От масок к мирам: эволюция вычислительных экосистем и моделирование реальности.
В стремлении к созданию искусственного интеллекта, способного к долгосрочному планированию и адаптации к новым ситуациям, исследователи сталкиваются с фундаментальным противоречием: как удержать в памяти сложную и динамичную картину мира, не утонув в экспоненциальном росте вычислительных затрат? В работе ‘From Masks to Worlds: A Hitchhiker’s Guide to World Models’ авторы смело утверждают, что ключ к решению лежит не в простом увеличении масштаба, а в синтезе разрозненных компонентов – от маскирования до моделирования целых миров – но возникает закономерный вопрос: достаточно ли лишь правильно собрать эти компоненты, чтобы создать действительно живущую, самообучающуюся систему, или же в самой природе сложной системы заложены принципиальные ограничения, делающие создание полноценного «цифрового двойника» мира недостижимой мечтой?
