Большие языковые модели (LLM) уже стали нормой: они пишут тексты, составляют код, отвечают на вопросы. Но весь их мир – это тексты. Они не "видят" и не "чувствуют" среду, в которую погружен агент. Следующий шаг – модели мира (world models), которые не просто обрабатывают язык, а строят внутреннее представление реальности, способны предсказывать ее изменение и действовать внутри этой модели.
Если LLM – рассказчик снаружи сцены, то world-модель – игрок внутри: она не просто реагирует на команды, она моделирует мир, планирует и прогнозирует.
Что такое world-модель
World-модель – это абстрактный внутренний симулятор мира, который работает в тесной связи с агентом. Через сенсоры (камера, аудио, датчики, текстовые сигналы) агент получает наблюдения, и world-модель преобразует их в компактное скрытое состояние, свое "понимание" мира. Затем, при задании действия, она прогнозирует, как это состояние изменится.
Ключевые компоненты:
- Представление состояния – компактное латентное описание ключевых характеристик мира (позиции, свойства объектов, состояния агентов).
- Динамика (переходы) – механизм, который, применив действие, выдает предсказание нового состояния.
- Модуль восприятия (инверсия) – связывает реальные наблюдения с этой внутренней моделью и позволяет вытаскивать предсказания во внешний формат, если нужно.
Задача world-моделей – прогнозировать динамику среды: как изменится положение объектов, как изменится логика взаимодействий, как поведут себя агенты. В ряде задач вообще не требуется внешний вывод – внутренние предсказания служат основой для планирования и принятия решений.
Чем world-модели отличаются от LLM
LLM обучаются на текстах и оперируют вероятностями слов и фраз. Они могут "знать", что стакан разобьется, но не "понимать" физику падения. Процесс для них – статистика языка. Мировые же модели интегрируют мультимодальные данные (видео, изображения, сенсоры), чтобы строить причинно-следственные связи.
У world-модели есть внутреннее состояние, которое эволюционирует во времени. Она способна "прогонять сценарии", моделировать последствия действий, выбирать путь к цели не из шаблонов, а из предсказаний. Это уже не просто языковая система – это интеллектуальный симулятор. Иными словами: LLM – хороши в тексте, world-модели – для мышления о действиях, изменениях и планах.
Возможности world-моделей
Мультимодальность
World-модели воспринимают мир через разные сенсоры: зрение, звук, текст, датчики. Они объединяют эти источники в единое внутреннее представление: слово, изображение и звук становятся частями одной модели.
Прогнозирование динамики
От состояния плюс действия – к предсказанию следующего состояния. Модель "воображает" будущее мира и может ставить гипотезы о том, как события будут развиваться. Это ключ к планированию.
Планирование и интерактивность
Агент с world-моделью не обязан "пробовать", чтобы испытать. Он может мысленно проигрывать действия и выбирать лучшее. Это как шахматист, который прогоняет варианты в голове. Такой подход позволяет минимизировать ошибки и риски.
Генерация сред (опционально)
В задачах симуляций world-модели могут выступать генераторами интерактивных миров, где объекты живут своей физикой. Но важно понимать: генерация – лишь часть потенциальных функций, не обязательная для всех задач.
Примеры
Один из наиболее известных проектов – модель Gato от DeepMind. Это единый трансформер, который решает множество задач: играет в Atari, управляет роборукой, отвечает текстом, обрабатывает визуальные сигналы – всё в одной модели. Она демонстрирует, что универсальное моделирование разных типов задач возможно в рамках единой архитектуры.
Архитектура JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) – подход, предложенный Яном ЛеКуном, показывает иной путь: модель мира не генерирует визуализации, а предсказывает смысловые изменения. Она прогнозирует не каждый кадр, а ключевые события: "объект поднят", "сдвинулся вправо", "исчез". Это упрощенный, но более осмысленный взгляд на моделирование мира.
OpenAI разрабатывает модель Sora, которая может по тексту создавать видеосцены, соблюдая физику движения. Это пример того, как генерация и симуляция могут быть объединены в рамках world-модели.
В задачах обучения с подкреплением модель Dreamer использует внутреннюю world-модель: агент учится "во сне", проигрывая сценарии в виртуальной среде, прежде чем действовать в реальности. Такой подход ускоряет обучение и снижает риски ошибок.
Применение world-моделей
Робототехника
Робот с внутренней моделью может прогнозировать результат своего действия: "Если я схвачу, что будет?", "Если поверну, не опрокинется ли объект?" Это делает роботов гибкими, безопасными и приспособленными к неожиданностям.
IoT и цифровые двойники
В системах умного производства, когда множество сенсоров дают поток данных, модель мира может собирать целостную картину состояния, предсказывать сбои, оптимизировать процессы и предлагать решения заранее.
Симуляции и игры
Вместо вручную прописанных миров можно дать задачу модели – она создаст интерактивную среду с физикой и логикой. Это ускоряет разработку и открывает путь к бесконечному разнообразию сценариев.
Умные агенты и autonomie
Мировые модели делают агентов не реагентами, а прогнозирующими субъектами. Они могут учиться быстрее, переносить навыки между задачами и действовать безопаснее.
Вывод и перспективы
World-модели – следующий шаг после языковых моделей: они не просто оперируют словами, а думают о действии, последствиях и динамике. LLM – хранилище текста, worldмодель – симулятор мира.
Конечно, остается множество препятствий: потребность в вычислительной мощности, шумные и неполные данные, склонность к ошибкам в предсказаниях. Модели могут "галлюцинировать" логически противоречивое развитие событий.
Тем не менее направление уже сформировано. Многие ведущие лаборатории делают ставку на world-модели как основу следующего поколения ИИ.
Эволюция от LLM к моделям мира – путь к машинам, способным не просто понимать текст, а понимать мир, действовать и предсказывать. Когда память (LLM) объединится с воображением (world model), мы приближаемся к ИИ нового типа – к системе, которая не только отвечает, но и живет в мире.
Алексей Коржебин
Эксперт редакции журнала "Системы безопасности"