Estamos en 2016 y estás dando una vuelta por el vecindario al atardecer. Buscas presas, deslizas el dedo por la pantalla de tu smartphone para atrapar ese escurridizo Snorlax y ampliar tu colección en Pokémon Go. Tú, junto con cientos de millones de jugadores más, estás disfrutando de un juego de realidad mixta basado en unos personajes entrañables. Lo que no te das cuenta es que esos escaneos de tu entorno ayudarán algún día a los robots a sortear obstáculos e interactuar con objetos.
Niantic, la empresa creadora de Pokémon Go, vendió el juego el año pasado y dio un giro radical hacia uno de los temas de IA que más están dando que hablar ahora mismo en Silicon Valley: los modelos del mundo (world models). «Nos centramos sobre todo en reconstruir el mundo real», menciona Brian McClendon, director tecnológico de Niantic Spatial. Espera aprovechar su tesoro de datos del mundo para crear réplicas. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM), basados en texto, los modelos del mundo utilizan datos visuales y pueden generar entornos digitales que simulan la física.
Este software está a punto de infiltrarse en la vida cotidiana, sin que tengas que interactuar directamente con los modelos del mundo. El año 2027 podría ser clave para la expansión de la robótica doméstica y los vehículos autónomos, ambos impulsados por los avances en los modelos del mundo. Es hora de comprender mejor cómo piensan estos bots.
Qué son los modelos del mundo
«Con un modelo de lenguaje, tienes una frase y este predice la siguiente palabra. Con un modelo del mundo, le proporcionas un estado visual del mundo, una imagen y, a continuación, predice el siguiente estado visual del mundo. Estas representaciones pueden utilizarse como campos de entrenamiento digitales», explica Oliver Cameron, CEO de Odyssey, un laboratorio de IA especializado en modelos del mundo.
McClendon considera que estos modelos del mundo ayudan a los robots a practicar sin necesidad de moverse físicamente ni de estar en los entornos previstos. Explica que se podrían tomar fotos del lugar donde se pretende que funcione el robot, generar un modelo 3D y, a continuación, dejar que el software ejecute «millones de simulaciones» para entrenar al robot según los parámetros de ese espacio.
No solo los robots humanoides podrían beneficiarse del entrenamiento simulado; los vehículos autónomos también mejoran gracias a los modelos del mundo. Sin un humano al volante, las reacciones del software en fracciones de segundo son fundamentales.
«Es importante destacar que un modelo del mundo debe ser capaz de reaccionar a las acciones que realizamos en el mundo y, por lo tanto, debe comprender la física, la causa y el efecto, y cómo otros objetos y personas modifican sus acciones en respuesta a las nuestras», indica Jamie Shotton, científico jefe de Wayve, empresa que desarrolla modelos del mundo diseñados para automóviles.
El modelo generativo del mundo de Wayve se alimenta de imágenes de cámaras de salpicadero. La startup las utiliza para recrear carreteras peligrosas y otras condiciones inseguras que no sería práctico probar en la vida real.
Más allá de las aplicaciones físicas, los desarrolladores también están analizando cómo los modelos del mundo podrían influir en los videojuegos. Dado que la física y el renderizado 3D son fundamentales para los videojuegos, grandes empresas como Tencent están invirtiendo en sus propios modelos del mundo.
Cabe esperar que las grandes empresas de IA, como Google, sigan presumiendo de sus últimas mejoras en los modelos del mundo. Los inversionistas también están invirtiendo grandes sumas en grandes nombres emergentes de la informática que están centrando su atención en esta tecnología. Yann LeCun, excientífico jefe de IA de Meta, recaudó más de mil millones de dólares para financiar su startup Advanced Machines Intelligence. Además, la famosa informática de Stanford, Fei-Fei Li, fundó en 2024 una compañía llamada World Labs, que AMD ha adquirido este año por más de 8,000 millones de dólares.
La IA física lleva la inteligencia artificial fuera de las pantallas y la traslada al mundo tangible de las máquinas con sensores y procesadores propios. Pero ojo, no es robótica tradicional. Es algo muy diferente.
Quizá no te hayas dado cuenta de cómo se están utilizando ya
Incluso si tienes pensado evitar por completo los vehículos autónomos y los robots domésticos, los modelos del mundo ya están alterando el mercado laboral entre bastidores. Para simular nuestro mundo físico, los laboratorios de IA necesitan personas reales que lo graben. A principios de este año, me sujeté un iPhone a la frente y grabé horas de video en mi departamento. Grabé mis manos doblando la ropa limpia, lavando los platos y sirviéndome una Coca-Cola Light, y vendí los datos de video a través de una aplicación a cambio de una remuneración bastante mísera. A medida que más empresas intenten crear mejores modelos del mundo, es posible que cada vez más trabajos esporádicos requieran este tipo de recopilación de datos.
Entre perseguir monstruos virtuales en 2016 y vender videos de mis tareas domésticas en 2026, estos sistemas están absorbiendo cada vez más mi vida física. Ahora no puedo dejar de imaginarme el fantasma digital de algún robot humanoide atrapado dentro de una simulación de mi dormitorio, doblando sin cesar mi ropa interior con sus garras metálicas, mejorando ligeramente con cada pasada. Siento no haber ordenado primero.
Artículo originalmente publicado en WIRED.com. Adaptado por Alondra Flores.
