人工知能の研究者たちは、物理的な世界をよりよく理解できる新しいAIの一種である「世界モデル」の開発に取り組んでいる。これらのモデルは、周囲の環境を数学的にモデル化することで、特定の行動の結果を予測することができる。これにより、ロボットや自動運転システムがより効果的な判断を下すことができるようになる。

世界モデルは、2つの主要なタスクを実行する。状態予測と状態遷移である。状態予測は、環境の現在の状態を認識し、計算可能な形式に変換することである。状態遷移は、特定の行動が環境をどのように変化させるかを予測することである。これらのモデルは、大量のビデオと行動データを使用して訓練される。

しかし、世界モデルの開発にはまだ多くの課題が残されている。データの取得、モデルのアーキテクチャ、継続的な学習などの問題はまだ議論の的となっている。また、これらのモデルが実際の世界と相互作用することは、安全性に関する懸念を引き起こしている。