Maailma mudelid, tuntud ka kui maailma simulaatorid, on paljutõotav areng AI-valdkonnas. AI pioneer Fei-Fei Li World Labs on kogunud 230 miljonit dollarit suurte maailma mudelite loomise rahastamiseks ja DeepMind on palganud Sora looja, et keskenduda sarnasele tehnoloogiale. Need mudelid on inspireeritud alateadlikest vaimsetest mudelitest, mida inimesed kasutavad maailma mõistmiseks, nagu kirjeldavad teadlased David Ha ja Jürgen Schmidhuber. Näiteks ennustavad pesapalli lööjad palli trajektoori instinktiivselt, tuginedes sisemistele mudelitele, mitte teadlikule planeerimisele. Maailma mudelid on populaarsust kogunud nende potentsiaali tõttu generatiivsetes videorakendustes. Praegused AI loodud videod satuvad tihti kõheda orgu, kuid maailma mudelid võivad seda parandada mõistes, miks objektid käituvad nii, nagu nad käituvad. Neid treenitakse mitmekesiste andmete põhjal, et arendada sisemisi esitlusi tegelikkuse dünaamikast.

Nagu selgitab Alex Mashrabov Higgsfieldist, tugev maailma mudel mõistab objektide käitumist, kõrvaldades tüütud käsitsi sisendused. Videogeneratsiooni kõrval lubavad maailma mudelid edasijõudnud prognoosimist ja planeerimist, nagu viitab Meta AI juht Yann LeCun. Näiteks võiks maailma mudel planeerida tegevusi ruumi koristamiseks, kasutades sügavamat põhjendust kui mustrituvastus. Hoolimata sellest potentsiaalist on märkimisväärseid tehnilisi takistusi. Maailma mudelid nõuavad tohutut arvutusvõimsust ja on tundlikud treeningandmete kallutatusele. Lisaks seisavad nad silmitsi väljakutsetega, nagu erinevate stsenaariumide täpne simuleerimine. Kui need probleemid lahendada, võiksid maailma mudelid märkimisväärselt siduda AI reaalmaailma rakendustega, täiustada virtuaalmaailma loomist, robootikat ja AI otsuste tegemist. Nad võiksid pakkuda robotitele suuremat teadlikkust nende keskkonnast, parandades nende võimet navigeerida ja toime tulla reaalses maailmas.