聚焦区块链随着ChatGPT的出现，人工智能高速发展，全球科技大佬强势入局AIGC，人类文明开始数字时代迈入数智时代。
从1950图灵提出了人工智能（AI）的概念，到2022 图灵奖得主、卷积神经网络之父杨立昆（Yann LeCun）提出 关于“世界模型（World Model）” 最新构想，并取得卓有成效的进展于2023年推出拟人化的模型I-JEPA。从1950年至今，人工智能领域不断刷新里程碑式的事件，人工智能迭代速度超乎想象。
当今的数字时代里，人工智能技术正在以惊人的速度发展，而其中的世界模型技术（World model）更是备受瞩目。它被认为是实现“强人工智能”的重要组成部分，其核心是让机器在缺乏外界环境信息的情况下，用其所掌握的知识模型推测环境、预测未来。
人工智能（AI）时代，人人都需要了解一些人工智能的基础知识，这些知识可以帮助我们理解这个新时代，跟上这个新时代。
本文旨在内容通俗易懂的阐述，抛开人工智能方面数学基础、 Python编程知识、神经网络知识、深度学习框架等比较深奥难懂的前导知识，不论你是技术人员还是非技术人员，都能理解智能时代的底层逻辑和基本原理。
通向通用人工智能的关键技术-世界模型（World Model）
1）什么是世界模型（World Model）？
世界模型（World Model）是人工智能领域中的一个进阶概念，常用于强化学习。它可以构建并预测环境的动态特性，让AI能够通过模拟来预测未来的状态，帮助做出决策。世界模型可以看作是AI系统的“心智模型”，它反映了AI系统对自身和外部世界的认知和期望。
世界模型（World Model）的主要目的是，设计一个可以更新状态的神经网络模块、用来记忆和建模环境，实现输入当前观测(图像、状态等)和即将采取的动作、根据模型对世界的记忆和理解、预测下一个可能得观测(图像、状态)和动作，并通过采取动作后， 下一时刻的实际观测和预测的观测之间的差异，来实现自我监督的训练模型。
世界模型（World Model）早在上世纪六十年代就被提出，并被广泛应用于计算机科学、认知科学、心理学等领域。随着AI技术的发展，世界模型（World Model）也不断演进和改进，以适应更复杂和多样化的环境和任务。例如，在强化学习（Reinforcement Learning）领域，世界模型（World Model）被用于建立基于模型（Model-Based）的方法，以提高AI系统的学习效率和泛化能力。而在计算机视觉（Computer Vision）领域，世界模型（World Model）被用于建立基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的方法，以提高AI系统的图像生成和理解能力。
世界模型（World Model）是实现AGI的重要技术之一，因为它可以使AI系统具备以下几个方面的能力：
抽象能力：世界模型（World Model）可以使AI系统从原始的感知数据中提取出高层次的特征和概念，从而实现对环境的抽象表示。这样可以使AI系统更容易地处理复杂和多变的环境，以及更高层次的任务。
预测能力：世界模型（World Model）可以使AI系统根据当前的状态和动作，预测未来可能发生的状态和奖励，从而实现对环境的动态预测。这样可以使AI系统更有效地规划和决策，以及更灵活地适应环境变化。
模拟能力：世界模型（World Model）可以使AI系统根据自身构建的内部模型，生成虚拟的场景和情境，从而实现对环境的主动模拟。这样可以使AI系统更自主地探索和学习，以及更创造地解决问题。
交互能力：世界模型（World Model）可以使AI系统根据自身和其他智能体的行为和目标，推断出彼此的意图和信念，从而实现对环境的社会交互。这样可以使AI系统更友好地协作和沟通，以及更理解地共情和道德。
2）世界模型（World Model）最新研究理论及应用
2022年2月份，图灵奖得主、卷积神经网络之父、Meta的首席AI科学家Yann LeCun发表《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence》，提出以AI为基础构建“世界模型（World Model）”的设想：创造出一个机器，让它能够学习世界如何运作的内部模型，这样它就可以更快速地学习，为完成复杂任务做出计划，并且随时应对不熟悉的新情况。
LeCun认为，想要让AI接近人类水平，其需要像婴儿一样学习世界如何运作。由此，他提出了“世界模型”猜想的解决方案即为JEPA（联合嵌入预测架构）。JEPA通过一系列的编码器提取世界状态的抽象表示，并使用不同层次的世界模型预测器，来预测世界的不同状态，并在不同的时间尺度上做出预测。
人工智能来源于对人类智能的模拟。婴儿起初与外界互动相对较少，主要通过观察来学习世界的运行规则。随着成长他们会慢慢积累大量关于世界构造的背景知识。机器如何像人和动物一样学习？
LeCun提出自主智能机构，由六个独立模块组成，感知模块接收信息，成本模块考虑行为驱动和内在动机，配置器负责控制，世界模型模块负责填补缺失信息和预测，参与者模块提供行动建议，短期记忆模块负责记录。且假设每个模块可以容易地计算一些目标函数，以及相对应的梯度估计，并将梯度信息传播到上游模块。这一套非常的拟人化的系统设计。
2023年6月份，基于此理论的拟人化的模型I-JEPA发布，虽然在实际使用上的表现和当初设想的有差距。但它类似人脑高级抽象的学习特征，有希望让大模型摆脱对预料大数据之类的依赖。
3）世界模型（World Model）与大语言模型（LLM）
大语言模型（Large Language Model, LLM）基于海量文本数据训练的深度学习模型。包含数千亿(或更多)参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica和LLaMA，通常它们的训练方式是自监督或者半监督的。
2022年ChatGPT带动大语言模型疯狂破圈。由于大规模语言模型可信性无法保证、时效性差等自身的局限，数据原因、标注策略导致的局限等原因，尽管近年来大型语言模型（LLM）的能力不断提高，但其实主要还是学习表面的统计规律。ChatGPT 能够在一定范围内理解和记忆上下文，但这种记忆是短暂且有限的，有时会甚至生成一些不准确或完全不存在的信息。 ChatGPT 的知识库是训练数据目前是截至到 2022 年 1 月，可用信息有限，对于之后发生的事件和信息， ChatGPT 一无所知。
世界模型（World Model）是模仿人脑建模大型智能神经网络系统，在可构造的理解力与创造力方面更具优势。
WorldBrain基于世界模型World Model全⾯的、多功能的去中⼼化⼈⼯智能系统
WorldBrain是OpenAI 旗下基金会WorldBrains Fundation 发起的一项创新项目。与ChatGPT 不同的是它采用了WorldModel这一模型,基于WorldModel模型，通过Web3赋能 AI，将人工智能、神经科学和区块链技术相结合，旨在开发全面的、多功能的去中心化人工智能系统。WorldBrain提出了利用Web3技术赋能AI的理念，基于“世界模型”理论等，用以创造真正意义上的通用人工智能。
动物的智能上限远不及人类，因为动物的大脑缺少强大的“学习网络”，即：新皮质不够发达。如果人工神经网络不能像大脑那样对世界建模，那么任何深度学习的网络都无法实现通用人工智能的目标。真正的智能机器、通用人工智能将像大脑新皮层一样，使用类似于人脑中的地图及参考系来学习世界模型。
新皮质的每一部分都是基于同一原则工作的。从视觉、触觉、语言到高级思维，所有我们认为是智能的东西，从根本上来说都是一样的。WorldBrain 在模仿新皮质系统方面采取以下方法和技术：
神经元网络系统：WorldBrain 可以使用神经网络模型来模仿新皮质系统中的神经元和神经网络结构。新皮质系统在大脑中负责高级认知功能，如语言处理、决策制定和抽象推理。通过构建复杂的深度神经网络模型，WorldBrain 可以模拟新皮质系统中的信息处理和传递方式，并实现类似的高级认知能力。
记忆和学习机制：新皮质系统在学习和记忆方面具有重要作用。WorldBrain 可以使用类似的机制来模仿新皮质系统中的学习和适应能力。例如，使用适当的学习算法和模型， WorldBrain 可以模拟新皮质系统中的长期记忆和关联学习，从而实现类似的学习和推理功能。
语言处理和理解：新皮质系统对于语言的处理和理解起着关键作用。WorldBrain 可以通过使用自然语言处理技术和语言模型来模仿新皮质系统中的语言处理能力。这包括语义理解、语法分析和语言生成等方面的模拟，使得 WorldBrain 能够像人类一样进行语言交流和理解。
抽象推理和决策制定：新皮质系统在抽象推理和决策制定方面具有高级能力。WorldBrain可以通过构建逻辑推理和决策模型来模仿新皮质系统中的这些功能。这涉及到符号逻辑、规则引擎和决策树等技术的应用，以实现类似的抽象推理和决策制定能力。
WorldBrain通过使用人脑中的地图和参考系作为学习世界模型的基础，可以获得更准确的空间感知和环境理解能力。这将使得 WorldBrain 能够更好地与物理世界进行交互，并实现更高级的认知和智能功能。
世界模型（World Model）技术是人工智能领域的一项巨大进步，它将人工智能带入了一个更加智能、更加自主的层次，从而实现通用人工智能的终极目的：精确地预测未来，或说是精确地模拟这个世界，演化出一个确定的未来。
未来世界将是一个智能化、更加快速和方便的世界，我们必须清醒地认识到人工智能所带来的挑战和机遇，并为未来做好充分的准备和规划，保持敏锐的嗅觉和长远的眼光，切实关注AI技术发展趋势、政策动态等重要因素，发掘更多的潜在机会，以更积极、开放的姿态参与到人工智能产业的发展进程中。
