物理理解

常识：AI最难的问题 GPT-6能解决数学奥赛题，却可能在一个简单的物理常识问题上犯错。这种"高智能、低常识"的矛盾是当前AI最大的谜题之一。 2026年，尽管AI在各种专业测试中超越人类，常识理解仍然是AI的"阿喀琉斯之踵"。 什么是常识？ 常识的定义 常识是关于日常世界的基本知识，包括： 物理常识： 物体不能穿透彼此 重物比轻物落得快（实际上不对，但直觉如此） 液体会流动并适应容器形状 热的东西摸了会疼 社会常识： 在图书馆不能大声说话 别人帮助你后应该说"谢谢" 不能随便拿别人的东西 时间常识： 昨天的事不会明天发生 做事情需要时间，不能瞬间完成 数量常识： 100个苹果比5个苹果多 一个房间不能装下一百万个人 常识为什么难 常识之所以被称为"AI最难的问题"，有几个原因： 隐含性：常识很少被明确表述——人们不会写"杯子掉在地上会碎"这样的句子 无限性：常识的覆盖范围几乎是无限的 模糊性：很多常识不是绝对的——“重物落得快"在某些情况下不对 依赖性：常识依赖于文化和环境 ** grounding问题**：文本中的"常识"描述与真实世界的体验是不同的 LLM的常识缺陷 典型错误 尽管GPT-6等模型在大多数常识测试上表现不错，但在"分布外"的常识问题上仍然会犯令人惊讶的错误： 错误1：物理推理 问：“如果把一个西瓜放在桌子上，然后用锤子敲它，会怎样？” GPT-6回答：“西瓜可能会变形。"（实际上会碎裂） 错误2：空间推理 问：“一个球从楼上掉下来，会怎样？” GPT-6有时回答：“球会向上飞。"（如果训练数据中有"球飞起来"的描述） 错误3：因果推理 问：“为什么不能把大象放进冰箱？” GPT-6回答：“因为冰箱太小。"（部分正确，但忽略了重量、门能否打开等常识） 错误4：社会常识 问：“在葬礼上讲笑话合适吗？” GPT-6回答：“这取决于笑话是否好笑。"（忽略了社交场合的敏感性） 为什么LLM缺乏常识 1. 文本vs体验 人类通过物理交互学习常识——推门知道门会开、碰热水知道烫。LLM只从文本中学习，缺乏这种"具身体验”。 LeCun的"芝士蛋糕"比喻：你不能通过阅读菜单来品尝蛋糕的味道。同样，你不能通过阅读文本来真正理解物理世界。 2. 统计vs因果 LLM学习的是统计相关性，不是因果关系。它"知道"雨伞和雨经常一起出现，但不理解"因为下雨所以打伞"的因果关系。 3. 长尾问题 常识的覆盖面无限大。即使训练数据中包含了99%的常识场景，剩余1%的长尾场景仍然会导致错误。 4. 缺乏世界模型 LLM没有内部的世界模型——它不理解物理世界的运行规则，只是模仿了描述世界的语言。 2026年的进展 1. 常识基准测试 2026年出现了更严格的常识测试： CORE-Bench（Commonsense Reasoning Evaluation）： 10,000个日常常识问题 需要物理推理、社会推理、因果推理 GPT-6得分：76.3% 人类得分：97.8% 差距仍然显著。 ...

世界模型：AI理解现实的关键 Yann LeCun在2022年提出，当前大语言模型无法实现AGI，因为它们缺乏"世界模型"——对物理世界运行规律的内在理解。一个孩子知道球会掉落、玻璃会碎、水会流，但LLM只是从文本中"学到"这些词的统计关联。 2026年，世界模型研究取得了重要进展，但距离真正解决还有很长的路。 什么是世界模型？ 定义 世界模型是指AI系统内部构建的一个关于外部世界的内部模型，使得AI能够： 预测：给定当前状态和动作，预测未来状态 推理：理解因果关系（“如果推杯子，杯子会掉”） 规划：基于世界模型规划行动以达到目标 反事实推理：想象"如果…会怎样" 人脑的世界模型 人类从婴儿时期就开始构建世界模型： 3个月：理解物体永久性（物体被遮挡仍然存在） 6个月：理解重力（预期物体会掉落） 12个月：理解因果关系（推一下会动） 3岁：理解他人心理（理论-of-mind） 这些能力是"具身"的——通过与物理世界的交互习得，而非通过阅读文本。 2026年世界模型研究进展 1. JEPA架构的进化 LeCun的JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）在2026年升级到V3版本： JEPA V3的核心改进： 分层世界模型：从像素级→物体级→概念级的层次化预测 时序预测：不仅能预测静态状态，还能预测动态变化 动作条件预测：给定动作，预测结果 观测(t) → 编码器 → 抽象表示(t) ↓ 预测器 → 预测表示(t+1) ↑ 动作(t) + 上下文 JEPA V3在物理预测任务上的表现： 预测叠积木的倒塌方向：87%准确率 预测球的弹跳轨迹：91%准确率 预测液体的流动：73%准确率 虽然还远不完美，但已显著优于纯语言模型（分别只有45%、62%、28%）。 2. 视频生成作为世界模型 2026年视频生成模型（如Sora 2、Veo 2）展现出了初步的"物理理解"能力： 生成的视频中物体运动基本符合物理规律 能够模拟简单的物理交互（碰撞、重力、摩擦） 但在复杂场景中仍会出现"物理错误"（如物体穿墙、液体表现不自然） 这引发了一个重要问题：视频生成模型是否在学习世界模型？ 争论： 正方：视频模型必须理解物理才能生成逼真视频，因此它在隐式地学习世界模型 反方：视频模型只是在学习像素统计分布，并不真正"理解"物理 3. 具身世界模型 具身AI（Embodied AI）通过与物理世界交互来学习世界模型： 仿真环境学习： ...