世界模型的概念与重要性 - 世界模型是AI系统内部携带的环境表征，用于在执行任务前对预测和决策进行评估 [1] - 多位深度学习领域权威人物认为世界模型是构建真正聪明、科学且安全的AI系统不可或缺的部分 [1] - 该概念在心理学、机器人学和机器学习等领域已有数十年历史，类似于人类大脑中避免危险的本能模型 [1] 世界模型的历史渊源 - 世界模型的概念可追溯至1943年心理学家肯尼斯·克雷克提出的"外部现实小尺度模型"设想 [2] - 克雷克的设想预示了认知革命，并将认知与计算能力直接联系起来 [2] - 20世纪60年代末的SHRDLU等AI系统曾使用简易模型，但手工构建的模型难以规模化 [3] 当前AI与世界模型的现状 - 当前大语言模型展现的许多能力使世界模型成为一个颇具解释力的思路 [4] - 然而，生成式AI更像是在学习成百上千条互不关联的经验法则，而非一个自洽的整体世界模型 [4] - 研究者尝试寻找世界模型证据时，发现的是零散的启发式规则，而非连贯的表征 [4] 世界模型的优势与挑战 - 大语言模型可以在其数万亿个参数中编码大量启发式规则，通过数量实现质量 [5] - 缺乏连贯世界模型导致系统鲁棒性不足，例如当1%街道封闭时，LLM的导航能力明显崩溃 [6] - 一个鲁棒且可验证的世界模型有望消除AI幻觉、支持可靠推理并提升系统可解释性 [6] 未来发展方向 - Google DeepMind和OpenAI认为通过足够多的多模态训练数据，世界模型会在神经网络中自然形成 [7] - Meta的杨立昆则认为构建世界模型需要完全不同于生成式AI的全新架构 [7] - 构建世界模型是大型AI实验室和学术界的重点研发方向，但其具体实现方法仍属未知 [7]