在科学研究、工程设计、医学诊断等多个领域，视频数据的应用正逐渐崭露头角，成为攻克复杂问题的关键工具之一。近日，Google DeepMind的研究科学家Sherry Yang团队携手加州大学伯克利分校教授、伯克利机器人学习实验室主任Pieter Abbeel及MIT博士Yilun Du，在题为“Video as the New Language for Real-World Decision Making”的论文中，深度探讨了如何借鉴语言模型的成功经验，利用上下文学习、行为规划以及强化学习等技术手段，将视频生成技术塑造成现实世界中的决策助手、智能代理、计算引擎以及环境模拟器。
他们提出了一个引人深思的观点：视频生成对于物理世界的意义，犹如语言建模之于数字世界的桥梁。视频生成并非仅为娱乐服务，而是能通过学习上下文、策划行为序列并运用强化学习技术，模拟预测物体运动、环境演变等多种现象，从而担当起规划者、智能体、计算引擎及环境模拟器的角色。
作为规划者，视频生成模型可以汲取视频序列中的时空信息，预见未来帧的变化，进而制定一系列连贯动作或行为路径。例如，在机器人学中，模型可根据环境中物体位置和运动趋势，预判机器人的下一步动作以实现特定任务。 作为智能体，视频生成模型通过强化学习持续优化自身性能，产出更为逼真且满足预期的视频序列。通过与环境交互反馈，模型能够不断学习和改进，掌握复杂的环境规律和行为模式，从而更好地应对各类情况和挑战。
同时，该模型亦可充当高效的计算引擎，对大规模视频数据进行高效处理，执行复杂的推理和计算。借助深度学习等先进技术，视频生成模型能够迅速生成高质量视频序列，服务于实时应用和决策过程。
此外，它还能作为环境模拟器，真实再现各种现实场景，助力人们深入理解和解析复杂的物理过程。通过输出逼真的视频序列，模型在科学研究、工程设计、教育培训等领域提供了可视化工具和资源，加深人们对物理世界的认知。研究团队在游戏环境构建、机器人学、计算流体动力学等方面展示了视频生成模型的强大应用潜力，开辟了解决实际问题的新途径。在游戏环境生成方面，基于Transformer架构的动作条件视频生成技术成功模拟了如《我的世界》等复杂游戏环境，模型既是世界模型又是策略生成器，能够根据复杂策略生成相应的动作序列，并可创造性地生成全新游戏和关卡。
在机器人学上，视频生成模型能够创造出具有真实感的机器人运动和操作场景，为自主机器人和智能控制系统的研究开发带来了全新的方向和思路，有力提升了机器人在复杂环境下的智能化水平和应用能力。
在计算流体动力学领域，视频生成模型能够精确模拟流体运动现象，辅助科学家们对空气动力学、水动力学等复杂流体行为进行模拟分析，为气象学、航空航天工程、水利工程等行业提供了宝贵的工具和资源。
尽管实验结果显示视频生成模型不仅能在娱乐和艺术领域大放异彩，更能在科学研究、工程设计等实用领域发挥重要作用，但研究团队也指出，当前视频生成技术尚面临一些主要挑战。数据集规模有限、多样性不足是首要难题，这限制了模型面对新领域和复杂场景时的泛化能力和鲁棒性。因此，未来的解决方案需着眼于扩大数据集规模和丰富性，结合增强学习技术生成合成数据，提升模型适应性和稳定性。
此外，模型结构的异质性也是阻碍领域发展的因素。针对自回归模型、扩散模型、掩码模型等各种模型类型的不同特性，研究需要寻求统一评估标准和优化方案，比如改善扩散模型的采样速度和训练方法、减少自回归模型的漂移效应、改进掩码模型的采样偏差等。
最后，视频生成过程中存在的幻觉问题，如对象随机出现消失、动态不合理的现象，也需要通过提高模型对不同物体的关注均衡度、加强小物体和边缘情况处理能力来解决。强化学习等技术可以通过外部反馈指导模型更准确地模拟真实世界场景，减少幻觉现象，并通过空间超分辨率等技术提升模型在新场景和任务上的泛化能力。
尽管挑战重重，研究团队坚信视频生成模型有望在未来成为智能体、规划者、环境模拟器以及计算引擎，最终演化成在物理世界中独立思考与行动的人工大脑。
