AGI之道？大模型：世界模型

最近与某央企合作参加国资委的熠星创新大赛人工智能赛道，项目顺利进入路演环节。在启动会上，和清华大学沈阳教授团队的张博士对AGI的实现路径进行了沟通，张博士的观点如下：

关于AGI时代，学界的态度不一，但我觉得还是积极态度多一些，我个人的话也是比较看好AGI的。另外我比较期待GPT5.0的发布，我觉得可以通过它来看我们从窄AI到AGI到底还有多远的距离。

至于大模型是不是唯一或者最优解，我觉得倒不一定，因为Transformer它毕竟还是一个概率模型，只要是概率模型，幻觉问题就很难彻底解决，所以有的专家就会从这个角度去批判。只不过当前，它还是关注度最高且应用最广泛的模型。另外Yann Le Cun的世界模型，我觉得如果能有好的产品出来，那我觉得也是一个很好的路径。

所以，大模型是否是AGI的最优解，还不确定；有可能世界模型，是一个更好的路径。

接下来，借着这个机会，我们了解一下 世界模型 。

01 什么是世界模型

世界模型(World Model)是人工智能领域中的一个重要概念,常用于强化学习。它是一种能够构建并预测环境动态特性的模型,让AI系统能够通过模拟来预测未来状态,从而做出更好的决策。世界模型可以看作是AI系统的"心智模型",反映了AI对自身和外部世界的认知和期望。

02 为什么需要世界模型

想象一下，一个机器人在未知的星球上进行探索。没有世界模型，它可能无法预测下一步行动的后果。而有了世界模型，机器人可以预测不同行动的结果，选择最安全或最有效的路径。这就是世界模型在自动驾驶汽车、智能家居系统、甚至医疗诊断中的应用潜力。

世界模型赋予了AI系统以下几个方面的能力:

1. 抽象能力:从原始感知数据中提取高层次特征和概念,实现对环境的抽象表示,从而更好地处理复杂多变的环境和高层次任务。

2. 预测能力:根据当前状态和动作,预测未来可能发生的状态和奖励,实现对环境的动态预测,从而更有效地规划和决策,适应环境变化。

3. 模拟和理解复杂环境的能力:通过内部模拟,能够"想象"和预测各种未知的未来情境,在策略规划和决策支持方面具有显著潜力。
4. 学习效率:相比基于大数据的Transformer架构,世界模型可能在处理数据稀缺、未知环境等情况下表现更优。
   

   
   

03 如何构建世界模型

1. 感知数据处理:
   通过计算机视觉、语音识别等感知技术获取环境中的数据,如图像、声音、文本等。
   将这些原始感知数据转化为可理解的形式,为后续的数据建模和学习做准备。
2. 数据建模与学习:
   利用机器学习和深度学习等技术,对感知数据进行建模和学习。
   通过大量数据训练,让模型掌握环境中的规律和模式,形成对世界的认知和理解。

3. 预测与仿真:

   基于学习到的模型,生成对未来环境的预测和仿真。
   通过模拟不同场景和行为,为决策者提供决策支持和指导。
   二、具体实现方式包括:

• 使用概率图模型和深度学习技术构建世界模型

• 采用VAE(变分自编码器)和RNN(循环神经网络)的方式,在虚拟"梦境"环境中训练智能体,让其学会在真实环境中的技能

• Meta提出的JEPA(联合嵌入预测架构),通过多层次的世界模型预测器来预测世界的不同状态
  总的来说,世界模型的实现需要结合感知、建模、预测等多个技术环节,让AI系统能够构建并理解环境的内部表示,从而做出更加智能的决策和行为

04 与大语言模型对比

大语言模型（如ChatGPT）在文本生成和理解方面取得了巨大成功，但它们通常缺乏对现实世界物理规律的理解。相比之下，世界模型更加注重于模拟和预测环境的动态变化，这使得它在实现通用人工智能（AGI）方面具有潜在优势。

世界模型和大语言模型之间的主要区别:

1. 目标定位不同:

- 大语言模型主要关注于从大规模文本数据中学习语言的语义结构和统计规律,目标是实现更好的自然语言处理能力。

2. 知识表征不同:

- 大语言模型主要学习文本数据中的统计模式和语义关系,侧重于语言本身的表征,对真实世界的理解相对较浅。

3. 实现难度不同:

- 大语言模型虽然也面临一定的技术挑战,但相比世界模型来说,已经有较为成熟的实现方法和应用。

4. 应用场景不同: