世界模型，也称为世界模拟器，是近年来 AI 领域的一个热门话题。这些模型试图通过模拟现实世界的行为和规律来提高 AI 的预测和推理能力。
AI 先驱李飞飞的世界实验室（World Labs）已筹集 2.3 亿美元用于构建 “大型世界模型”，而 DeepMind 则聘请了 OpenAI 视频生成器 Sora 的创建者之一来从事 “世界模拟器” 的工作。本文将探讨世界模型的概念、当前的发展状况以及面临的挑战。
什么是世界模型？
世界模型从人类自然发展出的世界心理模型中汲取灵感。我们的大脑通过将从感官中获得的抽象表示形式转化为对周围世界的更具体理解，从而生成“模型”。这些模型使我们能够预测未来的情况并据此作出决策。例如，职业棒球击球手能够在几毫秒内决定如何挥棒，因为他们能够本能地预测球的轨迹。
AI 研究人员 David Ha 和 Jürgen Schmidhuber 在一篇论文中解释了这一点。他们指出，职业击球手的反应是潜意识的，基于内部模型的预测，能够在正确的时间和位置反射性地挥动球棒。这种潜意识推理被认为是实现人类水平智能的关键。
建模世界
尽管世界模型的概念已经存在了几十年，但最近因其在生成视频领域的潜力而受到关注。大多数 AI 生成的视频都会陷入“恐怖谷”效应，即生成的图像和视频看起来非常接近真实但又略显怪异。这是因为这些模型虽然能够准确预测某些现象（如篮球的弹跳），但并不真正理解这些现象背后的原因。
世界模型通过在包括照片、音频、视频和文本在内的广泛数据上进行训练，旨在创建关于世界如何运作的内部表示，并具备推理行动后果的能力。这使得世界模型能够生成更自然、更连贯的视频内容。
应用前景
- 视频生成：
- 世界模型可以生成更真实的视频内容，避免“恐怖谷”效应。例如，一个世界模型可以更好地理解羽毛和铁砧的物理特性，从而生成更合理的运动轨迹。
- 数字和物理领域的预测和规划：
- Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 认为，世界模型可以用于复杂预测和规划。例如，一个世界模型可以理解如何从一个脏房间变成一个干净房间，并提出一系列具体的行动步骤。
- 游戏和虚拟世界生成：
- 世界模型可以按需生成用于游戏、虚拟摄影等的 3D 世界。这将显著降低创建虚拟互动世界的成本和时间。
- 机器人技术：
- 世界模型可以赋予机器人对周围世界的意识，使它们能够更好地理解和互动。这将极大地扩展机器人的应用范围和能力。
面临的挑战
尽管世界模型的概念非常吸引人，但实现这一目标仍面临许多技术和工程上的挑战：
- 计算资源：
- 训练和运行世界模型需要巨大的计算能力，甚至比当前的生成模型所需更多。例如，OpenAI 的 Sora 需要数千个 GPU 来训练和运行。
- 数据质量和多样性：
- 训练数据的质量和多样性至关重要。缺乏广泛和具体的数据会导致模型在生成特定场景时出现问题。例如，一个主要在欧洲城市晴天视频上训练的世界模型可能难以理解或描绘韩国城市的雪景。
- 幻觉和偏见：
- 世界模型可能会产生幻觉并内化训练数据中的偏见。这需要通过精心设计的数据集和算法来缓解。
- 环境理解和导航：
- 世界模型需要生成一致的环境地图，并具备在这些环境中导航和互动的能力。这是一项复杂的任务，目前的模型在这方面仍有待提高。
世界模型是 AI 领域的一个前沿研究方向，具有巨大的潜力。它们不仅可以生成更真实的视频内容，还可以在数字和物理领域的预测、规划、游戏生成和机器人技术等方面发挥重要作用。尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步，世界模型有望在未来几年内实现重大突破。（来源）