초록
세계 모델은 생물학적 에이전트가 체험하고 작용하는 실제 환경의 알고리즘 대체물로 간주되며, 최근 인공(일반)지능을 가진 가상 에이전트 개발의 증가하는 필요성으로 인해 주목받는 주제가 되었습니다. 세계 모델이 무엇인지, 어떻게 구축할 것인지, 어떻게 사용할 것인지, 그리고 어떻게 평가할 것인지에 대한 많은 논쟁이 있어왔습니다.본 논문에서는 유명한 SF 클래식 '듄'에서의 상상력과 심리학 문헌에서의 "가정적 사고" 개념에서 영감을 얻어, 세계 모델링에 관한 여러 학파를 비판하며, 세계 모델의 주요 목표가 목적적인 추론과 행동을 위해 실제 세계의 모든 실행 가능한 가능성들을 시뮬레이션하는 것이라고 주장합니다. 이러한 비판을 바탕으로, 계층적, 다단계, 연속/이산 혼합 표현을 기반으로 하며 생성 및 자기 감독 학습 프레임워크를 사용하는 일반 목적 세계 모델의 새로운 아키텍처를 제안합니다. 이 모델을 통해 물리적, 에이전트적, 중첩된(PAN) AGI 시스템의 전망을 제시합니다.