ワールドモデル

人工知能の分野における「世界モデル」とは、環境や世界の状態を表現し、状態間の遷移を予測できるモデルのことです。このモデルにより、エージェントはシミュレートされた環境で学習し、学習した戦略を現実世界に移すことができるため、学習効率が向上し、リスクが軽減されます。

ユルゲン・シュミットフーバーとデイビッド・ハ、2018年の論文「リカレント・ワールド・モデルは政策の進化を促進する」では、環境を理解してシミュレーションし、行動戦略を学習し、学習した知識を新しい状況に移す能力を備えた世界モデルについて言及しました。現在の動きに基づいて将来の感覚データを予測できます。

ヤン・レクンは国家に関する「世界モデル」を定義した。自己回帰生成モデルは、エンコーダの崩壊問題を考慮せずに恒等エンコーダと離散状態を使用する単純化された形式です。同年3月、レクンの研究チームは「視覚表現学習における世界モデルの学習と活用」では、「Imag World Models (IWM)」の概念が導入され、IWM は JEPA アーキテクチャに基づいており、潜在的な修復技術と測光変換を拡張します。

人工知能技術が進歩し続けるにつれて、「ワールドモデル」は、エージェントが複雑な環境を理解し、将来の出来事を予測し、効果的な戦略を学習して現実世界に適用するための重要なツールになることが期待されています。