• I sistemi di IA attuali mancano spesso di coerenza: oggetti deformati, spazi che cambiano e tempo “spezzato” in video o simulazioni.
  • La causa principale è che l’IA generativa opera secondo un meccanismo di previsione probabilistica, senza mantenere un modello del mondo continuo per aggiornare la sua comprensione.
  • I “World models” (modelli del mondo) sono proposti come soluzione, aiutando l’IA a costruire e aggiornare mappe spazio-temporali (4D: 3D + tempo).
  • Ad esempio, l’attuale IA video non “ricorda” la sedia o il collare di un cane perché manca di un modello di scena stabile.
  • Nuove ricerche mostrano che i world models 4D aiutano l’IA a mantenere la coerenza degli oggetti e del movimento.
  • Tecniche come NeRF (dal 2020) consentono la ricostruzione di scene 3D da più angolazioni, ma dipendono ancora dai dati.
  • Nuovi studi come NeoVerse e TeleWorld trasformano singoli video in modelli 4D per generare video da più angolazioni.
  • I world models non servono solo per i video, ma sono fondamentali anche per AR, robotica e veicoli autonomi.
  • Con l’AR, un world model aiuta gli oggetti virtuali a rimanere fermi, con un’occlusione corretta, illuminazione e prospettiva logiche.
  • Robot e veicoli autonomi possono utilizzare i world models per prevedere i successivi sviluppi dell’ambiente.
  • I benchmark del 2025 mostrano che l’attuale IA visivo-linguistica è quasi casuale nel distinguere le traiettorie di movimento.
  • Gli LLM come ChatGPT hanno una “comprensione implicita” del mondo ma non possono aggiornarsi in tempo reale.
  • OpenAI ammette che GPT-4 non impara dall’esperienza post-distribuzione.
  • Molti ricercatori ritengono che l’AGI non possa essere raggiunta senza world models dotati di memoria spazio-temporale.
  • I world models sono visti come il livello fondamentale, mentre gli LLM svolgono il ruolo di comunicazione e ragionamento linguistico.
  • Grandi nomi si stanno orientando verso i world models: Fei-Fei Li ha fondato World Labs (2024), Yann LeCun ha fondato AMI Labs (2025).
  • La ricerca DreamerV3 (Nature, aprile 2025) mostra che un’IA con un world model può “immaginare” il futuro per migliorare il comportamento.
  • I world models 4D sono anche ambienti di simulazione sicuri per testare l’IA prima dell’implementazione reale.

📌 I sistemi di IA attuali mancano spesso di coerenza: oggetti deformati, spazi che cambiano e tempo “spezzato” in video o simulazioni. La causa principale è che l’IA generativa opera secondo un meccanismo di previsione probabilistica, senza mantenere un modello del mondo continuo per aggiornare la sua comprensione. I world models stanno emergendo come fondamento per la prossima ondata di IA, risolvendo la più grande debolezza attuale dell’IA: la mancanza di una comprensione stabile di spazio e tempo. Dai video, AR e robotica all’AGI, la capacità di costruire e aggiornare continuamente modelli del mondo potrebbe determinare se l’IA si limita a “imitare” o se comprende e agisce veramente in modo corretto nel mondo reale.

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