Світові моделі штучного інтелекту 2026: початок ери physical AI
Світові моделі штучного інтелекту виходять за межі тексту — і це може змінити промисловість швидше, ніж ChatGPT змінив офісну роботу. В інтерв’ю на Bloomberg Television Янн ЛеКун та Жан-Філіп Вер окреслили наступну фазу AI: перехід до фізичного штучного інтелекту, який працює з реальним світом, клітинами та сенсорами.
2026 рік, за їхніми оцінками, може стати роком масового впровадження світових моделей штучного інтелекту.
Світові моделі штучного інтелекту: від прогнозування слів до розуміння фізики
Великі мовні моделі навчилися передбачати наступне слово. Але фізичний світ не має «словника». Кількість можливих сценаріїв у відео чи сенсорних даних фактично нескінченна.
Саме тому архітектури LLM не можна просто масштабувати для physical AI. Потрібні нові predictive-архітектури, здатні моделювати фізичну реальність — основу для фізичного штучного інтелекту.
За словами учасників дискусії, 2026 рік може стати переломним для світових моделей штучного інтелекту, коли вони перейдуть від лабораторій до індустрії.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Штучний інтелект у робототехніці: чому роботи ще не розумні
Інвестиції в гуманоїдних роботів зростають, але універсального інтелекту поки немає. Більшість компаній не знають, як зробити роботів достатньо адаптивними для складних завдань у реальному середовищі.
Щоб робот став універсальним, потрібен фізичний штучний інтелект, здатний інтерпретувати фізичний світ і діяти в умовах невизначеності. Саме це відкриває перспективи для штучного інтелекту у робототехніці.
Перші практичні результати очікуються протягом року в B2B-сегменті. Масовий споживчий ефект — керування домашніми роботами — може з’явитися протягом 3–5 років.
Штучний інтелект у біології: нова логіка створення ліків
У сфері штучного інтелекту у біології мовні моделі не здатні вирішувати ключові задачі. Рак «не говорить англійською» — процеси відбуваються на рівні молекул і клітин.
Сучасні системи мають бути мультимодальними та мульти-масштабними — пов’язувати молекули, клітини, тканини й організм.
Моделі дизайну білків уже застосовуються практично в кожній фармацевтичній компанії сьогодні, хоча п’ять років тому їх не існувало. Нові світові моделі штучного інтелекту здатні зображення біопсії перетворювати на реконструкцію молекулярної активності клітин, що дозволяє прогнозувати відповідь пацієнта на терапію.
Таким чином, відкриття ліків за допомогою штучного інтелекту переходить від trial-and-error до раціонального дизайну.
Коли настане новий «момент ChatGPT»
ChatGPT став символом першої хвилі масового AI. Для світових моделей штучного інтелекту аналогічний момент ще попереду.
У промисловості та фармі технології вже працюють. Проте повноцінний споживчий прорив фізичного штучного інтелекту може відбутися протягом 3–5 років.
Якщо мовні моделі навчилися працювати з текстом, то світові моделі штучного інтелекту претендують на роботу з матеріальним світом — від роботів до клітинних процесів.