编辑：张倩 对于机器人来说，世界模型真的有必要想象出精确的未来画面吗？在一篇新论文中，来自华盛顿大学、索尼 AI 的研究者提出了这个疑问。 机器之心报道 众所周知，世界模型是一种让 AI「想象未来」的学习方法。它可以从大量数据中学习世界的运行规律，然后根据当前状态预测未来可能发生的事情。这种能力非 常关键，因为如果 AI 能对未来做出合理预测，就能提前规划出更聪明、更稳健的行动策略。 在实践中，世界模型的实现形式多种多样，从小规模的基于状态的动力学模型，到大型的基于动作条件的视频预测模型都有。但无论形式如何，大多数模型都会 尝试「还原未来的画面」。这种方法虽然常常能生成逼真的图像，但却不一定适合用来做决策。原因在于：图像看起来再真实，也可能漏掉一些真正关键的语义 细节 —— 比如两个物体是否真的发生了接触。 过去有一些方法尝试只建模「与任务相关」的信息，但这类方法往往需要额外的假设，比如必须知道奖励函数或任务中某些已知因素。这让它们在实际使用中变 得不太灵活。 如果像素信息并非规划所必需，那么做出行动决策所真正需要的是什么？ 这篇论文提出： 能够预测关于未来结果的语义信息就足够了 。世界模型不应再专注于预测原 ...