世界モデルとは
世界モデル（World Model）とは、AIが現実世界の構造・法則・因果関係を内部的に表現し、シミュレーションや予測を行うための内部モデルのことです。認知科学における「メンタルモデル」のAI版ともいえる概念で、AGIの実現に不可欠な要素として注目されています。
| ひとことで言うと | AIが現実世界の仕組みや因果関係を内部に持ち、先を予測できるようにする考え方。 |
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| なぜ注目されるか | 言語だけでは物理的な常識が身につかず、ロボットや自動運転で限界があるため。 |
| 注意点 | 研究段階。実用的な成果が出るのはこれからの分野。 |
世界モデルの研究史
2018年にDavid Haが「World Models」という論文で、AIエージェントが環境の内部表現を学習して行動計画に活用する手法を提案しました。その後、ヤン・ルカンが「JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）」を提唱し、世界モデルがAIの次のブレークスルーとなると主張しています。
1現実を観測映像やセンサー
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2仕組みを学習物が落ちる、ぶつかる
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3先を予測する次に何が起きるか
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4頭の中で試す実行前に検討できる
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5行動を決める失敗を減らせる
世界モデルの応用
自動運転では周囲環境の予測モデルとして、ロボティクスでは物理的操作の計画に、ゲームAIでは戦略立案に世界モデルが活用されています。動画生成AIのSoraも物理法則の理解を含む世界モデルの一形態と見なす研究者もいます。
現在の課題
抽象的な概念の表現、長期的な因果推論、未知の状況への汎化など、人間レベルの世界理解をAIで実現するための課題は多く残されています。