世界模型研究：AI 能理解物理世界的规律吗

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│           AI vs 人类 世界模型能力对比                │
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│  能力                  人类    AI (2026)             │
│  ─────────            ────    ────────              │
│  语言理解               100%     85%                │
│  视觉识别               100%     95%                │
│  物理直觉               100%     45%                │
│  因果推理               100%     35%                │
│  空间推理               100%     55%                │
│  反事实推理             100%     30%                │
│  常识推理               100%     50%                │
│  长程规划               100%     40%                │
│                                                     │
│  AI 在物理理解和因果推理上仍有巨大差距               │
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class VideoPredictionWorldModel:
    def __init__(self, encoder, dynamics, decoder):
        self.encoder = encoder    # 将帧编码为潜在状态
        self.dynamics = dynamics  # 预测未来状态
        self.decoder = decoder    # 将状态解码为帧
    
    def predict_future(self, frames, steps):
        # 编码当前帧
        state = self.encoder(frames[-1])
        
        # 逐步预测
        future_states = []
        for _ in range(steps):
            state = self.dynamics(state)
            future_states.append(state)
        
        # 解码为帧
        future_frames = [self.decoder(s) for s in future_states]
        return future_frames

class PhysicsInformedWorldModel:
    def __init__(self):
        self.physics_engine = PyBulletPhysicsEngine()
        self.neural_approximator = NeuralNetwork()
    
    def train(self, scenarios):
        for scenario in scenarios:
            # 物理引擎模拟（精确但慢）
            ground_truth = self.physics_engine.simulate(scenario)
            
            # 神经网络预测（快但可能不准）
            prediction = self.neural_approximator(scenario)
            
            # 学习差异
            loss = mse(prediction, ground_truth)
            loss.backward()

class EmbodiedWorldModel:
    def __init__(self, env, agent):
        self.env = env  # 虚拟环境
        self.agent = agent
    
    def learn_physics(self, n_episodes=10000):
        for episode in range(n_episodes):
            state = self.env.reset()
            
            while not done:
                # 1. 探索：执行随机/策略动作
                action = self.agent.act(state)
                next_state, reward, done, info = self.env.step(action)
                
                # 2. 学习：更新世界模型
                self.agent.update_world_model(state, action, next_state)
                
                state = next_state

def test_llm_world_model(model):
    """测试 LLM 的物理直觉"""
    questions = [
        "如果我把玻璃杯从桌上推下去，会发生什么？",
        "水倒入倾斜的杯子会怎样？",
        "如果用针扎气球，气球会怎样？",
        "把冰块放在太阳下，过一小时后会怎样？"
    ]
    
    for q in questions:
        answer = model.generate(q)
        # 评估答案的物理合理性
        physics_score = evaluate_physics_correctness(q, answer)
        print(f"Q: {q}\nA: {answer}\nScore: {physics_score}\n")

class ObjectPermanenceTest:
    def test(self, model):
        # 场景: 球滚到桌子后面
        scenario = """
        一个球以5m/s的速度滚向一面矮墙。
        墙高1米，球在墙的另一侧消失。
        3秒后，球会出现在哪里？
        """
        
        answer = model.generate(scenario)
        # 正确答案: 球继续运动, 可能出现在墙的另一侧
        # 错误答案: 球消失了 (缺乏物体永久性)

场景: 桌子上有一个杯子和一本书, 书在杯子左边。
从对面看, 杯子在书的哪边?

正确答案: 杯子在书的右边 (视角变换)
常见错误: 杯子仍在书的左边 (缺乏视角转换能力)

def causal_reasoning_test(model):
    """测试因果推理"""
    scenarios = [
        # 因果链: A→B→C
        "气压计显示低压。下雨了。地面湿了。哪个是原因？",
        
        # 反事实
        "如果没有重力, 水会怎样?",
        
        # 干预
        "如果我把水管堵住, 水龙头会怎样?"
    ]
    
    for s in scenarios:
        answer = model.generate(s)
        causal_score = evaluate_causal_understanding(s, answer)

def temporal_reasoning_test(model):
    scenarios = [
        "冰块放在室温下30分钟后变成水。如果放3天呢？",
        "种子种下去1周后发芽。3个月后可能长成什么样？",
        "铁钉放在室外1个月生锈了。5年后会怎样？"
    ]
    
    for s in scenarios:
        answer = model.generate(s)
        temporal_score = evaluate_temporal_understanding(s, answer)

输入: 一张厨房照片

Genie 2 生成:
  - 可以"走进"厨房 (3D 空间探索)
  - 可以"打开"橱柜 (物体交互)
  - 水龙头可以出水 (流体模拟)
  - 物体掉落会弹跳 (物理碰撞)
  
  → 隐式理解了 3D 空间、物体属性、物理规律

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│                  JEPA 架构                          │
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│  输入 x ──► Encoder ──► s_x (潜在表示)              │
│                                                     │
│  未来 x'──► Encoder ──► s_x' (潜在表示)             │
│                                                     │
│  预测: s_pred = Predictor(s_x, action)              │
│                                                     │
│  损失: L = ||s_pred - s_x'||²                       │
│                                                     │
│  关键: 在潜在空间预测, 而非像素空间                  │
│  好处: 忽略无关细节, 关注高层语义                    │
│                                                     │
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class MultimodalWorldModel:
    def __init__(self):
        self.vision_encoder = VisionEncoder()
        self.audio_encoder = AudioEncoder()
        self.text_encoder = TextEncoder()
        self.dynamics_model = TransformerDecoder()
    
    def predict(self, observations):
        """预测多模态未来状态"""
        # 编码多模态输入
        visual_state = self.vision_encoder(observations['frames'])
        audio_state = self.audio_encoder(observations['audio'])
        text_state = self.text_encoder(observations['text'])
        
        # 融合状态
        world_state = self.fuse(visual_state, audio_state, text_state)
        
        # 预测未来
        future_state = self.dynamics_model(world_state)
        
        return future_state

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