清华姚期智团队推代数世界模型 让AI像牛顿般思考
让AI像牛顿一样思考，这一长期以来的设想如今有了突破性进展。由清华大学姚期智院士与袁洋副教授领导的科研团队，推出了名为「代数世界模型」（Algebraic World Model, AWM）的重磅项目，有望推动AI认知能力的跃迁。
此前，科研界常探讨一个核心问题：若让AI仅学习牛顿发现万有引力之前的全部知识，它能否自主推导出万有引力定律？但现实困境在于，训练数据易受污染，很难构建出一个完全陌生的虚拟世界，让AI从零开始进行观察与实验。而代数世界模型的出现，为这一难题提供了全新的解决思路，让AI从观察与实验出发理解世界的目标不再遥远。
当前，ARC-AGI-3游戏集是前沿AI模型能力测试的重要平台，该游戏的特点是不向参与者提供任何规则与目标，完全依靠自主摸索。顶尖模型GPT Astra配合适配框架，在此类测试中能取得99.9%的高分，它会将游戏机制整理为一系列符号化规则，信息密度远超其他模型。
不过，这类模型的局限性也十分明显：它们更像是第谷的实验记录本——第谷作为开普勒的老师，曾记录了海量精确的行星运行数据，却始终停留在现象观测层面，并未提炼出背后的本质规律；而真正揭示行星运动三大定律的是开普勒，他从观测数据中抽象出了核心法则。GPT Astra生成的规则同样只描述了现象，未能抓住虚拟游戏世界的运行本质。
这种仅记录现象的模式，还会导致严重的「幻觉」问题。研究人员对名为sc25的游戏关卡进行修改，将原本需要19步才能通关的第四关，设置为仅18步。当GPT Astra尝试8轮后，不仅未发现该关卡无解，还错误断言至少需要22步才能通关。在12次类似测试中，顶级模型的判断准确率不足五成，多数错误判断会误导决策。
这种幻觉在游戏场景中仅会造成体验影响，但若应用于现实世界的AI任务执行，错误判断可能引发严重后果。理想中的AI应能在任务无法完成时，清晰说明原因并给出准确评估，比如判断只要增加少量条件即可达成目标，这显然无法仅靠直觉与试错实现。
解决这一问题的关键在于引入代数的力量，也就是代数世界模型（AWM）。该模型将游戏中的所有对象、关系与规则抽象为一个「代数世界」，利用大模型强大的数学能力进行理解，整个过程分为三个核心步骤：
- 探索：通过实际操作记录现象，将其转化为可执行的代码，作为初步的假设或规律；
- 凝炼：用新的观察结果验证并修正假设，提炼出更通用的对象与规则；
- 证明：将规律形式化为严密的数学语言，形成可自动验证的逻辑断言。
这一过程实现了从探索试错到建模与形式化证明的跨越。在针对前述无解关卡的测试中，基于Opus 5.5模型的AWM仅尝试两次，就直接证明该关卡在当前步数下无解，且只需多一步即可通关。在整个ARC-AGI-3测试集里，AWM搭配Opus 5模型，完成了全部183个关卡，得分99.9%，平均通关动作数仅为人类基准的43%，是目前已知效率最高的系统。
AWM的实现思路借鉴了代数几何与代数拓扑的逻辑：代数几何将代数方程与几何形状关联，代数拓扑用代数工具研究空间的连接、孔洞等性质，通过将形状与空间代数化，解决单纯观察难以回答的问题。而AWM则将这一思路延伸到虚拟游戏、交互环境乃至现实任务中，从探索中发现规律，从规律中提炼结构，再借助数学理解这些结构。
这背后的思路贯穿了科学史的核心逻辑：从万有引力、麦克斯韦方程组到相对论，人类顶尖智慧始终在做同一件事——从复杂现象中提炼核心规律，用数学语言统一描述世界。AWM正是要让AI掌握这种思维方式。
为实现这一目标，AWM从范畴论中汲取灵感，这一数学分支被称为「数学的数学」，研究不同理论背后的共同结构。AWM主要运用其中的两种互补工具：投射极限与归纳极限，对应两种思维方式：
- 下定义（投射极限）：将已有概念与关系组合，形成新的概念，本质是概念的分解与组合；
- 找共性（归纳极限）：从不同事物中提炼共同点，统一到更抽象的框架中，本质是概念的泛化与特化。
通过这两种方式的迭代，AWM能将最初零散混乱的代码假设，逐步优化为简洁清晰、逻辑一致的世界模型，实现推理与证明能力。正如牛顿当年从零散观测数据中提炼出力、质量等核心概念，构建出可推演的理论体系，AWM正是要教会AI这种从现象到本质的思维路径。
当然，AWM也存在边界：它的证明仅基于自身观测到的世界，若探索不够全面，遗漏关键规则，模型只能描绘局部真理而非完整世界。因此，整个过程是一个循环往复的闭环：观察→假设→实验→抽象→证明→再观察。
该项目的研究团队同样引人注目，论文的两位共同第一作者均为本科生：一位是在清华大学参与研究的浙江大学学生潘冠成，另一位是清华姚班的谭淇心。指导团队由资深学者领衔，包括清华大学交叉信息研究院、人工智能学院副教授袁洋，以及2000年图灵奖得主、中国科学院院士姚期智，后者还担任清华大学交叉信息研究院与人工智能学院院长，同时是2021年京都奖得主、美国国家科学院外籍院士。
