Revolucija u razumevanju AI: Meta sa V-JEPA 2 modelom uči mašine da vide svet kao mi

U neprestanom traganju za stvaranjem istinski inteligentne veštačke inteligencije, sposobnost da AI razume svet oko sebe na sličan način kao čovek predstavlja sveti gral. Dok su dosadašnji modeli često bili fokusirani na prepoznavanje statičnih objekata ili izvršavanje specifičnih zadataka, najnoviji iskorak kompanije Meta, sa svojim modelom V-JEPA 2, obećava fundamentalnu promenu. Ovaj model predstavlja značajan korak ka tome da AI ne samo „vidi“, već i zaista razume kontekst, odnose i interakcije unutar vizuelnog sveta, donoseći inteligenciju koja je daleko bliža ljudskoj intuiciji.

Ograničenja tradicionalnog računarskog vida

Većina današnjih sistema za računarski vid (Computer Vision) oslanja se na metode poznate kao nadgledano učenje (supervised learning). To znači da se modeli treniraju na ogromnim setovima podataka koji su pažljivo označeni (labelirani) od strane ljudi. Na primer, da bi AI prepoznao mačku, mora mu se pokazati milioni slika mačaka, svaka sa oznakom „mačka“. Ovo je izuzetno resursno intenzivno, zahteva mnogo ljudskog rada i često rezultira modelima koji su dobri u prepoznavanju specifičnih stvari, ali nemaju šire razumevanje sveta.

Problem nastaje kada se AI susretne sa situacijama koje nisu eksplicitno bile u trening podacima. Na primer, ako je model treniran samo na slikama mačaka koje stoje, možda neće prepoznati mačku koja spava u neobičnom položaju ili je delimično sakrivena. Nedostaje mu intuitivno razumevanje fizike, interakcija i konteksta koje ljudi prirodno poseduju. Ljudska deca ne moraju da vide milione mačaka da bi ih prepoznala; dovoljno im je nekoliko primera da shvate suštinu koncepta „mačke“ i kako se ona ponaša u različitim situacijama.

JEPA: Revolucionarni pristup „nenadgledanom učenju“

Meta, inspirisana načinom na koji bebe uče o svetu, razvija porodicu modela pod nazivom Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA). Ključna inovacija JEPA modela je njihova sposobnost da uče o vizuelnom svetu bez potrebe za masivnim ručnim označavanjem podataka. Umesto toga, ovi modeli uče predviđanjem nedostajućih ili skrivenih delova slike na osnovu preostalih vidljivih delova.

Zamislite da imate sliku na kojoj nedostaje deo. Tradicionalna AI bi se mučila da popuni prazninu bez pomoći oznaka. JEPA, s druge strane, uči da predviđa taj nedostajući deo na osnovu konteksta slike. Ako vidite deo stola i stolicu, model može da zaključi da će nedostajući deo slike verovatno biti drugi deo stola ili poda. Na ovaj način, AI uči o implicitnim vezama i strukturi vizuelnog sveta.

Ovo je drastično efikasnije, jer AI može da uči iz neograničene količine neoznačenih podataka, baš kao što čovek uči posmatrajući svet. Fokus je na razumevanju veza, a ne samo na prepoznavanju pojedinačnih objekata.

V-JEPA 2: Korak napred ka razumevanju video sadržaja

Dok su prethodne iteracije JEPA modela bile usredsređene na statične slike, V-JEPA 2 (Video JEPA 2) ide korak dalje primenom istog principa na video sadržaj. Video je daleko složeniji od statične slike jer uključuje dimenziju vremena, pokreta i interakcija. V-JEPA 2 model uči predviđajući nedostajuće delove video snimka, kako prostorno (ono što nedostaje u kadru) tako i temporalno (ono što će se dogoditi u sledećem trenutku).

Ovo omogućava V-JEPA 2 da razvije dublje razumevanje:

• Uzročno-posledičnih veza: Kako jedan događaj vodi drugom.
• Fizike sveta: Kako se objekti ponašaju u prostoru i vremenu.
• Interakcija: Kako objekti i akteri deluju jedni na druge.

Na primer, ako modelu pokažete video osobe koja zamahuje rukom prema lopti, V-JEPA 2 može naučiti da predvidi putanju lopte nakon udarca, čak i ako taj deo snimka nedostaje. Ovo se postiže bez da mu iko eksplicitno kaže „ovo je udarac“, „ovo je lopta“, ili „ovo su zakoni fizike“. Model to samostalno zaključuje iz ogromne količine vizuelnih podataka.

Implikacije i potencijal V-JEPA 2

Razvoj V-JEPA 2 ima dalekosežne implikacije na budućnost AI:

1. Efikasnije učenje: Značajno smanjuje potrebu za skupim i dugotrajnim ručnim označavanjem podataka, ubrzavajući razvoj i obuku AI modela.
2. Robustnija AI: Modeli postaju otporniji na varijacije i nepoznate situacije, jer uče o generalnim principima sveta, a ne samo o specifičnim primerima.
3. Bolje razumevanje kompleksnog sveta: Otvara vrata za AI sisteme koji mogu efikasnije da razumeju i tumače video sadržaj, što je ključno za autonomna vozila, robote, sigurnosne sisteme i virtuelnu realnost.
4. Generativna AI: Sposobnost predviđanja nedostajućih delova otvara nove mogućnosti za generisanje realističnog video sadržaja, poput popunjavanja praznina u postojećim snimcima ili stvaranja potpuno novih.
5. Personalizacija i pristupačnost: V-JEPA 2 bi mogao da omogući razvoj pristupačnijih AI alata koji se mogu prilagoditi različitim potrebama korisnika, bez potrebe za obimnim inicijalnim treningom.
6. Napredak u nauci: Ovakvi modeli mogu pomoći naučnicima u analizi složenih vizuelnih podataka u oblastima kao što su biologija, fizika i medicina, gde prepoznavanje suptilnih obrazaca može dovesti do novih otkrića.

Budućnost „neobeleženog“ učenja i „intuitivne fizike“

V-JEPA 2 je korak ka ostvarenju vizije „intuitivne fizike“ kod AI – sposobnosti AI da razume kako svet funkcioniše na fundamentalnom nivou, bez da mu se to eksplicitno programira. Ova sposobnost je osnova ljudske inteligencije i omogućava nam da se adaptiramo na nove situacije, predviđamo ishode i učimo kroz posmatranje.

Iako je pred nama još dug put do AI koja poseduje isti nivo razumevanja kao čovek, V-JEPA 2 pokazuje put ka budućnosti u kojoj će AI moći da uči na način koji je daleko efikasniji, svestraniji i bliži ljudskom kognitivnom procesu. To znači da ćemo uskoro imati AI sisteme koji nisu samo pametni u izvršavanju zadataka, već i u razumevanju sveta u kojem ti zadaci postoje.