构建面向人工智能决策的世界模型引擎所需的基本知识体系

摘要

为了实现真正意义上的人工智能（AI）决策，即超越模式识别和统计预测，达到具备理解、推理与规划能力的智能水平，构建一个完备的、动态的“世界模型”（World Model）作为其核心引擎，已成为业界和学界的共识。本文旨在深入探讨构建此世界模型所需的前置条件：一个全新的认知体系，以及一个结构化的跨领域知识树。本文首先剖析了构建世界模型所需的认知体系的理论框架、关键技术路径（特别是神经符号主义与具身认知），并探讨了其实现蓝图——认知架构。其次，详细阐述了支撑该体系的跨领域知识树的构建原则、层次化元模型设计，并梳理了其必须涵盖的核心知识领域。最后，讨论了评估世界模型的现有基准与未来挑战，并对未来研究方向和人才培养提出了展望。本文认为，通往高级AI决策的道路，本质上是构建一个能够模拟、预测并与世界交互的内部心智模型的旅程，这需要认知科学、神经科学、计算机科学及人文社科等领域的深度融合与协同创新。

引言

1. 研究背景与意义

截至2025年，以大型语言模型（LLMs）为代表的人工智能技术在自然语言处理、内容生成等方面取得了革命性突破。然而，这些模型本质上仍是基于海量数据统计规律的“模式匹配器”，它们缺乏对世界因果关系、物理规律和社会动态的深层理解 。当面对需要长远规划、复杂推理和非常规决策的任务时，其局限性便显而易见。

为了让人工智能从“知其然”迈向“知其所以然”，构建“世界模型”成为通往通用人工智能（AGI）的关键路径 。世界模型是AI系统内部对现实世界（或特定环境）的一个可执行、可预测的