世界模型一种能够对现实世界环境进行仿真，并基于文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频、预测未来状态的生成式 AI 模型
世界模型的定义
世界模型是一种能够对现实世界环境进行仿真，并基于文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频、预测未来状态的生成式 AI 模型。它整合了多种语义信息，如视觉、听觉、语言等，通过机器学习、深度学习和其他数学模型来理解和预测现实世界中的现象、行为和因果关系。简单来说，世界模型就像是 AI 系统对现实世界的 “内在理解” 和 “心理模拟”。
世界模型的概念框架
世界模型通常由三个主要的组件构成：
- 状态表征模型：将原始观测数据（如高维图像、传感器数据等）压缩为低维的潜在状态，保留关键信息，过滤噪声。常见的实现方法是使用变分自动编码器（VAE）等技术。
- 动态模型：这是世界模型的核心部分，用于预测给定当前潜在状态和动作时，环境的下一个状态分布。循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或随机状态空间模型（SSM）等通常被用来学习状态转移规律。
- 决策模型：基于状态预测，决策模型使用模型预测控制（MPC）或深度强化学习（如 Actor-Critic 网络）等方法，规划最优的动作序列以达成目标。
世界模型的起源
“World Models” 这一词最早出现在 2018 年 Jurgen 在机器学习顶会 NeurIPS 上发表的一篇名为《Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution》的文章中。文章以认知科学中人脑的 mental model 来类比世界模型，认为 mental model 参与了人类的认知、推理、决策过程，其中最核心的能力在于反事实推理。
世界模型与控制理论
世界模型与控制理论在强化学习领域有紧密联系。在强化学习中，世界模型可以被视为环境模型，用于预测环境的动态变化。通过在世界模型中进行模拟和试错，智能体可以在虚拟环境中学习最优策略，而无需在真实环境中进行昂贵的试错。这种能力对于复杂动态环境中的智能体表现尤为重要。
世界模型的应用
世界模型在多个领域都有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、游戏与虚拟现实、视频生成等。例如，在自动驾驶领域，世界模型可以实时分析和预测交通状况的变化，帮助车辆提前做出决策。在机器人领域，世界模型能够帮助机器人更好地理解和适应环境，提高操作的效率和精度。