什么是世界模型 这一期,AI 科普达人 New Machina 将介绍什么是世界模型(World Model),世界模型与大语言模型(LLM)的区别,以及有哪些应用? 根据杨立昆(Yann LeCun)提出的定义,世界模型的核心思想,是让智能系统拥有一套关于 “世界如何运作” 的内部表征。它不仅仅是对数据的简单记忆或者模式识别,而是一种能够模拟和推演外部环境动态变化的能力。举个例子,假如一个机器人要搬动一个盒子,有了世界模型,它就可以在心里 “预演” 各种情况,比如这个动作是否会导致其他盒子掉落,从而做出更安全、更合理的决策。 大语言模型虽然能够准确预测下一个词汇或语句,却难以真正理解事物之间的因果关系,更别提空间推理和物理动态。正如杨立昆等研究者所指出的,这种缺乏常识和推理能力,是目前 AI 迈向类人智能路上的一大障碍。 世界模型的出现,正是为了弥补这一短板。它们不像传统的有监督学习那样依赖大量人工标注数据,而是通过自监督的方式,从无标签的数据中直接学习世界的规律。这种方式和人类、动物的学习过程非常接近,比如人们通过观察、互动、反思,逐步积累对世界的理解。AI 如果能像这样从视频、传感器数据等原始输入中自主归纳和预测,将有望实现更高级别的智能。 世界模型不是用来 “谈论” 世界,而是用来 “模拟并行动”。这让它们在机器人、自动驾驶等需要实时决策和安全保障的领域显示出巨大价值。世界模型可以让机器先在内部演练不同方案,再去执行实际操作,从而大幅降低试错成本和风险。 更深一层来看,世界模型的研究其实代表着人工智能发展方向的转变。AI 不再是单纯的信息处理或文本生成工具,而是追求对客观世界本身的理解和推理。这种能力一旦成熟,将极大拓展智能系统在现实世界中的应用边界,尤其是在需要复杂决策、主动规划的场景里。 #WorldModel #世界模型 #人工智能 #智能系统 #AI技术
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