Die Entwicklung von Weltaktionsmodellen adressiert eine grundlegende Schwäche der aktuellen Robotik-KI. Während bestehende Modelle lediglich lernen, welche Bewegungen mit bestimmten Kamerabildern korrespondieren, fehlt ihnen das Verständnis für die tatsächlichen Veränderungen in der Umwelt. Eine neue Übersicht, die rund hundert wissenschaftliche Arbeiten analysiert, unterteilt diese Modelle in zwei architektonische Ansätze und hebt einen entscheidenden Vorteil hervor: Sie können aus alltäglichen Videos lernen, die keine spezifischen Aktionsbeschreibungen für Roboter enthalten. Diese Art von Daten war für traditionelle Robotik-KI weitgehend nutzlos. Die Relevanz dieser Entwicklung liegt in der Möglichkeit, dass Roboter durch das Verständnis von Konsequenzen ihrer Bewegungen effizienter und sicherer agieren können. Eine abschließende Bewertung der Auswirkungen auf die Branche ist jedoch zum jetzigen Zeitpunkt verfrüht.