论文范文 世界模型的发展趋势

The development trends of world models.

1. 引言

在当今快速发展的人工智能领域，世界模型已成为一个新兴且备受瞩目的前沿方向[9]。世界模型的概念受到人类认知机制的启发，旨在构建能够理解和预测周围世界的智能系统，被视为实现通用人工智能（AGI）的关键路径[2, 3, 13]。与此同时，气候模型作为地球系统科学的重要工具，在应对气候变化和推动可持续发展方面发挥着不可或缺的作用[8, 28, 32]。气候模型通过模拟地球系统中陆地、冰川、森林、海洋和大气等多个要素的复杂过程，帮助科学家理解气候变化机制，并为未来的气候预测提供科学依据[19, 28]。

世界模型研究的战略意义在于其有望推动人工智能从感知智能向认知智能跃迁，实现更高级别的智能决策和人机交互[9, 22]。而气候模型的实践价值则体现在为应对气候变化这一全球性挑战提供科学支撑，其预测结果对于农业、公共卫生、保险等多个关键领域具有重要的指导意义[27]。尤其是在极端天气事件日益频发的背景下，对更精确、更高效气候预测模型的需求显得尤为迫切[10]。

值得关注的是，世界模型的设计理念和技术方法与气候模型之间存在潜在的交叉研究价值。例如，借鉴世界模型在复杂系统建模和预测方面的优势，或可提升气候模型的智能化水平和预测效率[16, 25]。生成式人工智能模型为复杂系统建模提供了新的范式，为气候模型的发展带来了新的可能性[27]。然而，世界模型与气候模型在建模目标、方法论和应用场景上也存在显著差异。世界模型更侧重于构建通用的环境理解和预测能力，以实现智能体的自主决策，其研究范畴涵盖认知科学、神经科学等多个学科，具有显著的交叉学科研究价值[9]。相比之下，气候模型则专注于地球气候系统的物理机制和长期演变规律，其核心目标是提供准确可靠的气候变化预测，服务于气候变化应对和可持续发展[19, 28]。

为了深入探讨世界模型和气候模型的发展趋势，本综述报告旨在回答以下关键问题：世界模型和气候模型各自的发展历程和现状如何？它们之间存在哪些共通之处和差异？世界模型在哪些领域取得了重要应用？未来发展又面临哪些关键挑战和机遇？通过解答这些问题，本研究旨在为气候变化应对和可持续发展提供科学依据，并为人工智能及气候科学研究提供理论和方法借鉴。研究方法上，本综述将采用系统性回顾、比较分析和趋势预测等方法，对相关文献进行梳理、归纳和分析，以期为读者呈现世界模型和气候模型领域研究的整体图景和未来发展方向。