OpenAI 基於 Transformer 架構和最近的 SORA 大火開發的 ChatGPT，但 AI 行業的眾多權威人士都噴灑了這條技術路線，推上了世界模型。 那麼，誰代表了變形金剛和世界模型之間的未來，誰更有希望實現我們的終極夢想——AGI？
本文簡要回顧了人工智慧的發展歷程，特別是Transformer架構和世界模型的背景和發展。
在當今時代，人工智慧技術正在以前所未有的速度發展，其中OpenAI推出的ChatGPT和最新的SORA引發了廣泛的關注和討論。 這些技術的成功不僅證明了人工智慧在理解和生成類語言方面的巨大潛力，而且還將我們帶入了乙個令人興奮的未來，在那裡，通用人工智慧（AGI）成為可能。 AGI是一種具有人類智慧型的人工智慧系統，可以在各種任務中表現出高度的靈活性和適應性，長期以來一直是科學家、工程師和哲學家的夢想。
然而，儘管 Transformer 架構取得了令人矚目的成就，但 AI 社群中的一些權威人士對這種技術路線提出了批評，並強烈主張另一種方法，即世界模型。 世界模型提出了乙個不同的視角：通過模擬和理解複雜環境來增強人工智慧系統的決策和能力，這被認為是實現AGI的另一種可能途徑。
這場關於人工智慧未來方向的辯論，不僅凸顯了我們在追求AGI的過程中面臨的技術選擇和挑戰，也引發了對人工智慧未來發展路徑的深刻思考。 那麼，在 Transformer 架構和世界模型之間，實現 AGI 的正確解決方案是什麼？
在人工智慧的發展中，Transformer 架構無疑是一項劃時代的創新。 它於 2017 年在 Attention Is All You Need 中首次推出，旨在解決自然語言處理任務中的序列到序列轉換問題。 Transformer 的核心是自注意力機制，它使模型在處理序列資料時能夠為不同的部分分配不同的權重，從而有效地捕捉序列內的遠距離依賴關係。
自注意力機制的創新之處在於它不依賴傳統的迴圈網路結構（如LSTM或GRU），而是直接計算序列中元素之間的關係，這使得Transformer模型在處理長文字時更加高效，也降低了計算複雜度。 此外，Transformer 採用了多頭注意力的概念，這進一步增強了模型從不同上下文中捕獲資訊的能力。
隨著時間的流逝，Transformer 架構已經從最初的 NLP 領域擴充套件到包括計算機視覺、語音識別，甚至強化學習。 例如，在計算機視覺中，Transformer 用於影象分類、物件檢測和影象生成等任務，並已證明其效能可與傳統卷積神經網路 （CNN） 相媲美或更好。 此外，它在處理時間序列資料、處理和多模態學習任務中的應用也越來越廣泛，證明了其強大的泛化能力。
Transformer 架構在短時間內被廣泛採用，主要是因為它在語言理解和生成方面具有非凡的能力。 該模型通過自注意力機制學習文字中的複雜依賴關係，並能生成連貫且合乎邏輯的文字，這在機器翻譯、文字摘要、對話系統等應用中尤為突出。 同時，Transformer的設計支援平行計算，大大提高了訓練效率，使得處理大規模資料集成為可能。
但是，Transformer 架構也有一定的侷限性。
儘管它在捕獲長距離依賴關係方面表現出色，但在處理極長序列時，計算和儲存開銷仍然很大。 此外，Transformer 模型通常需要大量資料進行訓練，以避免過擬合，對資料質量要求很高。 這些特性意味著，雖然 Transformer 在資源豐富的情況下表現出色，但在資源受限或資料稀缺的情況下可能不那麼有效。
更重要的是，儘管 Transformer 架構在多個領域取得了成功，但它們理解複雜概念和常識推理的能力仍然有限。 這是因為模型主要依賴於從資料中學習模式，而不是真正理解這些模式背後的邏輯和原因。 在嘗試實現真正的通用人工智慧 （AGI） 時尤其如此，這不僅需要特定任務的人類水平智慧型，還需要跨領域學習和適應的能力。
在人工智慧光譜的另一端，世界模型挑戰了傳統智慧，並提出了一種全新的方法來理解複雜環境並與之互動。 與基於 transformer 的架構不同，基於 transformer 的架構側重於模式識別和資料的序列處理，世界模型試圖通過內部模擬來理解環境的動態，從而做出更合理的決策。
世界模型的基本思想來源於對人類和動物如何理解世界的觀察。 我們的大腦能夠構建內部表徵，模擬未來可能的場景，並根據這些模擬做出決策。 借鑑這種機制，世界模型旨在為人工智慧系統提供內部環境的模擬，使其能夠通過改變外部世界的狀態，在不同的場景中做出適應性決策。
在強化學習領域，世界模型已經顯示出其強大的潛力。 通過在模型中模擬環境，AI不僅可以“想象”在虛擬環境中執行行動的後果，還可以在實際執行之前評估不同行動計畫的效果，從而大大提高了學習效率和決策質量。 此外，在無人駕駛汽車和自動化機械人等自主決策系統中，世界模型可以幫助系統更好地應對可能的變化，提高安全性和可靠性。
世界模型最大的優勢是它能夠模擬環境和**，這使得AI系統在進入實際操作之前，可以通過內部模擬來評估不同動作的後果，這在資源有限或高風險的場景中尤為重要。 世界模型還支援決策支援和規劃能力的改進，因為它允許系統“看到”並在多種可能的未來中選擇最佳路徑。
然而，世界模式的構建和應用也面臨著重大挑戰。 首先，環境模擬的準確性很大程度上取決於模型的複雜性和資料的質量。 準確測量複雜環境中的動態變化需要大量的資料和強大的計算資源，這對於資源受限的專案來說可能是乙個限制。 其次，建立乙個可以推廣到許多不同環境的世界模型是極具挑戰性的，因為現實世界的複雜性和不可能性遠遠超出了任何現有模型的處理能力。
儘管世界模型在理論上具有巨大的潛力，但在實際應用中仍然存在許多未知數。 例如，如何保證模型的準確性，如何處理模型可能出現的偏差，如何調整模型引數以適應不同應用場景下的特定需求，都需要進一步的研究和探索。
在探索AGI的道路上，Transformer架構和世界模型代表了AI研究中兩種截然不同的設計理念和目標。 這兩種方法在理解複雜系統、處理未知環境和學習效率方面各有優缺點，引發了關於哪一種更接近實現AGI的激烈爭論。
截然不同的設計理念
Transformer 架構以自注意力機制為核心，旨在通過分析大量資料中的模式來優化資訊處理過程。 它的設計理念基於對資料之間關係的深刻理解，特別適合處理序列化資訊，如文字和語言。 這使得 Transformer 在自然語言處理、NLP 等領域大放異彩。
相比之下，世界模型的設計理念更側重於模擬和環境的動態。 它試圖通過建立內部模型來理解外部世界，從而在各種情況下做出適應性決策。 這種方法類似於人類和動物使用內部表徵來**和計畫行為的方式，因此被認為在實現AGIs方面具有潛在的優勢。
理解複雜系統並不等同於處理未知環境的能力
Transformer 架構的優勢在於通過分析大規模資料集來了解複雜系統，從而捕獲深層模式和關係。 然而，當面對未知環境或資料稀缺的情況時，它的效能可能會受到限制，因為 Transformer 依賴於現有資料中的模式來學習。
世界模型通過模擬可能的環境狀態來理解複雜的系統，尤其是在處理未知環境時。 通過內部模擬，它能夠“想象”不同的未來場景，甚至是那些從未直接體驗過的場景。 這種能力為世界模型提供了戰略規劃和決策支援的巨大潛力。
學習效率存在顯著差異
在學習效率方面，Transformer 架構可以從大量資料中快速學習，尤其是在有足夠的計算資源可用的情況下。 但是，這種方法可能會導致資源使用效率低下，尤其是在需要處理非常大的資料集時。
世界模型在學習效率方面的優勢在於，它可以通過少量的現實世界互動來有效地學習。 通過在內部模型中“試驗”不同的行動策略，世界模型能夠在不直接與環境互動的情況下優化決策，從而減少學習過程中對實際資料的依賴。
是否可以將 Transformer 架構和世界模型結合起來？
探索將 Transformer 架構與世界模型相結合的可能性可能會為 AGI 的實現開闢一條新路徑。 例如，可以利用 Transformer 架構強大的語言處理能力來增強世界模型內部的環境模擬能力，或者將 Transformer 模組整合到世界模型的框架下，以提高模型對環境變化的理解深度。 這種融合可能會帶來新的挑戰，例如如何平衡兩種架構的計算需求以及如何整合它們各自的學習機制。
當然，除了結合現有架構外，實現AGI還需要對新技術和理論的探索。 這可能包括開發新的神經網路架構，深入研究大腦和認知科學以獲得靈感，或開發可以跨領域學習和適應的演算法。 這些新的探索將要求人工智慧研究界跨學科整合來自神經科學、心理學、電腦科學和其他領域的知識。
在追求AGI的道路上，Transformer架構和世界模型各有優勢，代表了AI技術發展的兩條不同路徑。 雖然每種方法都有其獨特的優勢和侷限性，但未來的AGI實現可能不僅僅依賴於單一的技術或方法。 相反，結合兩種架構的優勢，甚至探索新技術和理論，可能是實現真正智慧型、靈活和適應性強的AGI系統的關鍵。
隨著技術的進步和跨學科合作的深入，我們離實現AGI的夢想越來越近了。