世界模型的定義

世界模型是一種能夠對現實世界環境進行仿真，并基于文本、圖像、視頻和運動等輸入數據來生成視頻、預測未來狀態的生成式 AI 模型。它整合了多種語義信息，如視覺、聽覺、語言等，通過機器學習、深度學習和其他數學模型來理解和預測現實世界中的現象、行為和因果關系。

簡單來說，世界模型就像是 AI 系統對現實世界的 “內在理解” 和 “心理模擬”。它不僅能夠處理輸入的數據，還能估計未直接感知的狀態，并預測未來狀態的變化。這種模型使 AI 具備了類似人類的認知和推理能力，能夠在一個虛擬的 “腦海” 中進行模擬和規劃，從而更好地應對現實世界的復雜性。

世界模型的起源與發展

“World Models” 這一詞最早出現在 2018 年 Jurgen 在機器學習頂會 NeurIPS 上發表的一篇名為《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》的文章中。文章以認知科學中人腦的 mental model 來類比世界模型，認為 mental model 參與了人類的認知、推理、決策過程，其中最核心的能力在于反事實推理。

近年來，隨著深度學習技術的不斷發展和計算資源的增加，世界模型的研究取得了顯著的進展。例如，2019 年 DeepMind 發表的 MuZero 算法、2022 年 LeCun 提出的 JEPA 表征模型、2024 年的視頻生成模型 Sora 和城市環境生成模型 UrbanWorld 等，都推動了世界模型在不同領域的應用探索。

世界模型的核心特點

• 內在表征與預測：世界模型可以將高維的原始觀測數據（如圖像、聲音、文本等）編碼為低維的潛在狀態，形成對世界的簡潔而有效的表征。在此基礎上，它能夠預測在給定當前狀態和動作的情況下，下一個時刻的狀態分布，從而實現對未來事件的前瞻性預測。
• 物理認知與因果關系：世界模型具備基本的物理認知能力，能夠理解和模擬物理世界的規律，如重力、摩擦力、運動軌跡等。這使得它在處理與物理世界相關的問題時，能夠提供更準確、更符合現實的預測和決策支持。
• 反事實推理能力：世界模型不僅能夠基于已有的數據進行預測，還能夠進行假設性思考，即反事實推理。例如，它可以回答 “如果環境條件改變，結果會怎樣” 這類問題，從而為復雜問題的解決提供更多的可能性和思路。

世界模型的組成

世界模型通常由三個主要的組件構成：

• 狀態表征模型：其作用是將原始觀測數據（如高維圖像、傳感器數據等）壓縮為低維的潛在狀態，保留關鍵信息，過濾噪聲。常見的實現方法是使用變分自動編碼器（VAE）等技術。這種壓縮和表示方式使得模型能夠更高效地處理和理解復雜的數據輸入。
• 動態模型：這是世界模型的核心部分，用于預測給定當前潛在狀態和動作時，環境的下一個狀態分布。循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）或隨機狀態空間模型（SSM）等通常被用來學習狀態轉移規律，從而構建對世界物理規律的隱式理解。動態模型為智能體提供了一個虛擬的 “沙盤”，使其能夠在其中進行模擬和試驗，而無需在真實環境中進行昂貴的試錯。
• 決策模型：基于狀態預測，決策模型使用模型預測控制（MPC）或深度強化學習（如 Actor-Critic 網絡）等方法，規劃最優的動作序列以達成目標。它根據預測的未來狀態來評估不同動作的價值或獎勵信號，從而指導智能體在環境中采取合理的行動。

世界模型的應用實例

• 自動駕駛領域：自動駕駛汽車可以利用世界模型來實時分析和預測交通狀況的變化。例如，車輛的傳感器收集到周圍車輛、行人的位置、速度以及道路狀況等信息后，將其輸入到世界模型中。世界模型基于這些數據預測其他車輛和行人的未來運動軌跡，以及交通信號的變化等，從而提前做出決策，如加速、減速、變道或剎停，以確保行車的安全性和舒適性。
• 機器人領域：在機器人操作任務中，世界模型能夠幫助機器人更好地理解和適應環境。比如，一個工業機器人在裝配生產線上的零件時，世界模型可以根據機器人對零件的視覺觀察和歷史操作經驗，預測不同操作動作對零件位置和姿態的影響，從而選擇最優的操作路徑，提高裝配的效率和精度。
• 游戲與虛擬現實領域：世界模型可以用于生成更加逼真和智能的游戲角色行為。游戲中的非玩家角色（NPC）可以基于世界模型對玩家的行為、周圍環境的變化做出合理的反應和決策，使游戲的交互性和可玩性得到提升。同時，在虛擬現實環境中，世界模型也能夠實時預測用戶的行為和意圖，為用戶提供更自然、更沉浸式的體驗。

世界模型面臨的挑戰與未來展望

盡管世界模型展現出了巨大的潛力，但也面臨著許多挑戰：

• 數據需求與質量：構建世界模型需要大量的多模態數據，包括視頻、音頻、傳感器數據等，而這些數據的收集、標注和整理往往成本高昂且耗時費力。同時，數據的質量和多樣性也會直接影響模型的性能和泛化能力。
• 計算資源與效率：訓練和運行世界模型需要龐大的計算資源，這不僅限制了模型的規模和復雜度，也增加了研發和應用的成本。

本文轉載自??智駐未來??，作者：智駐未來