设想这样一个场景：训练有素的AI能精准识别数千种鸟类，却无法理解“鸟儿在飞翔中累了会寻找树枝歇息”这般孩童皆知的常识。这便是当前以深度神经网络为主导的AI范式所面临的深刻困境：它精于捕捉数据中的复杂关联与静态模式，却在理解世界运行的内在逻辑与动态机制上举步维艰。
由此，一场从“关联感知”迈向“因果认知”的范式转移——从神经网络到世界模型——正在智能研究的深水区悄然展开，其目标直指智能更为本质的核心：对世界进行内在建模与推理的能力。
传统神经网络，尤其是深度学习模型，其范式核心可喻为一座极为精巧的“模式匹配引擎”。它通过海量参数分层提取特征，在给定数据分布中建立从输入到输出的复杂映射。无论是图像识别中的卷积网络，还是自然语言处理中的Transformer，其强大能力根植于对数据统计规律的极致挖掘。然而，这种范式存在“解释性黑箱”、依赖巨量标注数据、难以泛化至分布外场景等内在局限。更关键的是，它缺乏对实体、关系及物理规律的显式表征，无法回答“为何”与“如果”，仿佛一位熟读万卷诗书却不谙世事运转机理的学者。
与之相对，“世界模型”范式则追求构建智能体对外部环境的内在模拟与因果表征。其思想可追溯至认知科学中的“心智模型”与控制论中的“内部模型”，核心在于让智能体学会提炼关于世界运作的简约且可计算的模型。此模型能对实体、动作及其交互进行抽象，支持对未来状态的预测、反事实推理与规划。例如，一个掌握简易物理世界模型的智能体，无需经历所有可能碰撞，便能推断出“松开手中的苹果它将坠落”。近期，融合生成模型与强化学习的架构，如通过视频预测学习潜在动态模型，已在简单环境中展现出从有限交互中提取可泛化规律的潜力。这标志着智能研究从追求“数据拟合”转向探索“机制建模”。
这场范式转移的深层意义，在于对“智能”本体的解构与重构。它将智能部分地从“大数据中的模式提取”这一相对表层的定义中解放出来，重新锚定于“构建并利用内在模型以理解、预测并影响世界”这一更具普适性与解释性的基点上。这不仅是工程路径的转换，更是认识论的演进：智能并非仅仅源于静态数据库的规模，更源于动态交互中提炼出的因果架构。从神经网络到世界模型的跃迁，暗示着下一代AI或许将不再仅仅是对人类智能的粗糙逼近，而是通过建立自身的世界理解，开辟一条通往更稳健、更灵活且真正具备推理能力之智能形态的道路。这条道路虽布满挑战，却指引着我们向智能的幽深本质更进一步。
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