機器感知與交互 WorldBrain探索現實與智能融合的未來

在衆多經濟指標中，只有一個指標是真正的無風險利率，那就是科技生產力增長率。它反映了技術革新對提升生產效率和推動經濟發展的核心作用，不受個體信用風險的影響，是整個經濟體技術進步和生產潛力增長的直接體現。

每一次的科技革命，都產生了大量增量價值，不斷的科技創新帶來遠高於資本回報的價值成長。歸功於摩爾定律，AI的能力呈指數級的上漲，只要是AI能參與的環節，生產力都得到了大幅提升。去年麥肯錫發布的一份報告指出，“生成式AI每年可能為全球經濟增加2.6萬億至4.4萬億美元”的價值，這相當於整個AI技術帶來的經濟影響的15%至40%。

在人工智能的浪潮中，人型機器人的發展一直備受矚目。它們不僅代表着技術進步的前沿，更是未來智能生活的夥伴。然而，要讓這些機器人像人類一樣自然行動，需要解決一系列復雜的控制問題。

分層世界模型，數據驅動人行機器人控制

近日，LeCun提出了一種基於數據驅動的全新人型機器人控制解決方案，這一方案的核心是分層世界模型，它通過訓練高級和低級兩個智能體來實現更自然、更高效的動作控制，以高級智能體的決策和低級智能體的執行，實現復雜任務的高效完成。

在LeCun的研究中，"Puppeteer"模型利用模擬的56-DoF（自由度）人形機器人，在8個任務中生成了高性能的控制策略。這些策略不僅性能優異，而且動作自然，顯示出了穿越挑战性地形的能力。LeCun的分層世界模型和Puppeteer項目為人型機器人的控制提供了新的思路和方法。

WorldBrain將在此基礎上，將進一步探索和實現人型機器人的潛力，推動人工智能技術的發展。WorldBrain的分層世界模型獨特之處在於結合了神經網絡的分層、分布式處理能力來處理各種類型的信息和復雜的關系，該模型強調大規模數據處理，能夠從多個來源提取信息，為更全面的理解和決策奠定基礎。通過結合先進的人工智能技術、神經科學和區塊鏈技術，WorldBrain有望構建一個全面、去中心化的人工智能系統。

模仿人腦建模大型智能神經網絡系統

當前，人工智能發展到現階段的本質邏輯，是機器從「特定的」大量數據中總結規律，歸納出某些「特定的知識」，然後將這種「知識」應用到現實場景中去解決實際問題。盡管AI並不能完全復制人類智能，但它在特定任務上模擬了人類的某些認知功能，如感知、推理和解決問題。

人類根據感官所能感知的事物發展出了一個世界的心智模型，這個模型包括了對世界的結構、屬性、行為、規律的抽象及概括。WorldBrain項目的核心是構建一個能夠模擬人腦的分布式智能神經網絡系統，它採用"WorldModel"，結合人工智能、神經科學和區塊鏈技術，旨在為未來的AGI（人工通用智能）終端打造一個全面的操作系統。

TD-MPC2算法在LeCun的研究中發揮了關鍵作用。它通過兩個階段的訓練，使得兩個智能體能夠協同工作，生成自然而高效的動作。這一算法的成功應用為WorldBrain項目提供了寶貴的經驗。WorldBrain可以借鑑這一算法，進一步優化其神經網絡系統，使其更加適應復雜多變的環境和任務。

能夠理解、推理並與物理世界互動的智能

AI是一個廣泛的領域，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等衆多技術和應用。機器人更深入的理解語言和物理世界，對物理世界進行推理，需要環境中的對象及這些對象對機器人行動作出反應細致的理解。

WorldBrain為“WorldModel”建立了初始世界（參考系），從而實現了 WorldBrain 像人腦一樣建模世界的能力，並賦予機器人視覺識別、思考、行動和學習的能力，使得機器人能夠在各種場景下有效工作。WorldBrain模擬維度如下：

感知和行為模擬：WorldBrain 可以通過感知和行為模擬來模仿人類的認知能力和行為表現。在感知方面，WorldBrain 利用計算機視覺和語音識別技術來感知視覺和聽覺輸入，從而獲取環境信息。在行為模擬方面，WorldBrain 使用機器人技術或虛擬仿真環境來模擬人類的動作和交互，與環境進行實時互動。這使得 WorldBrain 能夠像人腦具身系統一樣與環境進行感知和行為交互。

運動和身體表徵模擬：WorldBrain 可以通過運動和身體表徵模擬來模仿人類的運動能力和身體表達。通過控制機器人的運動和姿態，WorldBrain 可以模擬人類在空間中的移動和操作。這包括機器人手臂的精確操控和機器人身體的姿態調整，使得 WorldBrain 能夠像人類一樣進行復雜的操作和交互。

空間和上下文建模：WorldBrain 可以通過空間和上下文建模來模仿人類對環境的理解和推理能力。通過建模環境的空間結構和上下文信息，WorldBrain 可以獲取關於物體、空間和時間等方面的知識。這可以涉及使用地圖、傳感器數據和上下文信息來構建環境的內部表示，從而更好地理解和推理與環境相關的任務。

分布式大腦是另一種不同尋常的具身：人類的大腦新皮質大約有 15 萬根皮質柱，每根皮質柱都對它能感知的部分世界建模。WorldBrain 智能終端的各根皮質柱並不一定要像生物大腦中的皮質柱那樣彼此相鄰。一個智能終端可能有數百萬根皮質柱和數千個傳感器陣列，也可能只具備一個模擬神經元和幾個傳感器陣列。DePIN網絡利用區塊鏈技術來協調和調整數百萬個人部署和運行無需信任、無需許可、程序化的基礎設施，為WorldBrain的硬件部署奠定堅實的基礎。

WorldBrain的目標不僅是技術上的突破，更是要讓人工智能真正服務於人類，提高人們的生活質量。只有當機器人的動作更加自然，更符合人類的預期和習慣，它們才能更好地融入人類社會，成為人們生活中的助手和夥伴。

在未來，我們有理由相信，WorldBrain將不僅僅是一個技術項目，它將成為連接人類與智能機器的橋梁，开啓一個更加智能、互聯的新時代。隨着技術的不斷進步和創新，WorldBrain和人型機器人將共同迎接一個充滿無限可能的未來。

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