The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied AI

最近基础模型的进展，特别是大型多模态模型和对话代理，引发了对一般具备能力的具身代理潜力的兴趣。这样的代理需要能够在许多不同的现实世界环境中执行新任务。然而，目前的基础模型无法准确地模拟与真实世界的物理交互，因此不足以支持具身人工智能。因果关系的研究有助于构建真实的世界模型，这对于准确预测可能的交互结果至关重要。本文着重探讨了为即将到来的具身代理构建基础世界模型的前景，并提出了关于这些模型中因果关系重要性的新观点。我们认为，整合因果关系考虑是促进与世界进行有意义的物理交互的关键。最后，我们揭示了在这个背景下有关因果关系的误解，并展望未来研究的前景。

本文旨在探讨建立基础世界模型对于即将到来的具有体现能力的代理人的前景，并提出了在其中融合因果关系的新观点。

本文认为在建立基础世界模型时融入因果关系是至关重要的，以促进与世界的有意义的物理交互。

本文重点介绍了因果关系在建立真实世界模型中的重要性，并消除了关于因果关系的一些误解。实验方面，本文未提及具体实验设计和数据集使用情况。

最近的相关研究包括：《Embodied AI: Challenges and Opportunities》、《A Review of Embodied AI: From Simulators to Real Robots》等。