世界模型存在五大硬伤遭质疑,卡耐基梅隆团队提出PAN新架构突破AI认知瓶颈

2025-09-28 10:59:30 1459次浏览

  

机器之心专题报道

当前世界模型的发展现状值得深入反思与批判。

众所周知,大语言模型(LLM)通过预测对话中下一个单词的方式生成输出。这种机制赋予其对话、推理甚至创作能力,使其表现已接近人类智能水平。然而,以ChatGPT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。一个值得思考的问题是:如果我们能够完美模拟环境中所有可能的未来,是否就能创造出真正强大的AI?对比人类认知可以发现,与ChatGPT不同,人类能力由具体技能和深度复杂能力共同构成。

研究人员通过一个模拟推理案例说明:一个可能带有自私动机的人,会通过心理模拟多种可能结果来决定如何帮助哭泣者。人类能够执行各种复杂任务,这些都基于相同的大脑认知架构。那么,是否存在一个AI系统也能具备这种全方位的任务处理能力?

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,对AI领域前沿方向"世界模型"的局限性展开了深入探讨。

在题为《Critiques of World Models》的论文中,研究者们系统分析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、推理架构选择、目标函数确定以及在决策系统中的 应用方式。基于这些分析,团队提出了一种创新的世界模型架构PAN(Physical, Agentic, and Nested AGI System),该架构采用分层、多级和混合连续/离散表示,并整合了生成式与自监督学习框架。

研究团队特别指出,当前世界模型建设存在几个需要批判性思考的方面:

在数据层面,虽然视频等感官数据量庞大,但其信息冗余度高而语义含量低。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,还能编码抽象概念。因此,通用AI的发展不能偏重单一模态,必须融合视频、文本、音频等多层次数据。

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。人类认知通过将感知归类为离散概念来解决这个问题,语言正是这些概念的载体。最优方案应采用混合表示,结合离散符号的稳健性与连续嵌入的细节捕捉能力。

在架构设计方面,完全否定自回归生成模型并不可取。更好的解决方案是采用分层的生成式潜在预测(GLP)架构,通过生成式解码器确保模型与真实数据的关联性,同时利用分层抽象隔离底层噪声。

在训练目标上,基于数据空间的生成式重构目标函数比潜在空间重构更具优势,能提供更稳定可靠的监督信号,从根本上避免模型崩溃问题。

在应用方式上,强化学习(RL)框架比模型预测控制(MPC)更具通用性和灵活性。RL将计算成本从决策时转移到训练时,使智能体能够进行更长期的战略规划。

PAN世界模型基于以下核心设计原则:多模态数据整合、连续与离散表示结合、分层生成建模架构、基于观察数据的生成损失、以及通过RL训练智能体。该架构通过模块化组织原始感知输入,实现对各层体验的丰富内部模拟,显著增强智能体的推理和规划能力。

在训练策略上,PAN首先通过自监督方式独立预训练各模块,随后通过多模态数据进行对齐整合。这种分阶段训练方式使其能够充分利用感觉信息建立知识基础,并借助LLM实现跨模态泛化。

研究团队强调,世界模型的本质不在于生成视频或虚拟现实,而在于模拟现实世界中的所有可能性。目前的研究范式和实践仍处于初级阶段。通过对现有世界模型思想的批判性分析,以及PAN架构的提出,研究团队希望能够推动更强大世界模型的理论发展和实践创新。

< p>与传统强化学习智能体或MPC智能体不同,由PAN驱动的智能体利用预计算模拟缓存,能够根据  当前信念和预期结果选择行动,实现更高效、灵活的规划方式,这种机制更接近人类推理的灵活性特征。

更多技术细节和实验数据,请参阅论文原文:https://arxiv.org/abs/2507.0516  9

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