来源：David9的个人博客
摘要：我们的视觉看到什么，部分取决于大脑预测未来会看到什么。
我们的视觉看到什么，部分取决于大脑预测未来会看到什么，例如下图中，如果你预计要看到突出的球体，那也许你就会看到，如果让机器也具有了这样的能力，会带来什么了？
18年谷歌大脑提出“世界模型”(World Models)可以在复杂的环境中通过自我学习产生相应的策略，例如玩赛车游戏。
下面是世界模型的整体架构:
整个模型分为3个组件：视觉组件（V），记忆组件（M），控制组件（C）。视觉组件V用来压缩图片信息到一个隐变量z上（其实只是一个VAE编码解码器）：
记忆组件M的输入是一帧帧的游戏图片（论文中的一帧图像似乎叫一个rollout），输出是预测下一帧图像的可能分布，其实就是比一般LSTM更高级一些的MDN-RNN：
最后控制组件C的目标，就是把前面视觉组件V和记忆组件M的输出一起作为输入，并输出这个时刻智能体agent应该做出的动作（action）。
在所谓的“世界模型”，其中的组件模型几乎没有是谷歌大脑自己创新研制的。但世界模型会很大提高强化学习训练稳定性和成绩 从而使其与其他强化学习相比有一些明显优势，如下表所示;
世界模型有如下的3个特点
1. 模型拼接得足够巧妙，这个巧妙的拼接模型做到所谓的世界想象能力，就是模型在学习时，自身对环境假想一个模拟的环境，甚至可以在没有环境训练的情况下，自己想象一个环境去训练。其实就是我们人类镜像神经元的功能。
2. 抓住了一些“强视觉”游戏的“痛点”。记忆组件M中的RNN是生成序列的能手，所以根据之前游戏图像再“想象”一些图像帧应该不成问题（RNN生成一些隐变量z，再根据隐变量z，由视觉组件VAE的decode生成的图像帧即可）。所以对于“强视觉”的游戏，把RNN的记忆能力用在视觉预测和控制上是个好主意 。
3 不同于我们常见的“不可生”智能算法，例如遗传算法和进化策略只是强调了基因的“变异”与在解空间中进行搜索，神经网络只是固定网络结构；而生物界的基因却可以指导蛋白质构成并且“生长”。如果基因可以构造自身个体，外部环境和个体情况也可以反过来影响基因，而我们的模型都太固定呆板了，模型结构不能随内部隐变量改进，当然最佳的设计形式也许谁也不知道。而世界模型做到了让在内部”幻想“的环境中产生的策略转移到外部世界中。
最后简单看一下世界模型的训练过程：
world models代码基于chainer计算框架，步骤如下:
1. 准备数据集，随机玩游戏生成训练帧（rollouts意思应该就是多少帧）：
python random_rollouts.py --game CarRacing-v0 --num_rollouts 10000
2. 训练视觉组件V，即前面提到的VAE：
python vision.py --game CarRacing-v0 --z_dim 32 --epoch 1
3. 训练记忆组件M，即前面提到的RNN：
python model.py --game CarRacing-v0 --z_dim 32 --hidden_dim 256 --mixtures 5 --epoch 20
4. 训练控制组件C，即前面提到的CMA-ES算法（其实就是支持更复杂输入和更新的ES）：
python controller.py --game CarRacing-v0 --lambda_ 64 --mu 0.25 --trials 16 --target_cumulative_reward 900 --z_dim 32 --hidden_dim 256 --mixtures 5 --temperature 1.0 --weights_type 1 [--cluster_mode]
5. 测试训练结果：
python test.py --game CarRacing-v0 --z_dim 32 --hidden_dim 256 --mixtures 5 --temperature 1.0 --weights_type 1 --rollouts 100 [--record]
参考文献
https://arxiv.org/pdf/1803.10122.pdf
https://github.com/AdeelMufti/WorldModels
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