Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) han concentrado la atención pública y la inversión en inteligencia artificial durante los últimos años, pero una nueva categoría empieza a despuntar: los llamados "modelos del mundo". A diferencia de los LLM, centrados en texto, estos sistemas aspiran a simular el mundo físico, o al menos una aproximación útil del mismo, y en los últimos meses han multiplicado los anuncios de proyectos y rondas de financiación.
En lugar de partir de una interfaz —como hizo el chat con los LLM—, las principales compañías que trabajan en modelos del mundo están empezando por casos de uso concretos en robótica, investigación científica y generación de activos digitales. Aún no está claro cómo serán los productos finales, las interfaces ni las herramientas que los sustenten, según explican a Ars Technica tres expertos del sector: Vincent Sitzmann (MIT), Anastasis Germanidis (Runway) y Ben Mildenhall (World Labs).
Los modelos del mundo comparten con los LLM parte de la arquitectura y las expectativas de mejora, pero algunos investigadores los presentan como una salida al estancamiento actual de los modelos de lenguaje. El exjefe de IA de Meta Yann LeCun, crítico con la idea de que los LLM alcancen la inteligencia humana, acaba de captar mil millones de dólares para desarrollar sistemas que comprendan el mundo físico. Aunque su postura se percibe como disidente, representa a un segmento relevante de la comunidad investigadora. El artículo analiza qué aporta este enfoque, qué separa a los modelos del mundo de los LLM y por qué relevantes voces del sector creen que pueden convertirse en la próxima gran apuesta de la inteligencia artificial.