وبلاگ / World Model در هوش مصنوعی: کلید دستیابی به AGI

World Model در هوش مصنوعی: کلید دستیابی به AGI

World Model در هوش مصنوعی: کلید دستیابی به AGI

مقدمه

تصور کنید یک کودک برای اولین بار توپی را می‌بیند که از روی میز می‌افتد. او بدون هیچ آموزش خاصی می‌داند که توپ به سمت پایین حرکت خواهد کرد و احتماناً روی زمین خواهد چرخید. این توانایی برای پیش‌بینی رفتار جهان فیزیکی، نتیجه چیزی است که در علوم شناختی و هوش مصنوعی آن را World Model یا مدل جهان می‌نامیم. در حالی که انسان‌ها این مدل‌ها را به صورت طبیعی و در طول زمان می‌سازند، ایجاد چنین قابلیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی یکی از چالش‌برانگیزترین و در عین حال امیدوارکننده‌ترین مسیرهای تحقیقاتی به سوی دستیابی به هوشمندی مصنوعی عمومی یا AGI است.
در سال‌های اخیر، با پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی، توجه محققان به مفهوم World Model بیش از پیش جلب شده است. این مدل‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که نه تنها از داده‌های گذشته یاد بگیرند، بلکه بتوانند آینده را پیش‌بینی کرده، برنامه‌ریزی کنند و به محیط‌های جدید سازگار شوند.

World Model چیست؟ تعریف و مفاهیم بنیادین

World Model یا مدل جهان، نمایشی درونی از محیط است که یک سیستم هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی دنیای خارج در خود ایجاد می‌کند. به عبارت ساده‌تر، این مدل به عامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا پیامدهای اقدامات مختلف را قبل از انجام آن‌ها در دنیای واقعی، در ذهن خود شبیه‌سازی کند. این فرآیند شبیه به همان کاری است که مغز انسان هنگام برنامه‌ریزی برای فعالیت‌های روزمره انجام می‌دهد.
در هسته اصلی خود، World Model شامل چند جزء کلیدی است:
مدل انتقال (Transition Model): این بخش پیش‌بینی می‌کند که اگر عامل اقدام خاصی انجام دهد، وضعیت محیط چگونه تغییر خواهد کرد. برای مثال، اگر ربات دست خود را به سمت یک شیء حرکت دهد، مدل انتقال پیش‌بینی می‌کند که شیء از موقعیت فعلی خود جابجا خواهد شد.
مدل مشاهده (Observation Model): این جزء تعیین می‌کند که عامل در هر وضعیت چه چیزی را مشاهده خواهد کرد. این شامل درک سنسورها، دوربین‌ها و سایر ابزارهای ورودی است.
مدل پاداش (Reward Model): در یادگیری تقویتی، این مدل پیش‌بینی می‌کند که انجام یک اقدام خاص در یک وضعیت معین چه میزان پاداش یا جریمه در پی خواهد داشت.
تفاوت اساسی World Model با رویکردهای سنتی یادگیری ماشین در این است که به جای یادگیری یک نگاشت مستقیم از ورودی به خروجی، سیستم یک درک کلی از نحوه عملکرد محیط خود ایجاد می‌کند. این رویکرد به مدل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد در شرایط جدید که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده‌اند، عملکرد بهتری داشته باشند.

تاریخچه و تکامل World Model در هوش مصنوعی

ایده World Model در هوش مصنوعی مفهوم تازه‌ای نیست. ریشه‌های آن به دهه‌های گذشته برمی‌گردد، زمانی که محققان علوم شناختی و روباتیک درک کردند که سیستم‌های هوشمند نیاز به نمایشی درونی از محیط خود دارند. در سال‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، مفاهیمی مانند "نقشه‌های شناختی" و "مدل‌های درونی" در ربات‌ها مورد بحث قرار می‌گرفت.
اما رنسانس واقعی World Model در چند سال گذشته اتفاق افتاده است. یکی از نقاط عطف مهم، انتشار مقاله معروف "World Models" در سال ۲۰۱۸ توسط دیوید ها و یورگن اشمیدهوبر بود که نشان داد چگونه می‌توان از شبکه‌های عصبی برای یادگیری نمایش‌های فشرده از محیط استفاده کرد.
یان لوکان، دانشمند ارشد هوش مصنوعی در Meta و برنده جایزه تورینگ، یکی از پیشگامان اصلی در احیای این مفهوم است. او معتقد است که سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی، به ویژه مدل‌های زبانی بزرگ، فاقد درک واقعی از جهان هستند و صرفاً بر اساس تطابق الگوهای آماری عمل می‌کنند. لوکان پیشنهاد می‌کند که برای رسیدن به AGI، باید سیستم‌هایی بسازیم که مانند کودکان، از طریق تعامل با محیط و ساخت مدل‌های درونی یاد بگیرند.
رویکرد I-JEPA که Meta معرفی کرده، اولین گام عملی در این مسیر است. این معماری از روش Joint-Embedding Predictive Architecture استفاده می‌کند تا نمایش‌های درونی از جهان را بدون نیاز به بازسازی کامل تصاویر پیکسل به پیکسل یاد بگیرد.

معماری‌ها و روش‌های پیاده‌سازی World Model

پیاده‌سازی World Model در عمل می‌تواند به روش‌های مختلفی انجام شود که هر کدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند:

Variational Autoencoders (VAE) برای World Model

یکی از رویکردهای رایج استفاده از VAE برای یادگیری نمایش فشرده از وضعیت محیط است. در این روش، یک انکودر تصاویر یا داده‌های سنسوری را به یک فضای مخفی (latent space) با ابعاد کمتر نگاشت می‌کند، و سپس یک دیکودر می‌تواند این نمایش فشرده را دوباره به تصویر اصلی بازسازی کند. این فضای مخفی به عنوان "حافظه" World Model عمل می‌کند.

Recurrent Neural Networks و LSTM

برای مدل‌سازی دینامیک زمانی محیط، معماری‌های بازگشتی مانند LSTM و GRU استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها می‌توانند توالی‌های زمانی را پردازش کرده و پیش‌بینی کنند که چگونه وضعیت محیط در طول زمان تغییر می‌کند. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای این منظور بسیار مناسب هستند زیرا می‌توانند اطلاعات گذشته را در حافظه خود نگه دارند.

Transformer-based World Models

با ظهور معماری Transformer و مکانیزم Attention، محققان شروع به استفاده از این معماری‌ها برای ساخت World Model کرده‌اند. Transformer می‌تواند وابستگی‌های بلندمدت را بهتر از RNN مدل کند و به همین دلیل برای پیش‌بینی توالی‌های پیچیده مناسب است.

Diffusion Models برای تولید محیط

مدل‌های Diffusion که اخیراً در تولید تصویر و ویدیو موفقیت‌های چشمگیری داشته‌اند، اکنون برای ایجاد World Model نیز استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند توزیع احتمالاتی وضعیت‌های آینده محیط را یاد بگیرند و سناریوهای مختلف را تولید کنند.

JEPA و Self-Supervised Learning

معماری Joint-Embedding Predictive Architecture که یان لوکان پیشنهاد داده، از یادگیری خودنظارتی استفاده می‌کند. در این روش، مدل به جای بازسازی کامل تصویر، تنها بخش‌های پنهان شده را در یک فضای نمایش انتزاعی پیش‌بینی می‌کند. این رویکرد کارآمدتر است و منجر به یادگیری نمایش‌های معنایی‌تر می‌شود.

Genie: پیشرفت Google DeepMind در World Model

یکی از هیجان‌انگیزترین پیشرفت‌های اخیر در حوزه World Model، معرفی سری مدل‌های Genie توسط Google DeepMind است. این مدل‌ها نشان می‌دهند که چگونه World Model می‌تواند محیط‌های تعاملی پیچیده را از روی داده‌های ویدیویی یاد بگیرد.
Genie 2 که در اواخر ۲۰۲۴ معرفی شد، توانایی شبیه‌سازی دنیاهای مجازی را دارد که در آن‌ها می‌توان اقدامات مختلف مانند پریدن، شنا کردن و برداشتن اشیاء را انجام داد. این مدل روی مجموعه داده‌های ویدیویی گسترده آموزش دیده و قابلیت‌های ظهوری جالبی از جمله درک فیزیک، تعاملات پیچیده و حفظ ثبات در طول زمان را نشان می‌دهد.
Genie 3 که در اوت ۲۰۲۵ معرفی شد، گام بلندی به جلو است. این مدل می‌تواند صرفاً با یک دستور متنی، محیط‌های تعاملی متنوع و پیچیده‌ای تولید کند. DeepMind این مدل را نقطه عطفی مهم در مسیر رسیدن به AGI معرفی می‌کند. Genie 3 نشان می‌دهد که یک World Model می‌تواند:
  • محیط‌های سه‌بعدی غنی و قابل تعامل بسازد
  • فیزیک واقعی را شبیه‌سازی کند
  • از تنوع بالایی در محیط‌های تولید شده برخوردار باشد
  • به عنوان محیط آموزشی برای عامل‌های هوش مصنوعی استفاده شود
این مدل‌ها نشان می‌دهند که World Model نه تنها یک مفهوم نظری، بلکه یک فناوری عملی است که می‌تواند در کاربردهای واقعی مانند آموزش ربات‌ها، شبیه‌سازی سناریوها و حتی ساخت بازی‌های ویدیویی استفاده شود.

نقش World Model در مسیر رسیدن به AGI

سوال اصلی این است: چرا World Model برای دستیابی به هوشمندی مصنوعی عمومی یا AGI اینقدر حیاتی است؟
درک علیت به جای همبستگی: مدل‌های زبانی بزرگ فعلی مانند GPT و Gemini، اگرچه در تولید متن و پاسخ به سوالات بسیار قوی هستند، اما درک واقعی از روابط علی در جهان ندارند. آن‌ها بر اساس الگوهای آماری در داده‌های آموزشی خود عمل می‌کنند. یک World Model واقعی باید بتواند درک کند که چرا یک رویداد باعث رویداد دیگری می‌شود، نه فقط اینکه آن‌ها اغلب با هم اتفاق می‌افتند.
برنامه‌ریزی و استدلال: یکی از ویژگی‌های کلیدی هوشمندی عمومی، توانایی برنامه‌ریزی برای رسیدن به اهداف بلندمدت است. با داشتن یک World Model، عامل هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای مختلف را در ذهن خود شبیه‌سازی کند و بهترین مسیر عمل را انتخاب کند. این شبیه به زنجیره فکری است که در مدل‌های استدلالی پیشرفته استفاده می‌شود.
یادگیری کارآمد: انسان‌ها می‌توانند با تعداد نمونه‌های بسیار کمی یاد بگیرند. یک کودک پس از دیدن چند بار افتادن اشیاء، مفهوم جاذبه را درک می‌کند. این یادگیری کارآمد به دلیل وجود World Model در مغز انسان امکان‌پذیر است. سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی به میلیون‌ها نمونه آموزشی نیاز دارند، اما با World Model می‌توان این تعداد را به شدت کاهش داد.
انتقال یادگیری و تعمیم: یک World Model خوب باید بتواند دانش آموخته شده در یک حوزه را به حوزه‌های دیگر منتقل کند. برای مثال، اگر ربات یاد بگیرد چگونه یک فنجان را بردارد، باید بتواند همین مهارت را برای برداشتن اشیاء مشابه با شکل‌ها و اندازه‌های مختلف به کار ببرد.
درک فیزیک شهودی: انسان‌ها درک شهودی از فیزیک پایه دارند - می‌دانیم که اشیاء نمی‌توانند از یکدیگر عبور کنند، اشیاء سنگین‌تر سریع‌تر می‌افتند و غیره. این درک شهودی نتیجه World Model درونی ماست و برای AGI ضروری است.
تعامل با دنیای واقعی: برای اینکه AGI بتواند در دنیای واقعی عمل کند، باید مدلی از آن داشته باشد. ربات‌های هوشمند آینده باید بتوانند عواقب اقداماتشان را پیش‌بینی کنند و در محیط‌های پویا و غیرقابل پیش‌بینی کار کنند.

کاربردهای عملی World Model در صنایع مختلف

World Model نه تنها برای تحقیقات AGI مهم است، بلکه کاربردهای عملی فراوانی در صنایع مختلف دارد:

رباتیک و اتوماسیون

در رباتیک، World Model به ربات‌ها کمک می‌کند تا در محیط‌های پیچیده و متغیر عمل کنند. یک ربات صنعتی که World Model دارد، می‌تواند با اشیاء جدید سروکار داشته باشد بدون اینکه نیاز به برنامه‌نویسی مجدد باشد. در خودروهای خودران، World Model به سیستم کمک می‌کند تا رفتار سایر خودروها و عابران پیاده را پیش‌بینی کند.

بازی‌های ویدیویی و واقعیت مجازی

ساخت بازی‌های ویدیویی با هوش مصنوعی یکی از کاربردهای هیجان‌انگیز World Model است. با استفاده از این مدل‌ها، می‌توان محیط‌های بازی پویا و واکنش‌گرا ساخت که به صورت خودکار به اقدامات بازیکن پاسخ می‌دهند. همچنین می‌توان NPC های (شخصیت‌های غیربازیکن) هوشمندتری طراحی کرد که رفتارهای واقعی‌تری دارند.

شبیه‌سازی و پیش‌بینی

در مدل‌سازی پیش‌بینی، World Model می‌تواند برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده مانند آب و هوا، ترافیک شهری، یا بازارهای مالی استفاده شود. این مدل‌ها می‌توانند سناریوهای مختلف "چه می‌شد اگر" را بررسی کنند و به تصمیم‌گیری بهتر کمک کنند.

آموزش و شبیه‌ساز

World Model می‌تواند برای ساخت شبیه‌سازهای آموزشی واقع‌گرا استفاده شود. برای مثال، در آموزش خلبانان یا جراحان، می‌توان محیط‌های شبیه‌سازی شده ساخت که رفتار دقیق سیستم‌های واقعی را تقلید می‌کنند.

تجارت و مالی

در بازارهای مالی، World Model می‌تواند برای مدل‌سازی رفتار بازار و پیش‌بینی تغییرات قیمت استفاده شود. همچنین در تحلیل مالی با هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوها و روندها کمک کند.

کشاورزی هوشمند

در کشاورزی هوشمند، World Model می‌تواند برای پیش‌بینی رشد گیاهان، شرایط آب و هوایی و بهینه‌سازی مصرف منابع استفاده شود.

چالش‌ها و محدودیت‌های فعلی World Model

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، World Model هنوز با چالش‌های جدی روبروست:
پیچیدگی محاسباتی: ساخت و آموزش World Model دقیق برای محیط‌های پیچیده نیاز به منابع محاسباتی عظیمی دارد. برای مثال، شبیه‌سازی دقیق فیزیک یک محیط سه‌بعدی در زمان واقعی بسیار پرهزینه است.
مقیاس‌پذیری: هرچه محیط پیچیده‌تر و بزرگ‌تر باشد، ساخت World Model برای آن دشوارتر می‌شود. جهان واقعی دارای تعداد بی‌شماری متغیر و حالت است که مدل‌سازی همه آن‌ها غیرممکن است.
عدم قطعیت: دنیای واقعی ذاتاً غیرقطعی است و بسیاری از پدیده‌ها تصادفی هستند. World Model باید بتواند با این عدم قطعیت کنار بیاید و توزیع احتمالاتی نتایج ممکن را مدل کند.
داده‌های آموزشی: برای یادگیری یک World Model دقیق، به داده‌های متنوع و غنی نیاز است. جمع‌آوری این داده‌ها، به خصوص برای موقعیت‌های نادر یا خطرناک، چالش‌برانگیز است.
توهم در مدل‌های هوش مصنوعی: مانند مدل‌های زبانی که گاهی اطلاعات نادرست تولید می‌کنند، World Model نیز ممکن است پیش‌بینی‌های نادرستی از محیط داشته باشد، به خصوص در موقعیت‌هایی که در داده‌های آموزشی کمتر دیده شده‌اند.
قابلیت تفسیر: درک اینکه World Model چگونه تصمیم می‌گیرد و چرا پیش‌بینی خاصی را انجام می‌دهد، هنوز چالشی اساسی است. این مسئله برای کاربردهای حیاتی مانند پزشکی یا خودروهای خودران بسیار مهم است.
محدودیت‌های زمانی: World Model باید به اندازه کافی سریع باشد تا بتواند در زمان واقعی پیش‌بینی کند. در بسیاری از کاربردها مانند رباتیک، تاخیر حتی چند میلی‌ثانیه‌ای می‌تواند مشکل‌ساز باشد.

آینده World Model: چشم‌انداز و فرصت‌ها

با وجود چالش‌ها، آینده World Model بسیار امیدوارکننده است. چند روند کلیدی در حال شکل‌گیری هستند:
ترکیب با معماری‌های جدید: محققان در حال ترکیب World Model با معماری‌های پیشرفته‌ای مانند Mixture of Experts، Mamba و RWKV هستند تا کارایی و عملکرد را بهبود بخشند.
یادگیری از داده‌های کمتر: با الهام از نحوه یادگیری انسان‌ها، محققان روی روش‌هایی کار می‌کنند که بتوانند World Model را با داده‌های کمتری آموزش دهند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری فدرال و یادگیری انتقالی در این زمینه مفید هستند.
World Model چندحسی: آینده متعلق به مدل‌های چندحالته است که می‌توانند اطلاعات از حواس مختلف (بینایی، شنوایی، لامسه) را ترکیب کنند تا درک جامع‌تری از محیط داشته باشند.
Edge AI و World Model: با پیشرفت Edge AI، امکان اجرای World Model بر روی دستگاه‌های محلی و بدون نیاز به ابر فراهم می‌شود. این موضوع برای کاربردهای real-time مانند ربات‌ها و خودروهای خودران بسیار مهم است.
یادگیری مستمر و سازگاری: World Model آینده باید بتواند به صورت مستمر از تجربیات جدید یاد بگیرد و خود را با تغییرات محیط سازگار کند. مدل‌های خودبهبود گامی در این مسیر هستند.
استانداردسازی و ابزارهای توسعه: با بالغ‌تر شدن این حوزه، انتظار می‌رود فریمورک‌ها و ابزارهای استانداردی برای ساخت و ارزیابی World Model ظاهر شوند، شبیه به آنچه که TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق انجام دادند.
تراشه‌های اختصاصی: شرکت‌های سخت‌افزاری در حال طراحی تراشه‌های سفارشی برای اجرای کارآمد World Model هستند که می‌تواند مشکل پیچیدگی محاسباتی را تا حد زیادی حل کند.
یکپارچه‌سازی با سیستم‌های تصمیم‌گیری: World Model به تنهایی کافی نیست؛ باید با سیستم‌های برنامه‌ریزی، استدلال و تصمیم‌گیری یکپارچه شود تا عامل‌های هوش مصنوعی واقعاً هوشمندی بسازیم.

رابطه World Model با سایر فناوری‌های نوین

World Model در خلأ عمل نمی‌کند و ارتباط تنگاتنگی با سایر فناوری‌های پیشرفته دارد:
محاسبات کوانتومی: محاسبات کوانتومی می‌تواند شبیه‌سازی‌های پیچیده World Model را تسریع کند و امکان مدل‌سازی سیستم‌های بزرگ‌تر را فراهم کند. هوش مصنوعی کوانتومی ترکیب امیدوارکننده‌ای برای آینده است.
بلاکچین و اعتماد: در سیستم‌های توزیع‌شده، بلاکچین و هوش مصنوعی می‌توانند برای ایجاد World Model قابل اعتماد و تأیید شده استفاده شوند.
اینترنت اشیاء: یکپارچه‌سازی AI و IoT امکان جمع‌آوری داده‌های غنی از سنسورهای متعدد را فراهم می‌کند که برای آموزش World Model دقیق ضروری است.
دوقلوهای دیجیتال: Digital Twins در واقع نوعی World Model اختصاصی برای یک سیستم یا فرآیند خاص هستند و می‌توانند با World Model عمومی‌تر ترکیب شوند.
واقعیت افزوده و متاورس: تحول متاورس با هوش مصنوعی نیاز به World Model دقیقی دارد که بتواند دنیاهای مجازی واقع‌گرا و تعاملی بسازد.
رابط مغز-کامپیوتر: رابط مغز-کامپیوتر می‌تواند به ما کمک کند تا درک بهتری از نحوه ساخت World Model در مغز انسان داشته باشیم و از آن در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی الهام بگیریم.

مقایسه World Model با رویکردهای موجود

برای درک بهتر جایگاه World Model، بیایید آن را با رویکردهای غالب فعلی مقایسه کنیم:
در مقابل مدل‌های زبانی بزرگ: ChatGPT، Claude و Gemini مدل‌های زبانی قدرتمندی هستند که در تولید متن و پاسخ به سوالات عملکرد فوق‌العاده‌ای دارند. اما آن‌ها فاقد درک واقعی از جهان فیزیکی هستند. World Model این خلأ را پر می‌کند.
در مقابل یادگیری تقویتی سنتی: یادگیری تقویتی معمولاً با آزمون و خطا عمل می‌کند. World Model به عامل اجازه می‌دهد که قبل از اقدام در دنیای واقعی، در ذهن خود شبیه‌سازی کند و بنابراین سریع‌تر یاد بگیرد.
در مقابل یادگیری نظارت‌شده: یادگیری نظارت‌شده نیاز به برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها دارد. World Model می‌تواند از داده‌های بدون برچسب یاد بگیرد و الگوهای پنهان را کشف کند.
در مقابل یادگیری بدون نظارت: یادگیری بدون نظارت الگوها را کشف می‌کند اما لزوماً روابط علی را مدل نمی‌کند. World Model علاوه بر کشف الگو، روابط علت و معلولی را نیز یاد می‌گیرد.

ملاحظات اخلاقی و اجتماعی

مانند هر فناوری قدرتمند، World Model نیز چالش‌های اخلاقی خاص خود را دارد:
حریم خصوصی: برای ساخت World Model دقیق از رفتار انسان‌ها، ممکن است نیاز به جمع‌آوری داده‌های حساس باشد. اخلاق در هوش مصنوعی باید در نظر گرفته شود.
سوءاستفاده: World Model قدرتمند می‌تواند برای پیش‌بینی و دستکاری رفتار انسان‌ها سوءاستفاده شود. تضمین قابلیت اعتماد هوش مصنوعی حیاتی است.
تعصب و عدالت: اگر داده‌های آموزشی World Model متعصبانه باشند، مدل نیز این تعصبات را یاد می‌گیرد و تقویت می‌کند. باید مکانیزم‌هایی برای شناسایی و کاهش تعصب وجود داشته باشد.
مسئولیت: اگر یک سیستم مجهز به World Model تصمیم اشتباهی بگیرد که منجر به آسیب شود، چه کسی مسئول است؟ این سوال مهمی است که باید پاسخ داده شود.
تأثیر بر اشتغال: با پیشرفت World Model و تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل، برخی حرفه‌ها ممکن است دستخوش تغییرات عمده شوند. جامعه باید برای این تحولات آماده شود.
کنترل و امنیت: سیستم‌های مجهز به World Model پیشرفته می‌توانند خودمختار عمل کنند. اطمینان از اینکه این سیستم‌ها همیشه تحت کنترل هستند و امنیت سایبری آن‌ها تضمین شده است، ضروری است.

نتیجه‌گیری: World Model به عنوان پل به سوی آینده

World Model نه تنها یک مفهوم جذاب نظری، بلکه مسیر واقعی و عملی به سوی ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی واقعاً هوشمند است. همانطور که دیدیم، این مدل‌ها در حال تبدیل شدن به عنصر کلیدی در مسیر رسیدن به AGI هستند.
از Genie و I-JEPA گرفته تا تحقیقات گسترده در معماری‌های جدید، همه نشان می‌دهند که جامعه علمی به طور جدی روی این رویکرد سرمایه‌گذاری می‌کند. چالش‌های موجود قابل توجه هستند، اما پیشرفت‌های سریع نشان می‌دهند که در مسیر درستی حرکت می‌کنیم.
آینده هوش مصنوعی متعلق به سیستم‌هایی است که نه تنها از داده‌های گذشته یاد می‌گیرند، بلکه درک عمیقی از نحوه عملکرد جهان دارند، می‌توانند برنامه‌ریزی کنند، استدلال کنند و در موقعیت‌های جدید سازگار شوند. World Model کلید دستیابی به این آینده است.
برای محققان، توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها، درک و استفاده از World Model دیگر اختیاری نیست، بلکه ضرورتی برای ماندن در خط مقدم نوآوری است. برای جامعه نیز، آشنایی با این مفهوم و پیامدهای آن برای آماده شدن برای تحولات پیش رو ضروری است.
World Model پل میان هوش مصنوعی محدود امروز و هوشمندی عمومی فردا است - پلی که ما در حال عبور از آن هستیم.