世界模型存在五大硬伤遭质疑,邢波团队提出PAN新架构突破AI认知局限

2025-09-29 05:15:31 8879次浏览

  

机器之心报道

当前的世界模型架构存在值得商榷之处。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中的下一个词汇来生成输出。这种机制使其展现 出接近人类水平的对话、推理乃至创作能力。然而,以Chat GPT为代表的大模型与真正的通用人工智能(AGI)之间仍存在明显差距。如果能够完美模拟环境中所有可能的未来状态,是否就能创造出更强大的AI?值得注意的是,与ChatGPT不同,人类的能力体系包含具体技能与深度复杂能力的层级划分。

以人类行为为例:一个(可能带有私心的)个体会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣的人。人类能够执行各类复杂任务,这些能力都建立在统一的大脑认知架构之上。那么,是否存在能同样处理所有任务的人工智能系统?

近期,来自卡耐基梅隆大学、沙特穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学和加州大学圣迭戈分校的研究团队,针对AI领域前沿的世界模型(World Models)展开了局限性探讨。

在题为《Critiques of World Models》的论文中(论文链接:https://arxiv.org/abs/2507.05169),研究者提出了构建世界模型的五个关键维度:训练数据准备、通用表征空间设计、推理架构优化、目标函数选择以及决策系统应用。基于这些维度,团队创新性地提出了PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System)架构,该模型采用分层、多级的混合连续/离散表示,并整合了生成式与自监督学习框架。

据研究者透露,PAN模型的详细技术细节将很快公布。MBZUAI校长兼CMU教授邢波在论文提交后特别转推,透露首个27B参数的PAN版本即将发布,这将成为首个可运行的通用世界模拟器。

研究团队对现有世界模型提出了系统性批判:

在数据层面,虽然视频等感官数据体量庞大,但信息冗余度高而语义密度低。相比之下,自然语言作为人类经验的高度压缩形式,不仅能描述物理现实,还能编码"正义"、"动机"等抽象概念。因此,通用人工智能的发展必须兼顾多模态数据,视频捕捉物理动态,文本承载抽象知识,任何单一模态的偏重都会造成认知缺失。

在表征方式上,单纯依赖连续嵌入表示世界状态存在脆弱性,难以应对感官数据的噪声干扰。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这一问题,语言正是这种离散概念的载体。研究证明,采用混合表示策略——结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力——能实现最优效果。

针对架构设计,研究团队反驳了"自回归生成模型必然失败"的观点。 他们提出的分层生成式潜在预测(GLP)架构,通过"增强型LLM+扩散模型"的组合,既能保持与真实数据的关联,又能通过分层抽象隔离底层噪声,实现更强大的推理能力。

在训练目标方面,潜在空间重构损失存在"平凡解崩溃"风险,而基于数据空间的生成式重构目标能提供更稳定的监督信号。理论分析表明,潜在损失仅是生成式损失的宽松上界,不能保证真实预测的准确性。

关于模型应用,相比计算密集的模型预测控制(MPC),强化学习(RL)框架更具优势。RL将计算成本转移到训练阶段,使智能体既能快速响应,又能进行长期战略规划。

PAN世界模型基于五项核心设计原则:全模态数据覆盖、连续离散混合表 示、分层生成建模、基于观察的生成损失、以及RL驱动的体验模拟。该架构通过模块化组织原始感知输入,构建多层次的内部模拟环境,显著增强智能体的推理规划能力。

在训练策略上,PAN首先对各模态模块进行独立预训练,再通过多模态数据进行对齐整合。这种分阶段方法大幅提升了数据处理效率,其中LLM负责跨模态泛化,扩散模型处理视觉信息。

研究团队特别强调,世界模型的本质不在于生成视频或虚拟场景,而在于模拟现实世界中的所有可能性。当前的研究范式仍处于初级阶段。通过批判性分析现有框架并提出PAN架构,研究者希望推动更强大世界模型的发展。

与传统强化学习智能体或MPC方案不同,基于PAN的智能体利用预计算模拟缓存,在决策时能根据当前信念和预期结果高效选择行动,这种模式更接近人类灵活的推理方式。

更多技术细节请参阅原始论文。

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