物理可行的世界模型：具身人工智慧案例

研究論文提出，具身人工智慧的世界模型必須是物理可行的，以回答干預查詢，而非僅僅預測未來觀察。現有的觀察預測模型可能產生視覺上合理但物理上錯誤的滾動預測，這是結構性缺陷，因為不同的物理系統在觀察上可能相同，但在干預下會 diverge。論文指出，這些模型可能推薦不可行的行為、錯誤預測交互結果或認證不安全行為。因此，需要世界模型能識別足以回答干預查詢的最簡單物理抽象。這種模型由模組化組件構成，包括環境表示、潛在狀態和參數估計、動作規範、干預動態和查詢級回應。一個自主協調器應識別相關抽象並組合相容的學習和結構化組件。當解析物理不可用、不確定或成本高時，轉換模型可以是解析的、模擬的、學習的或混合的，但必須保留決定干預結果的結構。這種分解使模型可解釋、組件可驗證、輸出可審計。論文在現有系統失敗的查詢上演示了這種方法，並概述了協調器如何動態組裝和適應物理可行模型，用於規劃、控制和驗證。