ワールドモデル

ワールドモデルとは何か？

ワールドモデルは、環境の内部表現を学習する人工知能システムであり、行動に応じて環境がどのように進化するかをシミュレート、予測、推論することを可能にします。即座の観測に単に反応するのではなく、ワールドモデルを備えたエージェントは、潜在的な未来を「想像」し、異なる行動シーケンスの結果を評価し、望ましい結果を達成する行動を計画することができます—すべて実際の行動を取る前に内部のメンタルシミュレーション内で行われます。

この概念は、生物学的な脳が計画と予測のために世界の内部モデルを維持しているという認知科学の理論から着想を得ています。これらのメンタルモデルにより、人間や動物は結果を予測し、想像されたシナリオから学習し、物理世界での試行錯誤のみに依存することなく意思決定を行うことができます。AIにおけるワールドモデルは、この能力を再現しようとするもので、学習されたシミュレーションを活用することで、限られた実世界の経験から効率的に学習できるシステムを作成します。

ワールドモデルは、特に実世界での実験が高価、危険、または時間がかかる領域において、AI能力の向上においてますます重要になっています。ロボット制御や自動運転からゲームプレイや科学的発見まで、ワールドモデルはAIシステムがメンタルリハーサルを通じて洗練された行動を開発し、より良いサンプル効率を達成し、より堅牢で汎化可能なパフォーマンスを示すことを可能にします。

中核概念

ワールドモデルの構成要素

観測エンコーダ

高次元の観測（画像、センサーデータ）を圧縮
コンパクトな潜在表現を作成
予測に関連する特徴を捉える
計算要件を削減
効率的な計画を可能にする

ダイナミクスモデル（遷移モデル）

潜在状態が時間とともにどのように進化するかを予測
取られた行動に条件付けられる
環境の物理とダイナミクスを捉える
中核的な予測コンポーネント
前方シミュレーションを可能にする

報酬予測器

状態と行動から期待される報酬を推定
シミュレートされた軌跡の評価を可能にする
高価値の結果に向けて計画を導く
学習または指定される場合がある
目標指向の行動に不可欠

観測デコーダ（オプション）

潜在状態から観測を再構築
想像された未来の可視化を可能にする
表現学習のための訓練信号
計画には必ずしも必要ではない
解釈可能性に有用

学習プロセス

データ収集

環境（実際またはシミュレート）と相互作用
観測、行動、報酬を記録
経験データセットを構築
探索戦略を使用する場合がある
カバレッジと効率のバランス

モデル訓練

観測からエンコーダを学習
遷移でダイナミクスモデルを訓練
結果に報酬予測器を適合
予測精度のために最適化
不確実性を適切に処理

学習されたモデルでの計画

想像の中で行動シーケンスをシミュレート
期待される結果を評価
予測される価値を最大化する行動を選択
実際の環境で実行
新しい経験で反復

歴史的発展

初期のワールドモデル

Dynaアーキテクチャ（1990年代）

Richard Suttonの基礎的な研究
学習と計画を統合
シミュレートされた経験のために学習されたモデルを使用
サンプル効率を改善
モデルベースRLパラダイムを確立

従来のモデルベース手法

手作業で設計された環境モデル
物理シミュレータ
ドメイン固有の表現
既知のダイナミクスに限定
専門知識が必要

ディープラーニング時代

HaとSchmidhuberのWorld Models（2018）

現代的アプローチを示す画期的な論文
観測エンコーディングのための変分オートエンコーダ
ダイナミクスのためのリカレントニューラルネットワーク
完全に想像の中でエージェントを訓練
複雑な制御タスクを解決

PlaNetとDreamer（2019-2020）

再構築なしの潜在ダイナミクスモデル
学習された潜在空間での効率的な計画
最先端のサンプル効率
連続制御ベンチマーク
実用的な応用を実証

最近の進歩

DreamerV3（2023）

多様なドメインにわたる汎用アルゴリズム
Minecraft、Atari、DMCなど
堅牢な訓練手順
単一のハイパーパラメータで強力なパフォーマンス
汎用ワールドモデルに向けて前進

基盤ワールドモデル（2024-2025）

大規模ワールドモデル
ビデオ予測と生成
マルチドメイン能力
生成AI進歩との接続
新興研究フロンティア

技術的アプローチ

潜在空間ダイナミクス

表現学習

観測をコンパクトなベクトルに圧縮
タスク関連情報を保持
効率的な計算を可能にする
再構築または予測から学習
分離されたまたは分散された表現

潜在ダイナミクス予測

現在の状態と行動から次の潜在状態を予測
決定論的または確率的モデル
リカレントまたはトランスフォーマーアーキテクチャ
シーケンスモデリング技術
不確実性の定量化

潜在空間での計画

潜在シミュレーションを通じて行動を評価
ピクセル空間計画よりも効率的
無関係な詳細を抽象化
長期的な計画を可能にする
クレジット割り当てをサポート

モデルアーキテクチャ

リカレントモデル

時間的モデリングのためのLSTMとGRU
隠れ状態が履歴を捉える
逐次予測
訓練が困難な場合がある
初期アプローチの基盤

トランスフォーマーモデル

シーケンスモデリングのためのアテンションメカニズム
長距離依存関係を捉える
並列化可能な訓練
大規模データセットにスケーラブル
ますます支配的なアプローチ

状態空間モデル

効率的な逐次モデリング
シーケンス長に対して線形複雑度
長いシーケンスで強力なパフォーマンス
新興アーキテクチャの選択
活発な研究分野

計画アルゴリズム

交差エントロピー法（CEM）

サンプルベースの最適化
行動分布を反復的に改良
シンプルで効果的
学習されたモデルで動作
勾配不要

モデル予測制御（MPC）

有限ホライズンで最適化
各ステップで再計画
フィードバックを通じてモデルエラーを処理
実世界の制御に実用的
計算集約的

想像の中でのアクター・クリティック

想像されたデータでポリシーと価値ネットワークを訓練
無制限の経験のためにモデルを活用
モデルベースとモデルフリーを組み合わせる
実データの効率的な使用
最先端のアプローチ

主要な応用

ロボティクスと制御

操作タスク

相互作用から物体のダイナミクスを学習
把持と操作のシーケンスを計画
新しい物体に適応
実世界の訓練要件を削減
より安全な探索を可能にする

移動

接触ダイナミクスをモデル化
安定した歩行と走行を計画
地形の変化に適応
エネルギー効率的な移動
シミュレーションから実世界への転移

自動運転車

交通参加者の行動を予測
運転シナリオをシミュレート
安全な軌道を計画
シミュレーションを通じて稀なイベントを処理
路上テストの要件を削減

ゲームプレイ

ビデオゲームエージェント

プレイからゲームダイナミクスを学習
想像の中で戦略を計画
超人的なパフォーマンスを達成
ゲームタイプ全体で汎用
ゲームAIの基盤

戦略ゲーム

長期的な計画
複雑な状態空間
マルチエージェントの考慮事項
推論能力を実証
研究テストベッド

科学的応用

分子動力学

原子間相互作用を学習
分子の挙動をシミュレート
創薬を加速
物理シミュレーションを補完
より大規模なモデリングを可能にする

気候モデリング

気候ダイナミクスを学習
気象予測を生成
シナリオ探索
物理モデルを補完
意思決定をサポート

ビデオ生成

ビデオ予測

履歴から未来のフレームを予測
ビデオ生成を可能にする
ビデオ理解をサポート
ビデオモデルの基盤
活発な研究分野

インタラクティブシミュレーション

行動に条件付けられたビデオを生成
インタラクティブな環境を作成
訓練と評価をサポート
ワールドモデルとの接続
新興能力