一文读懂世界模型世界模型到底是啥最近热议的“世界模型”（WorldModel）

一文读懂世界模型世界模型到底是啥

最近热议的“世界模型”（World Model）其实是个老概念。但它之所以又火了，是因为它可能是通向通用人工智能（AGI）的关键。

简单来说，世界模型就是：AI构建一个对现实的内部模拟。就像人脑能提前想“如果我现在去搭地铁，会不会迟到”，AI也可以先在脑子里演练一遍再行动。

这个概念最早可以追溯到1943年，心理学家Kenneth Craik提出：

生物可以靠脑中构建小型现实模型，预测未来，做出更聪明的决策。

这个想法后来影响了多个领域的发展——心理学、机器人学、人工智能都在探索如何用“内部模拟”来提升决策效率。

比如早期AI系统SHRDLU设定了一个“积木世界”：有各种颜色、形状的积木，放在虚拟桌面上，AI可以听懂人类的语言指令，然后操控这些积木完成任务。

但由于当年技术有限，这种模型无法应对复杂的现实环境，很快便被放弃。

直到近几年，大模型（如GPT系列）的崛起改变了一切。

语言模型展现出了很多“训练时没教过但它却会”的能力，研究者开始怀疑：是不是这些模型的内部已经隐约长出了世界模型？

比如，当我们问模型“球从楼上掉下来会怎样”，它往往能回答得头头是道，仿佛它真的理解了重力。

但真相是：它似乎只是看起来会了，不代表真的理解。

哈佛和MIT的研究就发现，语言模型可以说出怎么从A点走到B点，但一旦你稍微改动一下路线，它就懵了——说明它没有形成真正的空间理解，只是背了几个答案模板。

而世界模型的价值，是让AI不再一味模仿，而是真学会推理。

目前的视频生成模型，只是根据训练数据生成下一个合理帧，但它并不理解篮球为什么会弹起来、水为什么会流动。

而如果模型拥有基础的物理常识和因果推理能力，它能更自然地生成符合常识的内容，如羽毛不会像铁球一样落地、镜子里的倒影能正确移动。

所以，AI现在研究的重点之一就是：如何让模型真的理解世界，而不是死记硬背。

对于这个问题，大家的看法不一：

- OpenAI、DeepMind等认为，用多模态数据（文本、视频、3D模拟等）训练，模型会自然形成世界模型；

- Meta的LeCun则主张重新设计AI架构，从底层搭建能学习世界结构的新方式。

总之，世界模型是AI的“内在认知地图”，如果真的能构建出来，AI就不只是预测下一个词，而是像人一样做规划、理解因果、适应变化了。

参考链接：www.quantamagazine.org/world-models-an-old-idea-in-ai-mount-a-comeback-20250902/

techcrunch.com/2024/12/14/what-are-ai-world-models-and-why-do-they-matter/