Yapay Zeka Videosunda Fizik Simülasyonu: Modeller Sonunda Gerçekliğe Saygı Duymayı Nasıl Öğrendi

Basketbol Sorunu

OpenAI, Sora 2'yi piyasaya sürerken durumu mükemmel bir şekilde tanımladı: önceki modellerde, bir basketbol topu potayı ıskaladığında, basitçe fileye ışınlanıyordu. Model, anlatı sonucunu (top sepete girer) biliyordu ama yolculuğu yönetmesi gereken fiziksel kısıtlamalar hakkında hiçbir kavrama sahip değildi.

Bu küçük bir hata değildi. Temel bir mimari sınırlamanın belirtisiydi. Erken dönem video üretim modelleri, görsel örüntü eşleştirmede başarılıydı. Tek tek bakıldığında makul görünen ama sırayla izlendiğinde fiziksel olarak tutarsız kalan kareler üretmeyi öğrenmişlerdi.

Fiziksel Anlayışın Üç Sütunu

Fizik simülasyonundaki atılım, birbiriyle bağlantılı üç ilerlemeye dayanıyor: dünya modellemesi, düşünce zinciri akıl yürütmesi ve geliştirilmiş zamansal dikkat mekanizmaları.

Dünya Modelleri ve Kare Tahmini

Geleneksel video üretimi, görevi sıralı kare tahmini olarak ele aldı: 1'den N'e kadar kareler verildiğinde, N+1 karesini tahmin et. Bu yaklaşım, altta yatan fiziksel durumun açık bir temsili olmadığı için doğası gereği fizikle mücadele eder.

Dünya modelleri temelden farklı bir yaklaşım benimser. Pikselleri doğrudan tahmin etmek yerine, önce sahnenin fiziksel durumunun iç temsilini oluşturur. Bu temsil nesne konumlarını, hızlarını, malzemelerini ve etkileşimlerini içerir. Ancak bundan sonra bu durumu görsel karelere dönüştürür. Dünya modelleri analizimizde derinlemesine incelenen bu yaklaşım, video üretimi hakkındaki düşüncemizde bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Video İçin Düşünce Zinciri

2025 sonlarında piyasaya sürülen Kling O1, video üretimine düşünce zinciri akıl yürütmesini tanıttı. Kareler üretmeden önce, model sahnede fiziksel olarak ne olması gerektiği hakkında açıkça akıl yürütür.

Masadan düşen bir bardak sahnesi için model önce şöyle akıl yürütür:

• Bardağın başlangıç hızı sıfır, konumu masa kenarında
• Yerçekimi bardağı 9.8 m/s² ile aşağı doğru hızlandırır
• Bardak yaklaşık 0.45 saniye sonra zemine temas eder
• Bardak malzemesi kırılgan, zemin sert yüzey
• Darbe kırılma eşiğini aşar, bardak kırılır
• Parçalar momentum korunumuyla dağılır

Bu açık akıl yürütme adımı, herhangi bir piksel üretilmeden önce modelin gizli uzayında gerçekleşir. Sonuç, yalnızca görsel estetiği değil, nedensel zincirleri de gözeten videodur.

Ölçekte Zamansal Dikkat

Bu ilerlemeleri mümkün kılan mimari temel, video modellerinin kareler arasında tutarlılığı koruduğu mekanizma olan zamansal dikkattir. Modern video modellerini çalıştıran difüzyon transformatör mimarisi, videoyu uzay-zaman yamaları olarak işler ve dikkatin hem kareler içinde mekansal hem de kareler arasında zamansal olarak akmasına izin verir.

Modern video modelleri video başına milyonlarca uzay-zaman yamasını işler ve fiziksel tutarlılığa adanmış özelleştirilmiş dikkat başlıklarına sahiptir. Bu ölçek, modellerin nesne kimliğini ve fiziksel durumu yüzlerce kare boyunca takip etmesine olanak tanır ve önceki mimarilerle imkansız olan tutarlılığı korur.

Gerçek Dünya Fizik Ölçütleri

Fizik simülasyonu kalitesini gerçekte nasıl ölçüyoruz? Alan birkaç standartlaştırılmış test geliştirdi:

Kling modelleri, özellikle etkileyici su simülasyonu ve kumaş fiziği ile akışkan dinamiklerinde sürekli olarak üstün performans gösterdi. OpenAI'nin Sora 2'si çarpışma gerçekçiliği ve momentum korunumunda liderdir ve karmaşık çoklu nesne etkileşimlerini etkileyici doğrulukla işler.

Jimnastikçi Testi

En zorlu fizik ölçütlerinden biri Olimpik jimnastiği içerir. Takla atan bir jimnastikçi karmaşık dönme dinamiklerine tabi olur: açısal momentum korunumu, uzuvlar uzadıkça ve büzüldükçe değişken atalet momenti, kalkış ve inişler için kuvvet uygulamasının hassas zamanlaması.

Erken dönem video modelleri havadaki jimnastikçilerin etkileyici tekil kareleri üretirdi ama fiziksel olarak felaket şeklinde başarısız olurdu. Dönüşler rastgele hızlanır veya yavaşlardı. İnişler imkansız konumlarda gerçekleşirdi. Vücut anatomik kısıtlamaları ihlal eden şekillerde deforme olurdu.

Sora 2, Olimpik jimnastiği artık doğru şekilde işlediği bir ölçüt olarak açıkça vurguladı. Model, jimnastikçinin açısal momentumunu tüm rutin boyunca takip eder. Uzuvlar içeri çekildiğinde dönüşü hızlandırır (buz patenci dönüş etkisi) ve uzadığında yavaşlatır.

Malzeme Anlayışı

Fizik simülasyonu, hareketten malzeme özelliklerine kadar uzanır. Bir model cam kırılırken kauçuğun zıplayacağını nasıl bilir? Suyun sıçrarken yağın biriktiğini? Metalin plastik olarak deforme olurken ahşabın kırıldığını?

Cevap, eğitim verilerinde ve modelin öğrenilmiş öncellerinde yatıyor. Malzemelerin dünyayla etkileştiğini gösteren milyonlarca video üzerinde eğitilerek modeller örtük malzeme anlayışı geliştirir. Betona düşen bir cam, halıya düşen camdan farklı bir sonuç üretir ve modern modeller bu ayrımı yakalar.

Sınırlamalar ve Uç Durumlar

Bu ilerlemelere rağmen, yapay zeka videosunda fizik simülasyonu kusursuz değildir. Birkaç bilinen sınırlama devam ediyor:

Uzun vadeli kararlılık: Fizik 5-10 saniye boyunca doğru kalır ama daha uzun sürelerde kayabilir. Uzatılmış videolar yavaş yavaş korunum yasalarını ihlal edebilir.

Karmaşık çoklu gövde sistemleri: İki nesne çarpışması iyi çalışırken, düzinelerce etkileşen nesnenin olduğu sahneler (düşen bir Jenga kulesi gibi) hatalar üretebilir.

Olağandışı malzemeler: Eğitim verisi önyargıları, yaygın malzemelerin (su, cam, metal) egzotik olanlardan (Newton dışı akışkanlar, manyetik malzemeler) daha iyi simüle edildiği anlamına gelir.

Aşırı koşullar: Çok küçük ölçeklerde (moleküler), çok büyük ölçeklerde (astronomik) veya aşırı koşullarda (ışık hızına yakın) fizik genellikle başarısız olur.

İçerik Üreticileri İçin Sonuçlar

Geliştirilmiş fizik simülasyonu video üreticileri için ne anlama geliyor?

İlk olarak, post-prodüksiyon düzeltmeleri ihtiyacını önemli ölçüde azaltır. Daha önce fiziksel imkansızlıkları düzeltmek için dikkatli düzenleme gerektiren sahneler artık ilk seferde doğru şekilde üretilir.

İkinci olarak, yeni yaratıcı olasılıklar sağlar. Doğru fizik simülasyonu, Rube Goldberg makinelerinin, spor sekanslarının ve aksiyon sahnelerinin titiz manuel düzeltme olmadan üretilebileceği anlamına gelir.

Üçüncü olarak, izleyici algısını iyileştirir. İzleyiciler bilinçaltında fizik ihlallerini algılar, bu da fiziksel olarak doğru videoların farkı ifade etmek zor olsa bile daha gerçek hissettirmesini sağlar.

İleriye Giden Yol

Fizik simülasyonu birkaç eksende gelişmeye devam edecek:

Daha uzun zamansal tutarlılık: Mevcut modeller fiziği saniyeler boyunca korur, gelecek modeller dakikalarca koruyacak.

Daha karmaşık etkileşimler: Yüzlerce etkileşen nesnenin olduğu sahneler mümkün hale gelecek.

Öğrenilmiş fizik motorları: Eğitim verilerinden örtük fizik yerine, gelecek modeller bir bileşen olarak açık fizik simülasyonunu içerebilir.

Gerçek zamanlı fizik: Şu anda fizik farkındalıklı üretim yavaş, ancak optimizasyon fiziksel doğrulukla gerçek zamanlı üretime olanak sağlayabilir.

Işınlanan basketbol toplarından gerçekçi sıçramalara yolculuk, yapay zeka video üretimindeki en önemli ilerlemelerden birini temsil ediyor. Modeller, fiziği insanların anladığı şekilde anlamasa da, en azından kısıtlamalarına saygı duymayı öğrendi. İçerik üreticileri için bu daha az düzeltme, daha fazla olasılık ve basitçe daha gerçek hisseden videolar anlamına geliyor.