Az MI-s videómodellek még tanulgatják, hogyan legyenek élethűek

Az MI-s videómodellek még tanulgatják, hogyan legyenek élethűek
Az elmúlt hónapokban hatalmas fejlődést láthattunk a generatív MI-videómodellek terén, ám továbbra is kérdéses: mennyire képesek ezek a modellek valóban megérteni és utánozni a valós világ működését? A Google DeepMind kutatói tudományos precizitással vizsgálták meg a legújabb Veo 3 videómodellt, hogy milyen mértékben képes a világról tanulni pusztán adatok és videók alapján, illetve mennyire tud új, eddig nem látott feladatokat megoldani.

Fényes sikerek, sötét kudarcok

Érdemes kiemelni, hogy a Veo 3 modell számos tesztfeladaton meglepően jól teljesített: képes volt például robotkéz-mozdulatokat, tárgyak dobását és elkapását, homályos vagy zajos képek helyreállítását, bonyolult képek kitöltését, illetve élek felismerését végrehajtani. Ezeken a feladatokon rendre 12 próbálkozásból 12-szer jó eredményt mutatott.

Ennek ellenére bőven akadnak hiányosságok is. Ha például egy adott betűt kellett volna kiemelni egy rácson, az esetek 75%-ában hibázott. Egy Bunsen-égő lángjának és papír elégésének szimulációjánál is kilencszer elbukott a 12 próbából. Labirintusmegoldásban tízszer, buborékszámozásnál tizenegyszer vallott kudarcot.

A kutatók érdekes mércét alkalmaznak: számukra az is siker, ha egy 12 próbából álló teszten legalább egyszer sikerrel jár a modell. Teljes kudarcnak pedig azt tekintették, ahol mind a 12 alkalommal elbukott – ez 62 feladat közül 16-szor fordult elő.

Sikerek háttere és a fejlődési ütem

Gyakorlati szempontból ezek az adatok elgondolkodtatók: egy önvezető autónál vagy robotnál nem nagyon fér bele, ha tízből nyolcszor hibázik. Az MI-iparban azonban gyakori az optimista hozzáállás, így olyan eredményeket is sikerként értékelnek, ahol a modell csak minden tizenkettedik alkalommal teljesít.

Ennek ellenére a mérnökök mégis bizakodók: a Veo 3 számos feladatban látványosan felülmúlta elődjét, a Veo 2-t. Például a horizontális mintázatok felismerésénél a sikerarány 0%-ról 72%-ra nőtt, az élfelismerés, tárgykivágás vagy labirintusmegoldás terén is mérhetően javult.

Külön említendő, hogy a szakemberek szerint a fejlődés gyors, és hamarosan a videómodellek is egyfajta univerzális MI-alapmodellé válhatnak, ahogy azt a nagy nyelvi modelleknél (LLM) már láttuk.

A következő mérföldkő még várat magára

Mindazonáltal a következtetés világos: bár az MI-videómodellek látványosak, a mai eredmények alapján egyáltalán nem mondható, hogy stabilan és megbízhatóan értelmeznék vagy modelleznék a valóság szabályszerűségeit. Az ok-okozati összefüggések felismerése vagy a feladatok egyenletes, hibamentes végrehajtása még várat magára, így továbbra is bőven van teendő, mire ezek a rendszerek valóban megbízhatóan tükrözik majd világunk működését.

2025, adminboss, arstechnica.com alapján

  • Te szerinted mennyi hibát szabad megengedni egy ilyen rendszernek?
  • Te mit éreznél, ha rád is hatással lenne egy MI modell hibája?
  • Szerinted etikus lenne fontos döntéseket kizárólag egy ilyen MI-re bízni?



Legfrissebb posztok

Kína klímavállalása, most tényleg érdemes figyelni
péntek 00:00

Kína klímavállalása, most tényleg érdemes figyelni

🌍 Különösen fontos hangsúlyozni, hogy amikor Kína klímacélokat tűz ki, arra a világnak érdemes odafigyelnie. A pekingi vezetés ugyanis általában csak olyasmit ígér meg, amit valóban szándékában áll teljesíteni,...

MA 23:30

Az MI-vezérelt műholdas net mostantól mindenhol elérhető

A T-Mobile T-Satellite szolgáltatása, amely a Starlink műholdakat használja, már nemcsak SMS-ekhez működik, hanem több alkalmazást is támogat. Mostantól például az AllTrails, az AccuWeather, az X (korábban Twitter),...

Új felfedezések az Enceladuson, lehet ott élet a Szaturnusz holdján
MA 23:02

Új felfedezések az Enceladuson, lehet ott élet a Szaturnusz holdján

🚀 A Szaturnusz jeges holdja, az Enceladus ismét felkeltette a tudósok figyelmét, köszönhetően a Cassini űrszonda adatainak friss elemzéséhez. A felszín alatt rejtőző óceánból feltörő jégszemcsékben szokatlanul összetett szerves...

MA 22:58

Az MI tuning új korszaka: bárki finomhangolhatja a gépi tanulást

A Thinking Machines Lab, amelyet az OpenAI egykori vezéralakjai, köztük Mira Murati alapítottak, első termékével robban be az MI világába. Az újdonság neve Tinker, és célja, hogy kutatók,...

Az OpenShift AI-t bárki feltörheti: komoly hiba veszélyeztet
MA 22:01

Az OpenShift AI-t bárki feltörheti: komoly hiba veszélyeztet

⚠ A Red Hat OpenShift AI szolgáltatásában súlyos, 9,9-es veszélyességű sebezhetőséget fedeztek fel, amely lehetőséget ad távoli támadóknak arra, hogy minimális jogosultsággal is átvegyék az egész platform irányítását. Ez...

Az MI-sokkoló: A robotok még nem vették el a munkádat
MA 21:59

Az MI-sokkoló: A robotok még nem vették el a munkádat

🤖 A Yale Egyetem közgazdászai alaposan megvizsgálták, mi történt az amerikai munkaerőpiacon azóta, hogy 2022 novemberében megjelent a ChatGPT és a többi generatív MI-rendszer. Megnyugtató következtetésük szerint az MI-forradalom...

Az Apple elengedi a könnyebb Vision Pro-t, jönnek az okosszemüvegek
MA 21:30

Az Apple elengedi a könnyebb Vision Pro-t, jönnek az okosszemüvegek

Az Apple jelentősen felgyorsította az okosszemüvegek fejlesztését, miközben félretette a régóta tervezett, könnyebb Vision Pro headset elkészítését. A cég legalább kétféle szemüvegen dolgozik: az egyik egy kijelző nélküli...

Már most olcsóbban vehetünk robotporszívót, méghozzá jelentős kedvezménnyel
MA 21:02

Már most olcsóbban vehetünk robotporszívót, méghozzá jelentős kedvezménnyel

Az őszi nagy vásárlási láz még el sem kezdődött, de a robotporszívók piacán már most komoly akciókba futhat bele az, aki előre gondolkodik. Idén az olyan ismert gyártók,...

MA 21:01

A szaturnuszi hold izgalmas titka: újabb jelek az élet lehetőségére

Enceladus, a Szaturnusz hatodik legnagyobb holdja ismét a tudományos érdeklődés középpontjába került. A Cassini űrszonda (Cassini) 2017-ben befejeződött küldetése során fedezte fel, hogy a hold déli pólusán hatalmas...