دلیل را نیز تنها از طریق مطالعه متن‌هایی که از قبل وجود داشته و کمی استدلال کردن، بدست می‌آورد. اما اگر هیچکس تا به حال متنی در مورد آب و روغن ننوشته باشد چه؟ احتمالا پاسخ مناسبی نخواهید گرفت.

حالا تصور کنید یک هوش مصنوعی وجود دارد که قوانین فیزیک را می‌داند، مثلا مفهوم چگالی و … را درک می‌کند، وقتی از او بپرسید، او علاوه بر متن‌ها، می‌تواند در مغز خودش، فرایند ترکیب آب و روغن را انجام دهد و به شما پاسخ دهد. در واقع او دنیا و قوانینش را درک کرده است. این کاری است که Large World Model‌ها یا مدل‌های دنیای بزرگ انجام می‌دهند.

Large world Model آزمایش می‌کند

در مثال بالا، چت جی‌پی‌تی (به عنوان یک مدل زبانی بزرگ)، شبیه به یک پژوهشگر است که فقط کتاب می‌خواند و بر اساس متن‌ها و نوشته‌های کتاب، حرف می‌زند. اگر در مورد چیزی کتابی وجود نداشته باشد، نمی‌تواند حرفی بزند. کار او فقط سرهم کردن کلمات از منابع مختلف است.

اما یک Large World Model شبیه یک محقق آزمایشگاهی عمل می‌کند، او تنها به کتاب‌ها اکتفا نمی‌کند، بلکه دست به کار می‌شود و آب رو روغن را قاطی می‌کند تا پاسخ سوالات را درک کند. اما هوش مصنوعی به جای مخلوط کردن آب و روغن، فرایند را شبیه سازی می‌کند. یعنی با فرمول‌های فیزیک و شیمی و … کار می‌کند.

نرم افزارهای شبیه‌سازی را می‌توان یک نسخه بسیار محدود از Large world model در نظر گرفت. آن‌ها روابط دنیای واقعی را می‌دانند و به جای آزمایش، با شبیه سازی به شما کمک می‌کنند. مدل‌های دنیای واقعی نیز تقریبا همین کار را انجام می‌دهند.

مدل دنیای بزرگ، مفهوم واقعی هوش مصنوعی

احتمالا Large world Model چیزی است که باید به آن هوش مصنوعی بگوییم. در مقابل آن‌ها، مدل‌های زبانی امروزی تنها یک شوخی به نظر می‌رسند. مدل‌های دنیای بزرگ می‌توانند همانند یک فیزیک‌دان، شیمی‌دان، زیست‌شناس و هزاران متخصص دیگر، قواعد و اصول جهان را درک کنند و بر مبنای آن‌ها پاسخ بدهند.

اگر یک Large world model واقعی در حوزه داروسازی در مقابل شما باشد، همانند آن است که یک استاد داروسازی در مقابل شماست. استادی که حتی می‌تواند حرف‌های جدید بزند و داروهای جدید کشف کند. در حالی که هوش مصنوعی‌های امروزی و چت جی‌پی‌تی تنها بلدند متن‌هایی که خوانده‌اند را سرهم کنند، بدون آن‌که بفهمند پشتش که دنیای از قواعد و اصول وجود دارد.

Large World Model با  Large Language Model چه تفاوت‌هایی دارد؟

در مثال‌های بالا، تقریبا تفاوت این دو مفهوم را بررسی کردیم، در ادامه به بیانی دیگر تفاوت Large World Model و Large Language Model را بررسی می‌کنیم.

مدل زبانی بزرگ یا LLM در واقع سیستم‌هایی هستند که بر اساس پردازش و تحلیل داده‌های متنی طراحی شده‌اند. این مدل‌ها توانایی تولید متن طبیعی، پاسخ به سوالات و انجام وظایفی همچون ترجمه، خلاصه‌سازی و تحلیل زبان را دارند. مدل‌های زبانی به شکلی قدرتمند، با استفاده از داده‌های عظیم متنی آموزش دیده‌اند و برای درک زبان انسانی و تولید متن باکیفیت به کار می‌روند. اما تمرکز آنها تنها روی متن است و دیدگاهشان به جهان محدود به داده‌های زبانی است.

اما Large World Modelها گامی فراتر از LLM‌ها هستند و هدف آنها درک و شبیه‌سازی جهان به‌طور جامع است. این مدل‌ها از داده‌های متنوعی شامل تصاویر، ویدیوها، صداها، داده‌های حسگرها و حتی شبیه‌سازی‌های فیزیکی استفاده می‌کنند تا نه تنها مفاهیم متنی، بلکه تمامی ابعاد فیزیکی و دیجیتالی جهان را درک کنند.

یکی دیگر از تفاوت‌های مهم این است که مدل‌های دنیای بزرگ، به دنبال مدل‌سازی قوانین و روابط فیزیکی جهان هستند. آنها به جای صرفاً تقلید از الگوهای مشاهده‌شده، می‌توانند درکی عمیق‌تر از علت و معلول در جهان ارائه دهند. برای مثال، در یک محیط شبیه‌سازی‌شده، Large World Model می‌تواند برنامه‌ای را برای تمیز کردن یک اتاق ارائه دهد، نه بر اساس مشاهده الگوها، بلکه با استناد به درک عمیق از نیازها و روابط در محیط.

به بیان ساده، اگر LLM‌ها “متن” را زبان اصلی خود بدانند، LWMs “جهان” را به‌عنوان زبان خود در نظر می‌گیرند. این تحول، قابلیت‌هایی نظیر پیش‌بینی، شبیه‌سازی، برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری در دنیای واقعی را به سطحی جدید ارتقا می‌دهد.

کاربردهای Large World Models

حالا که قدرت مدل دنیای بزرگ را درک کردیم، می‌توانیم کاربردهای بی نظیری در حوزه‌های مختلف برای آن پیدا کنیم، در ادامه برخی از این کاربردها را بررسی می‌کنیم.

۱. سلامت و مراقبت‌های پزشکی

مدل‌های دنیای بزرگ می‌توانند با ادغام داده‌های زیستی (بیومتریک)، سوابق پزشکی، داده‌های ژنتیکی و عوامل محیطی، تحلیل‌های دقیقی از وضعیت سلامت بیماران ارائه دهند. این مدل‌ها قادرند بیماری‌ها را در مراحل اولیه شناسایی کرده و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده پیشنهاد دهند. همچنین در جراحی‌ها، می‌توانند با ارائه اطلاعات لحظه‌ای و پیش‌بینی شرایط، به جراحان کمک کنند.

۲. برنامه‌ریزی شهری و توسعه شهرهای هوشمند

در حوزه برنامه‌ریزی شهری، Large World Model‌ها می‌توانند داده‌هایی نظیر الگوهای ترافیکی، مصرف انرژی، کیفیت هوا و رفتارهای جمعیتی را تحلیل کنند. این توانایی به شهرها کمک می‌کند تا زیرساخت‌های بهینه‌تری ایجاد کنند، آلودگی را کاهش دهند و خدمات عمومی را بهبود بخشند. برای مثال، این مدل‌ها می‌توانند شبیه‌سازی‌هایی از تغییرات شهری انجام داده و تأثیر پروژه‌های زیرساختی بر محیط و زندگی مردم را پیش‌بینی کنند.

۳. آموزش و شبیه‌سازی

مدل‌های دنیای بزرگ می‌توانند تجربه‌های آموزشی شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند که بر اساس نیازها و سرعت یادگیری هر فرد تنظیم شده است. این مدل‌ها همچنین در زمینه آموزش‌های عملی، مانند پزشکی، مهندسی یا خلبانی، شبیه‌سازی‌های دقیقی از محیط‌های واقعی ایجاد می‌کنند که به کاربران اجازه می‌دهد مهارت‌های خود را در محیطی ایمن و کنترل‌شده تمرین کنند.

۴. تولید ویدیو و دنیای مجازی

در تولید محتواهای دیجیتال، مدلهای دنیای بزرگ می‌توانند شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه‌ای از جهان فیزیکی ایجاد کنند. این شبیه‌سازی‌ها در بازی‌های ویدیویی، واقعیت مجازی و افزوده، و حتی در فیلم‌سازی کاربرد دارند. به‌جای صرف هزینه‌های هنگفت برای تولید محیط‌های دیجیتال، مدل‌های دنیای بزرگ می‌توانند دنیای سه‌بعدی و تعاملی را به‌سرعت و با دقت ایجاد کنند.

۵. رباتیک و هوش مصنوعی در دنیای واقعی

LWM‌ها می‌توانند به ربات‌ها درک دقیق‌تری از محیط اطرافشان بدهند. این توانایی، ربات‌ها را قادر می‌سازد تا در موقعیت‌های پیچیده، مانند عملیات‌های نجات یا خدمات خانگی، به‌صورت مؤثر عمل کنند. برای مثال، یک ربات با استفاده از LWM می‌تواند محیط خانه را شناسایی کرده و وظایفی مانند تمیز کردن یا انجام تعمیرات را به‌صورت خودکار انجام دهد.

۶. پایش محیط زیست و پایداری

مدل‌های دنیای بزرگ می‌توانند داده‌های اقلیمی و زیست‌محیطی را از منابع مختلف، مانند ماهواره‌ها و حسگرهای زمینی، تحلیل کنند. این مدل‌ها به شناسایی تغییرات اقلیمی، پیش‌بینی بلایای طبیعی و مدیریت منابع طبیعی کمک می‌کنند. برای مثال، می‌توانند کشاورزی را بهینه کرده و از مصرف بی‌رویه آب جلوگیری کنند.

مدل‌های جهان بزرگ چگونه کار می‌کنند؟

Large World Models (LWMs) از معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای پردازش و تحلیل داده‌های متنوع استفاده می‌کنند. این مدل‌ها با بهره‌گیری از یادگیری عمیق و داده‌های چندمنظوره، توانایی درک جامعی از دنیای واقعی دارند. ویژگی‌های اصلی آن‌ها عبارت‌اند از:

1. یادگیری عمیق پیشرفته
   • استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه (مانند ترانسفورمرها) برای شناسایی الگوهای پیچیده و روابط علت و معلولی.
2. پردازش چندمنظوره (Multimodal)
   • ترکیب داده‌های متنی، تصویری، صوتی و حسگری برای تحلیل جامع‌تر.
   • استفاده از معماری‌های چندوجهی برای ادغام و تفسیر داده‌های ناهمگون.
3. آموزش با داده‌های بزرگ
   • پردازش حجم عظیمی از داده‌ها شامل متن، تصاویر، صداها و اطلاعات علمی برای بهبود توانایی تعمیم‌دهی.
4. پردازش بلادرنگ
   • تحلیل داده‌ها در زمان واقعی برای کاربردهایی مانند رباتیک یا شهرهای هوشمند.
5. شبیه‌سازی پیشرفته
   • بازسازی محیط‌های پیچیده با استفاده از قوانین فیزیکی و یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی دقیق سناریوهای واقعی.

آشنایی با چند World Model

نسخه محدودتری از Large World Model را می‌توان در میان World Model‌های امروزی یافت. World Model مدلی است که برای شبیه‌سازی محیط‌های محدود و ساده طراحی شده و به درک ساختار یک محیط مشخص برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کمک می‌کند. این مدل‌ها از فناوری‌هایی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و رمزگذارهای خودکار (Autoencoders) استفاده کرده و معمولاً در سناریوهای کوچک مانند بازی‌های ساده یا شبیه‌سازی‌های محدود کاربرد دارند. در مقابل، Large World Model نسخه‌ای پیچیده‌تر و مقیاس‌پذیرتر است که برای شبیه‌سازی محیط‌های چندبعدی و بسیار گسترده طراحی شده است. در ادامه برخی از World Model‌های امروزی را بررسی می‌کنیم.

World Labs

ورد مدل (World Model) استارتاپ ورد لبز (World Labs)، یک فناوری پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی است که با هدف شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده و تولید تجربیات تعاملی طراحی شده است. این مدل‌ها با الهام از توانایی انسان در درک و پیش‌بینی محیط، می‌توانند صحنه‌های سه‌بعدی واقع‌گرایانه را تنها با یک تصویر ایجاد کنند و امکان تعامل با این صحنه‌ها را فراهم سازند.

استارتاپ ورد لبز، به‌عنوان پیشگامی در توسعه این فناوری، تاکنون سرمایه‌گذاری‌های کلانی جذب کرده و هدف آن، عرضه ابزارهای پیشرفته برای خلاقان و طراحان در سطح جهانی است.

Sora

احتمالا با هوش مصنوعی Sora از شرکت OpenAI آشنایی دارید. این هوش مصنوعی که در نسخه پولی چت جی‌پی‌تی در دسترس است، یک ابزار برای ساخت ویدئو است. Sora که با اصول و قواعد و دینامیک حرکت اجسام آشناست، قادر است به‌طور دقیق و واقع‌گرایانه حرکت اجسام را شبیه‌سازی کرده و آن‌ها را در دنیای مجازی به نمایش بگذارد. این مدل، با استفاده از داده‌های تصویری، صوتی و حرکتی، می‌تواند تعاملات مختلف در دنیای واقعی را پیش‌بینی کرده و آن‌ها را در قالب ویدئوهای تعاملی و پویا تولید کند. به‌عنوان مثال، Sora قادر است شبیه‌سازی‌هایی مانند حرکت یک توپ در یک محیط فیزیکی، جابه‌جایی اجسام در بازی‌ها یا حتی تغییرات دقیق در تعاملات محیطی را انجام دهد. این توانایی‌های پیشرفته Sora را به ابزاری قدرتمند برای تولید محتوای ویدئویی، شبیه‌سازی‌های علمی و حتی توسعه بازی‌های پیچیده تبدیل کرده است.

چالش‌های Large World Models

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، مدل‌های دنیای بزرگ با چالش‌هایی نیز روبرو هستند:

1. نیاز به منابع زیاد: آموزش این مدل‌ها به قدرت محاسباتی و انرژی زیادی نیاز دارد. این موضوع، هزینه‌های توسعه را افزایش می‌دهد.
2. مسائل اخلاقی: استفاده از LWM می‌تواند مسائل اخلاقی مانند حریم خصوصی و سوءاستفاده را ایجاد کند. برای مثال، این مدل‌ها می‌توانند برای تولید اطلاعات جعلی یا نظارت گسترده استفاده شوند.
3. هزینه بالا: توسعه و نگهداری این مدل‌ها بسیار پرهزینه است. این موضوع، دسترسی به LWM را برای بسیاری از سازمان‌ها محدود می‌کند.

در یک نگاه

Large World Models یا LWMs، یکی از جذاب‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها با توانایی درک دنیای واقعی، کاربردهای گسترده‌ای در علوم، پزشکی و رباتیک دارند. اگرچه چالش‌هایی مانند هزینه‌های بالا و مسائل اخلاقی وجود دارند، اما آینده LWM بسیار امیدوارکننده است. مدل دنیای بزرگ یا مدل جهان بزرگ، یکی از پیشرفت‌هایی است که باید در سال ۲۰۲۵ چشم انتظار آن بود. توسعه این مدل‌ها می‌تواند دنیای هوش مصنوعی را به سطحی بسیار متفاوت‌تر برساند.