DeepMind揭示惊人答案：智能体就是世界模型，与Ilya 2年前的预言不谋而合

近期，DeepMind科学家Jon Richens在国际会议ICML 2025上发表了一篇重磅论文，首次提出了一个明确而深刻的观点：智能体的本质就是世界模型。这一发现不仅为理解人工智能（AI）提供了新的视角，也与Ilya在2023年提出的预言不谋而合，引发了广泛的讨论和关注。

1. 世界模型与智能体的关系

Richens的研究表明，要实现具有通用智能的智能体（AGI），并不可能通过无模型的方法绕过学习世界模型的必要性。具体来说，任何能够泛化到多步目标导向任务的智能体，必定已经学习到了其环境的预测模型。这一模型是智能体在其策略学习过程中自然而然形成的。因此，要提升智能体的表现，或让其完成更复杂的任务，智能体需要不断学习更精确的世界模型。

这种发现对整个AI领域具有重大的意义，特别是在当前关于AGI发展是否需要世界模型的争论中，Richens的研究提供了更加清晰的逻辑。

2. AGI与模型的必要性

实现人类水平的智能体的过程中，是否必须建立世界模型一直是个颇具争议的问题。许多技术方案鼓励采用无模型的方法来实现AI的突破，然而Richens的研究则明确指出，根本不存在这种无模型的捷径。无论是在动态环境中，还是在任务复杂度日益上升的背景下，世界模型都是不可或缺的基础。

通过分析，研究者们证实，如果一个智能体的策略满足一定的后悔值界限（regret bound），则它可以从该策略中较为准确地恢复出环境转移函数的近似。这意味着，智能体在执行多步目标时，其策略自然蕴含了对环境的世界模型的学习。

3. 无模型智能体的隐式学习

尽管当前有些无模型智能体展现出较强的泛化能力，如Gato、PaLM-E等，但Richens一行人认为，这些智能体依旧是在隐式地学习世界模型。研究者提出，任何能够泛化到广泛简单目标导向任务的智能体，实际上都已经构建了一个能够模拟其环境的预测模型，这一模型是可以被从智能体的行为中提取出来的。

例如，研究中显示，在一个足够广泛的简单目标集合上，只要智能体的目标条件策略满足相应的后悔值要求，就能够从该策略中恢复出一个对环境转移函数的有界误差近似。这进一步强调了学习世界模型的必要性，不容忽视。

4. 世界模型的构建

为了研究智能体中蕴含着什么样的世界知识，Richens和他的团队提出了一些新算法。这些算法通过已知的智能体策略和目标，推导出世界模型，这恰好完成了规划（世界模型+目标→策略）和逆强化学习（世界模型+策略→目标）之间的联系。研究者们非常清晰地解释了这种联系，并指出在实现复杂任务时，智能体必须学习越来越精细的世界模型。

这一点在实践中也得到了体现，通过多步时间跨度的目标，智能体在解决未明确训练的任务时，表现出了惊人的涌现能力。这种能力的实现归功于智能体自身在学习过程中对世界模型的刻画和构建。

5. 准备迎接智能体时代

随着DeepMind的这一研究成果在学术界的广泛传播，当前正值AI发展进入新阶段，各大科技公司的研究也朝着构建更具能力和智能的模型展开。对智能体的深刻理解将让我们在未来的科技道路上，打开更为广阔的视野与可能。

结语

世界模型不仅是人工智能领域的重要研究方向之一，更是实现 AGI 所不可或缺的基础。DeepMind此次的研究提供了新的视角和方向，使得我们在智能体的开发及应用层面能够更加深入前行。未来数年，我们将见证这一研究在AI界的深远影响，期待AGI愿景的逐步实现。