从图形计算到世界模型：北大陈宝权教授探讨 AI 新纪元
北京大学陈宝权教授在第九届计算机图形学与混合现实研讨会（GAMES 2024）上发表了题为《从图形计算到世界模型》的主旨报告，引发了关于人工智能未来发展方向的热烈讨论。
世界模型，这个近年来席卷 AI 领域的热门话题，正逐渐成为推动人工智能迈向更高级阶段的关键。 陈教授以图形计算为切入点，深入探讨了图形计算与世界模型之间的紧密联系，并展望了未来世界模型构建的可能性。
报告的核心观点在于：图形计算作为模拟真实世界的核心技术，能够为构建更精准的世界模型提供强大的助力。 陈教授指出，当前 AIGC 领域的大模型技术取得了显著进展，但这些模型背后的世界模型仍处于探索阶段。
那么，什么是世界模型？
陈教授首先回顾了学术界和产业界对世界模型的定义。虽然目前尚无统一的定义，但普遍认为世界模型应具备预测、推理、决策和规划的能力。换言之，一个能够基于当前信息预测未来状态，并据此做出合理规划与决策的模型，便可被视为具备世界模型的特征。
陈教授以无人驾驶为例，阐释了世界模型在现实应用中的重要性。 现有的无人驾驶系统通过高逼真仿真系统模拟多种传感器数据，构建庞大的数据集用于训练大模型。这些模型能够在新的场景下实现对环境的精准感知，并进行动态预测，做出判断决策，完成自动驾驶任务。
然而，当前的大模型训练模式也面临着挑战。 随着模型训练的深入，对数据量的需求急剧增加，而现有的数据资源却难以满足需求。尤其是在涉及更高维度的数据处理时，这一问题更加突出。
陈教授认为，图形计算能够为解决这一问题提供解决方案。 图形计算的核心目标就是模拟真实世界，其在模拟真实世界、更有效地训练模型、加速模型迭代与验证方面展现出巨大潜力。
陈教授从数据丰富性、训练模式、监督机制的增强等多个维度，探讨了未来构建世界模型的可能路径。 他强调，图形计算能够为世界模型的构建提供更丰富的训练数据，并通过模拟真实场景，加速模型的迭代与验证。
陈教授的报告引发了与会者对世界模型构建的深入思考。 图形计算作为模拟真实世界的核心技术，将与人工智能技术深度融合，共同推动世界模型的构建，为人工智能的未来发展开辟新的可能性。
展望未来，世界模型将成为人工智能发展的重要方向。随着图形计算技术的不断发展，以及对世界模型理解的不断深入，人工智能将拥有更强大的能力，为人类社会带来更多益处。
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