世界モデルが重要な理由
現在のAIシステムのほとんどは、世界を平面的な画像や抽象的なデータとしてしか見ていない。椅子は座るもの、壁は通り抜けられない、コップをテーブルから押し出すと落ちる、といったことを本当に理解しているわけではない。リー氏のフレームワークは、幾何学、物理学、物体間の関係を含む環境の内部表現、すなわち世界モデルを構築することで、この問題を解決しようとしている。
このような空間知能は、家庭や倉庫、病院で作業するロボットにとって極めて重要である。角を理解しない掃除機は角にぶつかる。風を予測できない配送ドローンは荷物を落とすかもしれない。リー氏のアプローチは、AIが行動を起こす前に可能な行動をシミュレーションできるようにすることで、これらの限界を超えることを約束する。
シミュレーションから現実へ
このフレームワークは単に優れた地図を作るだけではない。世界がどのように振る舞うかを学習することが目的だ。モデルは仮想的なシナリオ（ロボットが箱を押したらどうなるか、人の前に人が歩いてきたらどうなるかなど）
