論文の概要: A Tutorial on World Models and Physical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12783v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 00:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.521267
• Title: A Tutorial on World Models and Physical AI
• Title（参考訳）: 世界モデルと物理AIに関するチュートリアル
• Authors: Il-Seok Oh,
• Abstract要約: 世界モデリングは、予測、推論、意思決定が可能なインテリジェントなシステムを構築するための中心的な原則として浮上している。 このチュートリアルは、多種多様な世界モデリングアプローチが共有予測構造を通して統一されるコヒーレントなフレームワークを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: World modeling is emerging as a central principle for building intelligent systems capable of prediction, reasoning, and decision making. A central distinction can be drawn between explicit world models, which learn structured dynamics for rollout-based reasoning and planning, and implicit world models, which encode predictive structure within scalable learned representations. These complementary paradigms provide a foundation for physical AI in domains such as robotics and autonomous driving, enabling intelligence beyond reactive control under real-world constraints. Recent foundation models further suggest a pathway toward unified systems integrating perception, prediction, and action. Despite rapid progress, major challenges remain in hierarchical reasoning, long-horizon planning, and autonomous goal formation, which are critical for advancing toward artificial general intelligence. This tutorial presents a coherent framework in which diverse world modeling approaches are unified through shared predictive structure and differentiated by how such structure is represented and exploited.
• Abstract（参考訳）: 世界モデリングは、予測、推論、意思決定が可能なインテリジェントなシステムを構築するための中心的な原則として浮上している。 ロールアウトに基づく推論と計画のための構造的ダイナミクスを学習する明示的世界モデルと、スケーラブルな学習表現内で予測構造を符号化する暗黙的世界モデルとを区別することができる。 これらの補完的なパラダイムは、ロボット工学や自律運転といった分野における物理AIの基礎を提供し、現実世界の制約下でのリアクティブ制御を超えたインテリジェンスを可能にする。 最近の基礎モデルは、認識、予測、行動を統合する統一システムへの経路をさらに示唆している。 急速な進歩にもかかわらず、大きな課題は階層的推論、長期計画、そして自律的な目標形成であり、これは人工知能への前進に不可欠である。 このチュートリアルでは、多種多様な世界モデリングアプローチが共有予測構造を通して統合され、そのような構造がどのように表現され、どのように活用されるかによって区別されるコヒーレントなフレームワークを提示する。

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