世界模型：AI 如何学习预测行为的后果

只读文本的人只能学会语言。然而，仅仅阅读关于重力或因果相互作用之类的内容，与观察它们或亲身经历它们是两回事。因此，所谓的“世界模型”利用视频和3D仿真来构建关于世界及其运行方式的内在图景。这样，它们不仅学会理解物理关联，还能预测自身行为的影响。

世界模型从视频中学习物体如何运动以及由此产生什么后果。

自动驾驶汽车和机器人可以利用这类模型在虚拟环境中演练日常或危险场景。

它们目前尚未成熟：其预测往往难以理解。

“在计算机科学中，世界模型这一概念还相当新，”弗莱堡大学模式识别与图像处理教授Thomas Brox说。“不过在生物学乃至神经科学中，这一概念早已存在很久。”在那里，它描述的是生物用来做出预测并采取适当行为的环境内在表征。动物和人类基于感官印象与经验形成对周围环境的内在映像，这有助于它们寻找食物或避开危险。神经科学家研究大脑中的神经网络如何生成并更新这些模型。只有一个系统知道自身行为会带来什么后果，才能合理规划以实现其目标。

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Thomas Brox是弗莱堡大学模式识别与图像处理教授，他本人也在那里训练世界模型。

（图片：弗莱堡大学）

从根本上说，谷歌DeepMind的AI系统AlphaGo在2015年至2017年间战胜了多位职业围棋棋手，它也已经具备某种世界模型。不过，其内部表征仅限于棋盘游戏。“现实世界当然要复杂得多，无法用几条简单的游戏规则来描述，”Brox说，他在自己的计算机视觉研究团队中也在训练世界模型。“因此，当前世界模型的思路是从数据中学习。”

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