Imagínese a una IA que aprende viviendo en una ciudad simulada, navegando por el tráfico, respondiendo a desastres virtuales e interactuando con los ciudadanos digitales.Imagine otro sistema de IA luchando contra un incesante brote de virus digitales, desarrollando estrategias en tiempo real para contener una infección que se propaga dentro de un mundo totalmente sintético. Estos no son simplemente escenarios imaginativos de un juego de ciencia ficción; son ejemplos de "modelos del mundo" avanzados, simulaciones internas que los modelos de IA pueden usar para comprender, predecir y navegar en entornos complejos.A medida que estos sistemas evolucionan de algoritmos predictivos simples a mundos digitales inmersivos, prometen revolucionar la forma en que desarrollamos juegos, realizamos experimentos científicos y tal vez incluso cultivamos nuevas formas de inteligencia. ¿Qué son los modelos mundiales? En su núcleo, los modelos del mundo son representaciones internas que permiten a una IA simular resultados futuros, probar hipótesis y planificar comportamientos estratégicamente. El concepto tiene raíces profundas en la neurociencia, inspirado en cómo los humanos y los animales predicen resultados basados en sus experiencias, un fenómeno ampliamente estudiado como procesamiento predictivo. En esencia, al igual que los humanos sueñan con procesar recuerdos y escenarios, las IA "sueñan" para planificar acciones y mejorar sus predicciones. Por ejemplo, si una persona pasa el día leyendo sobre computadoras, sus sueños podrían mezclar y abstraer esas experiencias, creando representaciones compactas que ayudan al cerebro a anticipar tareas o interacciones futuras. En 2018, un libro titulado Demostró cómo las redes neuronales podrían aprender simulaciones internas a partir de la experiencia, mejorando significativamente sus capacidades.Estos modelos van más allá de las predicciones estadísticas simples, permitiendo que las IA se involucren activamente con sus mundos mentales para anticipar complejas relaciones causa-efecto.Esta capacidad es crucial para el aprendizaje de refuerzo, la navegación robótica y la planificación avanzada en entornos inciertos. "Modelos del mundo" de David Ha y Jürgen Schmidhuber "Modelos del mundo" de David Ha y Jürgen Schmidhuber Entre los ejemplos más avanzados de este enfoque se encuentran los agentes Dreamer desarrollados por DeepMind. DreamerV2 introdujo la idea de aprender un modelo interno comprimido del entorno, una abstracción simplificada del mundo exterior que ayuda a la IA a simular y planear. Con este modelo interno, los agentes pueden desarrollar políticas, que son estrategias de toma de decisiones generales, como girar siempre hacia la derecha en una junción de laberinto. Estas políticas se entrenan no a través de la interacción directa, sino imaginando futuros posibles dentro de un espacio latente, una simulación interna que elimina los detalles innecesarios para centrarse en la dinámica clave de toma de decisiones. Esta eficiencia ha mejorado dramáticamente, permitiendo a los agentes dominar tareas complejas con menos interacciones del mundo real. El resultado es un paso más cerca de los agentes de propósito general entrenados a través de la imaginación, apuntando a un futuro en el que los modelos del mundo se conviertan en la base para los sistemas de IA escalables y adaptativos. Sueño3 Sueño3 El videojuego como prueba Los videojuegos ofrecen un entorno ideal para refinar estos modelos del mundo.Los juegos proporcionan paisajes digitales estructurados pero abiertos que son lo suficientemente complejos como para simular desafíos del mundo real, pero lo suficientemente gestionables como para permitir una experimentación rigurosa. Su universo basado en bloques permite a las IA aprender tareas que van desde la recopilación de recursos hasta la construcción avanzada, desarrollando habilidades generalizadas de resolución de problemas que se traducen sorprendentemente bien a escenarios del mundo real. Minero Minero Otro ejemplo destacado es , developed by OpenAI. This system generates massive multiplayer worlds populated entirely by competing AI agents. These agents must survive, collaborate, and compete within complex ecosystems, thereby refining their internal world models to handle nuanced strategic interactions. This type of environment draws heavily on principles from multi-agent  (MARL), un subcampo que estudia cómo los agentes aprenden no en aislamiento, sino en respuesta a y junto a otros agentes. Neurona en reinforcement learning Neurona en Reforzamiento de aprendizaje Uno de los estudios más ilustrativos de MARL es . In a simple virtual environment with basic tools and movable objects, agents were divided into hiders and seekers. Initially, hiders learned to use walls and boxes to construct basic shelters. In response, seekers developed the ability to use ramps to infiltrate these shelters. The hiders then escalated, learning to hide or lock away the ramps—leading seekers to discover entirely new tactics like “box surfing,” in which they rode on top of boxes to cross obstacles. These behaviors were not pre-programmed; they emerged naturally over millions of training episodes through cycles of adaptation and counter-adaptation between agents. OpenAI’s hide-and-seek experiment El experimento Hide-and-Seek de OpenAI Esta complejidad emergente ilustra el poder de MARL en combinación con modelos de mundo dinámicos: cuando los agentes se enmarcan en entornos ricos e interactivos y se exponen a otros con objetivos conflictivos o complementarios, pueden surgir estrategias sorprendentemente creativas. De manera similar, en Neural MMO, los agentes desarrollan memoria, planificación estratégica, territorialidad e incluso comportamientos sociales rudimentarios. A estos agentes no se les dijo que desarrollaran tales comportamientos, sino que la estructura de su mundo y la presencia de otros agentes lo incentivaron. Esta interacción entre MARL y entornos simulados sugiere una forma de aprendizaje social sintético, donde la inteligencia no sólo evoluciona individualmente, sino contextualmente y comunitariamente. Simulación de escenarios de alto riesgo: Epidemiología digital Mientras que los juegos proporcionan entornos emocionantes para la capacitación de la IA, el poder de los modelos del mundo se extiende a aplicaciones críticas en el mundo real como las simulaciones epidemiológicas.Durante la pandemia COVID-19, la modelización computacional se demostró inestimable en la predicción de la propagación del virus y la prueba de estrategias de intervención. herramientas como EpiSim y Sin embargo, la combinación de estas simulaciones con sistemas avanzados de IA capaces de interacción en tiempo real crea una herramienta analítica mucho más rica. Los investigadores podrían ejecutar escenarios acelerados, probar intervenciones como bloqueos, vacunas o directrices de distanciamiento social. Cuando se impulsan por el entrenamiento de modelos del mundo, los sistemas de IA son capaces de simular internamente estas intervenciones con una eficiencia notable, identificando las respuestas óptimas anticipando sus efectos en cascada a través del tiempo y las poblaciones. Este enfoque no solo acelera la planificación sino también reduce la carga computacional típicamente asociada con simulaciones a gran escala. neta neta Las simulaciones tradicionales sin el modelo mundial de la IA a menudo requieren poder de procesamiento significativo y tiempo, limitando su uso en contextos de toma de decisiones urgentes y en tiempo real.La eficiencia y adaptabilidad de los sistemas basados en el modelo mundial los hacen particularmente prometedores para dominios de alto interés como la medicina, la astrofísica y la biología computacional, donde la modelización de dinámicas complejas es esencial pero a menudo prohibitivamente costosa. La inteligencia artificial viviendo dentro de los mundos: de observadores pasivos a habitantes activos Los modelos del mundo cambian fundamentalmente la forma en que las IA perciben y interactúan con sus entornos. Tradicionalmente, los sistemas de IA interpretan conjuntos de datos estáticos o responden a estímulos predefinidos. Sin embargo, los sistemas basados en modelos del mundo se convierten en participantes activos dentro de sus realidades generadas internamente, capaces de inferir el contexto y adaptar dinámicamente sus comportamientos. Una IA que domina los juegos sin ser explicitamente enseñado sus reglas, en lugar de aprender a través de la experimentación activa dentro de su propio mundo simulado. Muñoz Muñoz Estos sistemas sugieren un futuro en el que no simplemente construimos herramientas con IA; construimos sofisticados mundos simulados específicamente adaptados para la formación y el desarrollo de IA. Tales hábitats digitales permitirían a los sistemas de IA aprender de forma segura comportamientos complejos, estrategias e interacciones antes de su implementación en aplicaciones del mundo real, como la formación de médicos de IA en crisis médicas simuladas, negociadores de IA que practican diplomacia compleja o vehículos autónomos que navegan en entornos urbanos virtuales llenos de escenarios impredecibles. 
 
 Este artículo es traído a usted por Nuestro AI, una organización de ética de IA fundada por estudiantes y liderada por estudiantes que busca diversificar perspectivas en IA más allá de lo que se discute típicamente en los medios modernos. Si te gusta este artículo, por favor revisa nuestras publicaciones mensuales y artículos exclusivos en https://www.our-ai.org/ai-nexus/read! Este artículo es traído a usted por Nuestra IA, una organización de ética de IA fundada por estudiantes y liderada por estudiantes que busca diversificar perspectivas en IA más allá de lo que se discute típicamente en los medios modernos. ! https://www.our-ai.org/ai-nexus/read Los juegos como laboratorios de realidad Pero a medida que estas simulaciones se vuelven más ricas y más vivas, nos acercamos a las fronteras filosóficas y éticas. ¿Sólo creamos herramientas digitales sofisticadas, o estamos criando inadvertidamente formas genuinas de inteligencia dentro de entornos simulados? La famosa postura de que las civilizaciones suficientemente avanzadas inevitablemente crean simulaciones realistas, y que tal vez nosotros mismos existimos dentro de una. Philosopher Nick Bostrom's "Simulation Argument" El argumento de la simulación de Nick Bostrom Del mismo modo, Eliezer Yudkowsky, un investigador y escritor sobre seguridad de la inteligencia artificial, sugiere que las simulaciones altamente detalladas podrían llegar a ser indistinguibles de la realidad misma, potencialmente alojando la conciencia genuina. Si los mundos simulados que estamos construyendo para la IA se vuelven suficientemente complejos, ¿podrían eventualmente dar lugar a formas de conciencia o inteligencia indistinguibles de los organismos biológicos? El concepto de la "metaverse" a menudo se centra en la experiencia humana: espacios virtuales para la interacción social y el comercio. Sin embargo, su potencial más profundo podría estar no en el escapismo humano sino en el cultivo de la IA. En la visión de Bostrom, la metaverse podría muy bien ser un laboratorio donde las inteligencias sintéticas se desarrollan y evolucionan, explorando innumerables vidas virtuales, cada una de las cuales las lleva más cerca de la frontera de la inteligencia humana. Conclusión: Los límites de la simulación A pesar de las contribuciones innovadoras, la investigación en modelos mundiales y el aprendizaje de reforzamiento multiagente ha visto disminuir las inversiones de los principales laboratorios en los últimos años.El aumento del interés en los grandes modelos de lenguaje ha desviado la atención y el financiamiento de estos proyectos complejos a nivel de sistemas, muchos de los cuales, como los experimentos Neural MMO de OpenAI y MARL basados en etiquetas, ofrecieron algunas de las demostraciones más convincentes de la inteligencia emergente. Estos tipos de estudios pueden no generar ingresos directamente, pero revelan algunas de las perspectivas más profundas e inspiradoras sobre lo que las mentes artificiales podrían convertirse en. El experimento de ocultación y búsqueda de OpenAI, después de todo, se llevó a cabo hace 5 años, una eternidad en términos de investigación de IA. Dado que los recursos de computación de hoy son mucho mayores, modelos más grandes y entornos más ricos, solo se puede imaginar qué formas de comportamiento estratégico y socialización sintética podrían surgir si se perseguía esta frontera de investigación con el mismo compromiso. Los modelos del mundo están evolucionando rápidamente de construcciones teóricas abstractas a herramientas prácticas que remodelan la forma en que pensamos sobre los juegos, la ciencia e incluso otros modelos de IA. Permiten pruebas detalladas de escenarios, planificación estratégica y experimentación libre de riesgos en entornos altamente controlados pero dinámicamente complejos.A medida que estas simulaciones se vuelven más inmersivas y reales, los modelos de IA que habitan dentro pueden comenzar a parecerse a la vida orgánica en lugar de meras piezas de código, un territorio no descrito para nuestra percepción de la inteligencia y la creación. En última instancia, los modelos del mundo nos desafían a reconsiderar los límites entre la realidad y la simulación, la tecnología y la vida.A medida que nos encontramos en el umbral de esta nueva frontera digital, debemos reconocer las profundas responsabilidades y posibilidades, que vienen con convertirnos en los arquitectos de los mundos. Escrito por Liv Skeete

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Make resilience your competitive advantage

Cómo los modelos del mundo pusieron las bases de la inteligencia artificial general

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