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　　关键在于让人工智能能够从环境中学习，并在其“头脑”中忠实地呈现其抽象版本，就像人类和动物一样。为此，开发者需要使用模拟世界来训练人工智能。这就像通过玩《GT赛车》学习驾驶，或通过《微软飞行模拟器》学习飞行一样。这些世界模型涵盖了规划、采取行动和预测未来所需的一切，包括物理和时间。

　　世界模型方法——有点令人困惑地指代模拟训练环境和抽象表征——已经对现实世界产生了潜在的巨大影响。风险投资公司Lightspeed的合伙人兼投资者莫里茨·拜尔-伦茨（Moritz Baier-Lentz）表示，无人机战争、新型机器人以及比人类更安全的自动驾驶汽车都将受益于此。

　　人工智能先驱们几乎一致认为，世界模型对于创造下一代人工智能至关重要。许多人甚至表示，未来有一天，世界模型对于创造出超越人类的“通用人工智能”（AGI）至关重要。斯坦福大学教授、人工智能“教母”李飞飞已筹集2.3亿美元，用于创办世界模型初创公司World Labs。

　　英伟达首席执行官黄仁勋表示，世界模型可以帮助解锁“物理人工智能”，以实现机器人、自动驾驶汽车等的自主操控。

　　虽然目前人们关注的焦点是实现大型语言模型和 ChatGPT 的人工智能类型，但基于世界模型的人工智能在前沿研究中正获得发展势头，并可能使技术在我们的生活中扮演新的角色。

　　目前尚不清楚所有这些押注是否真的能带来企业领导者所预测的超级智能。但短期内，世界模型或许能让人工智能在目前尚不擅长的任务上表现得更好，尤其是在空间推理方面。

　　优步人工智能项目前负责人、经常批评当前人工智能方法的加里·马库斯 (Gary Marcus) 表示，无论如今的生成式人工智能训练了多少数据，它们都只能学习一个关于世界如何运作的概率模型。本质上，如今的人工智能学习的是所有输入数据之间的关联——无论是文字和图像，还是分子及其功能。这种模糊的近似值似乎被编码在它们的人工智能“大脑”中，由数据和一长串关于如何操作数据的规则混合而成，而这些规则往往不完整或自相矛盾。

　　一个很好的例子：一台运行 1979 年程序的雅达利 2600 电脑可以在国际象棋比赛中击败最先进的聊天机器人。这些机器人往往会尝试非法走法，并很快忘记棋子的位置。本质上，当今基于 Transformer 的人工智能是在进行预测，而不是逻辑推理。尽管它们已经通过无数游戏和无数规则手册的训练，但仍然如此。雅达利之所以获胜，是因为它使用一个古老而简陋的内部世界模型版本——数据库——来保持棋子的位置准确。

　　有些人工智能可以在国际象棋比赛中击败雅达利，甚至任何人类。谷歌于 2019 年发布的 MuZero，其构建方式与随后的生成式人工智能机器人截然不同。它的成功之处在于学习如何创建其所玩游戏的精确表征。

　　但是，现实世界中发生的任务远比游戏的受限世界复杂得多，那么该怎么办呢？为了应对这些挑战，谷歌 DeepMind 的研究人员着手创建一个系统，能够以前所未有的保真度生成现实世界的模拟。

　　最终成果是，Genie 3（目前仍处于研究预览阶段，尚未公开发布）能够仅凭文本提示，生成照片般逼真的开放世界虚拟景观。你可以将 Genie 3 视为一种快速生成本质上类似开放世界电子游戏的方法，它可以尽可能忠实于现实世界。在这个虚拟空间中，人工智能婴儿可以无休止地玩耍、犯错，并学习如何实现目标，就像现实世界中的幼年动物或人类一样。这个实验过程被称为强化学习。

　　项目联合负责人杰克·帕克-霍尔德表示，Genie 3 是一个系统的一部分，该系统可以帮助训练未来驾驶机器人、自动驾驶汽车和其他“具身化”人工智能的人工智能。他补充说，环境中可能充满了人和障碍物：人工智能可以通过观察人类在虚拟空间中的活动来学习如何与人类互动。

　　目前，关于人们如何在虚拟环境中操作的数据来源已经非常庞大，例如这项服务可以捕捉电子游戏中的游戏玩法和用户行为。这些数据来源对于致力于实现通用人工智能（AGI）以及能够操控机器人的人工智能的各大前沿人工智能实验室来说，可能尤其有用且极具价值。最终，所有这些在虚拟环境中的学习不仅可以催生更智能的聊天机器人，还可以催生能够在现实世界中安全运行的系统。

　　总部位于多伦多的 Waabi 公司构建了一个名为“Waabi World”的虚拟世界，专门用于训练人工智能驾驶卡车。让它们在模拟环境中反复碰撞比在现实世界中尝试一次更安全（也更便宜）。该公司首席执行官Raquel Urtasun表示，这可以让人工智能记录数百万英里的虚拟驾驶里程。她补充说，预计到今年年底，Waabi 的软件将能够在真实道路上自动驾驶一辆真正的卡车。

　　法学硕士似乎已经接管了白领工作中的一些职能，而具备世界模型智能的人工智能可以让它们接管更多工作。蓝领工作一直以来相对安全。但随着人工智能开发者对世界模型的深入研究，机器人可能会开始申请卡车司机、水管工或护理员等职位。

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