Компания Google DeepMind официально открыла доступ к Project Genie — экспериментальной нейросети, способной генерировать интерактивные, «играбельные» 2D и 3D миры на основе текстовых описаний или изображений.
Основные возможности
- Генерация «мир из текста»: Пользователи могут описывать окружение и персонажа, а модель Genie 3 создает навигационную среду в реальном времени.
- Управление персонажем: В созданных мирах можно управлять героем (ходить, прыгать, водить машину), используя клавиатуру, что делает опыт похожим на видеоигру.
- Редактирование и ремиксы: Существующие миры можно изменять, добавляя или убирая элементы через дополнительные промпты.
- Физическое моделирование: Объекты в мире взаимодействуют друг с другом по законам физики (например, отскок мяча или водные эффекты).
Технические характеристики и ограничения
- Разрешение и частота: Видео генерируется в качестве 720p при 24 кадрах в секунду.
- Длительность сессии: Каждая генерация ограничена 60 секундами, после чего мир можно пересоздать или скачать видео.
- Доступ: На текущий момент инструмент доступен только подписчикам плана Google AI Ultra (стоимостью около $250/мес) в США, достигшим 18 лет.
Ключевые детали запуска:
- Доступность: На текущий момент инструмент запущен в формате веб-приложения для подписчиков Google AI Ultra в США (возраст 18+).
- Технология: В основе лежит модель «мира» Genie 3, которая обеспечивает логику и непрерывность окружения во время исследования.
- Функционал: Пользователи могут создавать бесконечные локации, просто рисуя эскизы или вводя промпты. Нейросеть в реальном времени достраивает мир по мере движения персонажа.
- Влияние на рынок: Анонс вызвал резкое падение акций крупных игровых компаний (Unity, Roblox, CD Projekt и др.), так как инвесторы увидели в этом технологическую угрозу традиционной разработке игр.
Google DeepMind — это ведущее подразделение Alphabet Inc. (материнской компании Google), специализирующееся на исследованиях в области искусственного интеллекта. Оно было образовано в апреле 2023 года путем слияния британской лаборатории DeepMind (купленной Google в 2014 году) и команды Google Brain.
Основная деятельность и миссия
Миссия компании — «решить проблему интеллекта», чтобы использовать его для ускорения научных открытий и блага человечества. В отличие от многих других компаний, DeepMind фокусируется на создании AGI (сильного ИИ), способного обучаться любой задаче на уровне человека.
Ключевые разработки и продукты (2024–2026)
На февраль 2026 года основные проекты включают:
- Семейство моделей Gemini: Это флагманские мультимодальные модели. Последние версии включают Gemini 3.1 Pro и специализированный режим Gemini 3 Deep Think. Он демонстрирует выдающиеся способности к сложным рассуждениям в математике и программировании.
- Genie 3: Эта модель мира способна генерировать интерактивные, управляемые 3D-среды из текстовых описаний или изображений. Она используется как для игр, так и для обучения роботов.
- AlphaProteo и AlphaGenome: Это системы ИИ для биологических исследований. Они проектируют белки и расшифровывают функции ДНК для медицины.
- SynthID: Этот инструмент наносит невидимые водяные знаки на контент, созданный ИИ (текст, аудио, видео), для обеспечения прозрачности и безопасности.
- Gemma: Это семейство открытых (open weights) облегченных моделей для разработчиков.
Знаковые достижения
- Победы в играх: Успехи AlphaGo (над чемпионом мира по го), а также успехи в StarCraft II и Quake III Arena продемонстрировали возможности обучения с подкреплением.
- Научные прорывы: AlphaFold совершил революцию в биологии, предсказав структуру почти всех известных науке белков. В 2026 году модели Deep Think продолжают эту линию, решая задачи уровня золотых медалистов международных олимпиад по математике и физике.
- Оптимизация инфраструктуры: Алгоритмы DeepMind используются для охлаждения дата-центров Google и повышения точности прогнозов возобновляемой энергии (проект WeatherNext 2).
AGI (Artificial General Intelligence) — это концепция общего искусственного интеллекта, который способен понимать, учиться и выполнять любую интеллектуальную задачу на уровне человека или выше. В отличие от современного «узкого» ИИ (например, переводчиков или генераторов картинок), AGI не ограничен одной сферой и может самостоятельно переносить знания из одной области в другую.
По состоянию на февраль 2026 года, AGI остается теоретической целью, а не существующей технологией, хотя прогресс в его разработке значительно ускорился.
Ключевые отличия AGI от обычного ИИ
- Универсальность: Современный ИИ (Narrow AI) создается под конкретные задачи. AGI сможет выучить всё: от квантовой физики до приготовления кофе в незнакомой квартире (известный «кофейный тест» Возняка).
- Самообучение: Ему не нужны заранее размеченные данные для каждой новой функции; он учится на опыте и логических выводах, как человек.
- Понимание контекста: AGI должен обладать «здравым смыслом» и понимать глубинные смыслы и эмоции, а не просто статистически предсказывать следующее слово в тексте.
Прогнозы появления (актуально на 2026 год)
Мнения ведущих экспертов о сроках создания первой системы AGI разделились:
- Илон Маск (xAI): Прогнозирует появление AGI уже в 2026 году, связывая это с резким ростом вычислительных мощностей.
- Сэм Альтман (OpenAI): В начале 2025 года заявлял о высокой уверенности, что путь к созданию AGI уже понятен. Однако другие руководители OpenAI, например Грег Брокман, указывают на более осторожные сроки — до 2028 года.
- Демис Хассабис (Google DeepMind): Ожидает достижения этой вехи в ближайшие 3–5 лет.
- Скептики (Стэнфордский университет): Считают, что в 2026 году AGI еще не появится, и индустрия столкнется с необходимостью более жесткой оценки реальной пользы ИИ вместо громких обещаний.
Текущие тренды 2026 года
Вместо одной «супермашины» индустрия движется к AGI через агентный ИИ (Agentic AI) — системы, которые могут самостоятельно планировать и выполнять многошаговые действия (например, забронировать отпуск, учитывая бюджет, визовые правила и предпочтения пользователя). Основными драйверами прогресса остаются обучение с подкреплением и развитие «мировых моделей», способных понимать физику и причинно-следственные связи.
сгенерировано ии gemini