Brytyjski startup Worldmodeldata pozyskał 7 milionów funtów finansowania w rundzie seed, aby zamienić gameplay z gier wideo w materiały treningowe dla modeli AI. Inwestycję poprowadził londyński fundusz Iona Star Capital.
Firma zakłada, że gry wideo zawierają coś, czego brakuje obecnym generacjom modeli sztucznej inteligencji - konkretnie: dane o tym, jak świat rzeczywiście reaguje na działania. Podczas gdy ostatnia fala AI nauczyła się opisywać świat na podstawie statycznych danych, Worldmodeldata argumentuje, że następna generacja musi zrozumieć dynamikę przyczyn i skutków. Symulacje w grach, z ich fizyką, logiką i interakcjami, oferują bogatą bazę takich danych. Gameplay zawiera tysiące przykładów tego, jak działania prowadzą do konkretnych konsekwencji - materiał, który jest trudny do zgromadzenia z tradycyjnych datasetów.
Podejście Worldmodeldata wpisuje się w szerszy trend w branży AI, gdzie badacze coraz bardziej patrzą na symulacje i wirtualne środowiska jako źródła treningowe. To może przyczynić się do stworzenia bardziej inteligentnych modeli zdolnych do prawdziwego zrozumienia dynamiki fizycznej i przyczynowo-skutkowej - umiejętności kluczowej dla robotyki, autonomicznych systemów i zaawansowanego AI reasoning.