微信2万步等于多少公里（DeepMind揭惊人答案：智能体就是世界模型，跟Ilya 2年前竟不谋而合）

DeepMind的这篇论文掀起了一股热议。他们探究了实现人类水平智能体是否需要学习世界模型，还是存在无模型的捷径。从第一性原理出发，他们揭示了一个令人惊讶的答案：智能体本质上就是世界模型。

具体来说，任何能够泛化到多步目标导向任务的智能体，必然已习了其环境的预测模型。这个模型可以从智能体的策略中提取出来；而要提升智能体的性能或让其完成更复杂的目标任务，就必须学习更精确的世界模型。

这篇论文的核心理念是：在人类智能中，灵活的目标导向行为高度依赖于对世界的丰富心理表征，即所谓“世界模型”。在实现AGI的过程中，是否需要世界模型一直是业界争议的话题。

论文指出，越来越多的证据表明，无模型智能体可能正在隐式地学习世界模型，甚至在学习隐式规划算法。这引发了一个根本性的问题：我们是否可以通过“无模型捷径”实现人类级别的AI？还是说，学习一个世界模型是不可避免的？

论文的答案是不存在这样的“无模型捷径”。为了证明这一点，研究者们提出了一系列算法，能够在已知智能体策略和目标的情况下恢复其世界模型。这些算法填补了规划和逆强化学习的空白。在这个过程中，智能体展现出了惊人的涌现能力。

为了完成复杂的目标导向任务，智能体必须学习一个世界模型，这使得它能够解决一些并未明确训练过的任务。哪怕只是简单的目标导向性，也能催生出多种能力，比如社会认知、对不确定性的推理、意图识别等。

值得一提的是，这篇论文并不是孤立的观点。实际上，越来越多的研究者和实践者开始认识到世界模型在智能体中的重要性。世界模型为智能体提供了理解、预测和应对环境的能力，这是实现通用人工智能（AGI）的关键。

DeepMind的这篇论文为我们理解人工智能的发展提供了重要的见解。它强调了世界模型在智能体中的重要性，并指出不存在无模型的捷径。随着技术的不断进步和研究的深入，我们期待人工智能能够在未来实现更加复杂、灵活和通用的任务。

在此，我们也应该注意到，虽然世界模型对于智能体的重要性日益凸显，但在实现AGI的道路上仍有许多挑战需要克服。未来的研究需要更加深入地探索世界模型的构建、学习和应用，以期为人工智能的发展提供新的突破和进展。