世界モデルの研究は単に特定のタスクに世界知識を注入するだけではない

要旨

世界モデルは、物理ダイナミクスと世界知識を大規模モデルに組み込むことでその能力を強化する、AI研究における重要なフロンティアとして台頭してきた。中核的な目的は、エージェントが複雑な環境を理解・予測・相互作用できるようにすることである。しかし、現在の研究状況は断片的であり、視覚予測や3D推定、記号接地といった個別タスクへの世界知識の注入に主眼が置かれ、統一的な定義や枠組みの確立には至っていない。こうしたタスク特化型の統合は性能向上をもたらすものの、包括的な世界理解に必要な体系的一貫性を欠くことが多い。本論文では、このような断片的アプローチの限界を分析し、世界モデルの統一設計仕様を提案する。堅牢な世界モデルは能力の寄せ集めではなく、相互作用・知覚・記号推論・空間表現を統合的に包含する規範的枠組みであるべきだと論じる。本研究は、より汎用的で堅牢かつ原理的な世界モデルへ向けた将来研究を導く構造化された視座を提供することを目指す。

English

World models have emerged as a critical frontier in AI research, aiming to enhance large models by infusing them with physical dynamics and world knowledge. The core objective is to enable agents to understand, predict, and interact with complex environments. However, current research landscape remains fragmented, with approaches predominantly focused on injecting world knowledge into isolated tasks, such as visual prediction, 3D estimation, or symbol grounding, rather than establishing a unified definition or framework. While these task-specific integrations yield performance gains, they often lack the systematic coherence required for holistic world understanding. In this paper, we analyze the limitations of such fragmented approaches and propose a unified design specification for world models. We suggest that a robust world model should not be a loose collection of capabilities but a normative framework that integrally incorporates interaction, perception, symbolic reasoning, and spatial representation. This work aims to provide a structured perspective to guide future research toward more general, robust, and principled models of the world.

世界モデルの研究は単に特定のタスクに世界知識を注入するだけではない

Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks

要旨

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