Google DeepMind：构建一个模拟物理世界的基础性AI系统

Google DeepMind 正在开发一个基础性AI系统，该系统能够模拟整个物理世界，旨在推进向人工通用智能（AGI）的发展。该项目结合了多模态数据，如视频、音频和机器人技术，以复制现实世界的物理规律，潜在应用包括机器人技术、游戏和科学研究。

世界模拟的介绍

世界模拟的概念包括使用庞大的多模态数据流来训练AI系统，这些数据包括视频、音频和来自机器人的传感器数据。这使AI能够理解和复制我们星球的物理规律，从而预测特定环境中的未来事件。

世界模拟有多种应用，包括在虚拟环境中训练机器人、创建逼真的游戏世界以及模拟科学实验。它还可以用于模拟病毒在人群中的传播，而无需在现实世界中进行物理实验。

Google 成立了一个新的团队，专门负责世界模拟，该团队由 previously worked at OpenAI 的 Tim Brooks 领导。团队的目标是构建一个能够理解和复制物理世界物理规律的AI模型。

世界模拟团队正与其他Google AI项目紧密合作，包括 Gemini，一个大型语言模型，以及 Genie，一个可以从单个图像创建可玩3D世界的基模型。

Google 认为，扩大AI模型的规模对于实现AGI至关重要。公司正加倍努力构建巨型的物理世界生成模型。

尽管世界模拟有潜力革命性地改变多个行业，但也伴随着挑战和限制，例如需要大量的数据和计算能力。此外，还存在关于训练大型AI模型对环境影响的担忧。

Google DeepMind 的世界模拟项目是一个基础性举措，旨在推进向AGI的发展。凭借在机器人技术、游戏和科学研究中的潜在应用，世界模拟有潜力革命性地改变多个行业。然而，它也带来了需要解决的挑战和限制。随着AI领域的不断演变，看看世界模拟和其他AI技术如何塑造未来将非常令人兴奋。