ワールドモデル

ワールドモデル（World Model）とは、AIエージェントが外部環境の動作を内部的にシミュレートするための予測モデルです。「世界がどのように動くか」を学習し、実際に行動を起こす前に結果を予測・計画するために使用されます。

なぜ重要かというと、人間や動物が持つ「直感的物理学」や「因果推論」能力に対応するからです。強化学習のエージェントが環境と直接インタラクションするだけでなく、内部モデルで試行錯誤することで、サンプル効率と汎化能力が大幅に向上します。

MetaのYann LeCunは2022年に「自律的な機械知能への道（A Path Towards Autonomous Machine Intelligence）」を発表し、ワールドモデルをAGI実現の核心的要素として位置づけました。JEPAアーキテクチャ（Joint Embedding Predictive Architecture）はその具体的な実装として研究が進んでいます。

Ha & Schmidhuberの2018年の研究では、ゲーム環境のワールドモデルをVAEとRNNで構築し、モデル内部のみでの「夢の中での学習」を実現しました。現在は映像・テキスト・センサーデータを統合したマルチモーダルワールドモデルへと発展しています。