Oxford và NUS Đề Xuất Hướng Thế Giới Mô Hình Thế Hệ Tiếp Theo: Mô Hình Thế Giới Tâm Trí Đã Đến
marsbitXuất bản vào 2026-08-13Cập nhật gần nhất vào 2026-08-13
Tóm tắt
Nghiên cứu chung giữa Đại học Oxford và Đại học Quốc gia Singapore (NUS) đề xuất "Mental World Modeling" (MWM), một hướng tiếp cận thế hệ tiếp theo cho mô hình thế giới. MWM lập luận rằng để dự đoán chính xác hành vi của con người, các mô hình AI cần mô hình hóa không chỉ trạng thái vật lý mà còn cả trạng thái tinh thần-xã hội (như niềm tin, kiến thức, mục tiêu, cảm xúc) của các tác nhân, vì những yếu tố này cùng quyết định trạng thái tương lai của thế giới.
Bài báo minh họa bằng ví dụ: nếu người A cất cốc vào tủ mà người B không thấy, một mô hình chỉ dựa trên vật lý sẽ dự đoán sai rằng B sẽ tìm cốc trong tủ. Ngược lại, một mô hình hiểu được niềm tin của B (rằng cốc vẫn ở trên bàn) sẽ dự đoán đúng hành vi.
Nhóm nghiên cứu đã phát triển MENTIS, một hệ thống mô-đun tham chiếu không cần huấn luyện, buộc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) lập luận theo cách của MWM thông qua các bước rõ ràng: phân tích trạng thái, tạo quan sát cục bộ, mô phỏng chuyển đổi trạng thái vật lý-tinh thần và đánh giá.
Thử nghiệm cho thấy MWM rất cần thiết, cải thiện đáng kể độ chính xác dự đoán hành vi, đặc biệt trong các tình huống tương tác xã hội nơi các biến số tinh thần là chủ đạo. Phân tích cũng chỉ ra rằng nút thắt chính hiện nay là khả năng mô phỏng sự chuyển đổi trạng thái kết hợp vật lý-tinh thần. MWM có giá trị cao nhất khi hiệu quả của một hành động phụ thuộc vào các biến số tinh thần không thể suy ra chỉ từ cảnh vật lý.
Hãy tưởng tượng một tình huống như thế này: một chiếc cốc được A đặt vào trong tủ, B không nhìn thấy.
Hỏi: B sẽ tìm chiếc cốc ở đâu tiếp theo?
Nếu một mô hình thế giới chỉ biết các sự kiện vật lý, nó sẽ dự đoán sai quyết định tiếp theo của B: 'Chiếc cốc hiện đang ở trong tủ, nên sẽ đến tủ tìm.' (trên)
Nhưng một mô hình đồng thời hiểu được tâm trí con người có thể dự đoán chính xác: 'B không biết chiếc cốc đã bị di chuyển, do đó cho rằng chiếc cốc vẫn ở trên bàn, rất có thể sẽ quay lại bên cạnh bàn để tìm kiếm.' (dưới)
Trạng thái tiếp theo của thế giới cũng được quyết định bởi các biến tâm trí
Điều này tiết lộ vấn đề then chốt: Các mô hình thế giới chỉ theo dõi vật thể, vị trí và chuyển động có thể đưa ra những dự đoán 'hợp lý về mặt vật lý, nhưng sai về hành vi'.
Gần đây, nghiên cứu mới nhất của nhóm nghiên cứu từ Đại học Oxford và Đại học Quốc gia Singapore có tiêu đề "Mental World Modeling" đã đề xuất một khung làm việc chung, Mô hình hóa Thế giới Tâm trí (Mental World Modeling, MWM). Công việc này đưa chính các biến tâm trí này vào trạng thái thế giới (world state), thay vì chỉ xem chúng như những giải thích sau sự kiện (post-hoc explanations).
Tiêu đề bài báo: Mental World Modeling
Liên kết bài báo: https://arxiv.org/abs/2607.27201
Tính đến thời điểm đăng bài, MWM đã đứng đầu bảng xếp hạng hàng ngày Hugging Face Daily Papers.
Hugging Face Paper: https://huggingface.co/papers/2607.27201
Nửa còn lại thiếu sót của Mô hình Thế giới
Hầu hết các mô hình thế giới hiện có chủ yếu tập trung vào khía cạnh vật lý của thế giới:
Những vật thể và tác nhân thông minh nào tồn tại?
Chúng ở đâu?
Cảnh quan có thể nhìn thấy sẽ phát triển như thế nào?
Trong các mô hình này, con người thường chỉ là một đối tượng có thể di chuyển và thực hiện hành động, trạng thái nội tâm của họ không thực sự đi vào mô hình thế giới. Nhưng trong thế giới thực, con người không chỉ là những vật thể di chuyển đơn giản.
Đối với trí tuệ lấy con người làm trung tâm (human-centered intelligence) mà nói, điều này còn chưa đủ.
Tại sao? Bởi vì quyết định hành vi của con người không chỉ đơn thuần được quyết định bởi môi trường bên ngoài là vật thể, cấu trúc không gian và quy luật vật lý, mà là kết quả của tương tác giữa môi trường bên ngoài và các biến tâm trí-xã hội bên trong.
Ví dụ, một robot dịch vụ cần đánh giá xem người dùng có đang bối rối, mất kiên nhẫn hay không, hoặc có đang tìm kiếm sự giúp đỡ một cách gián tiếp hay không; một trợ lý y tế cần xem xét nhận thức, nhận thức rủi ro, cảm xúc sợ hãi cũng như mức độ tin tưởng của bệnh nhân; một tác nhân thông minh hợp tác thì phải nhận biết: một số hành vi tuy khả thi về mặt vật lý, nhưng do ảnh hưởng của chuẩn mực xã hội, quan hệ vai trò hoặc bối cảnh tương tác giữa người với người, có thể không phù hợp.
Những tình huống này đều yêu cầu hệ thống thông minh có thể theo dõi liên tục trạng thái tâm trí và xã hội của các tác nhân thông minh, bao gồm: chúng biết gì, tin gì, quan tâm gì, muốn gì, dự định làm gì, cảm nhận gì, và cho rằng hành vi nào là được cho phép về mặt chuẩn mực xã hội. Ngay cả khi hai tình huống hoàn toàn giống nhau về mặt vật lý, chỉ cần niềm tin, mục tiêu, cảm xúc, mối quan hệ con người hoặc trách nhiệm xã hội khác nhau, cũng có thể tạo ra hành vi hoàn toàn khác biệt.
Tóm lại một câu: Ngay cả khi một mô hình thế giới có thể tái tạo chính xác cảnh vật lý, nó vẫn có thể không dự đoán đúng hành vi của con người.
Khoa học nhận thức đã nghiên cứu những khả năng này thông qua các lý thuyết như mô hình tâm trí (mental models), lý thuyết tâm trí (Theory of Mind, ToM), mô hình tác nhân BDI (Belief–Desire–Intention agency) và nhận thức thể hiện (embodied cognition).
Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện tại hoặc là xây dựng các mô hình thế giới vật lý thiếu trạng thái tâm trí, hoặc là đơn giản hóa việc suy luận tâm lý thành các nhiệm vụ trả lời câu hỏi lý thuyết tâm trí riêng biệt (Theory-of-Mind question answering).
Cả hai góc nhìn này đều không đủ để mô tả một thế giới thực sự hoàn chỉnh — bởi vì trạng thái tiếp theo của thế giới không chỉ được quyết định bởi các yếu tố vật lý, mà được tạo ra từ sự phát triển chung (jointly physical and mental) của trạng thái vật lý và trạng thái tâm trí.
Làm thế nào để thực sự đưa các biến tâm trí vào không gian trạng thái của mô hình thế giới?
Nghiên cứu này cố gắng đề xuất một khung hình thức hóa cho việc mô hình hóa thế giới tâm trí, nhằm xây dựng các mô hình thế giới có thể đồng thời biểu diễn động lực học vật lý và động lực học tâm trí.
Mục tiêu của Mô hình hóa Thế giới Tâm trí không phải là mô phỏng ý thức và kinh nghiệm chủ quan cá nhân của một người nào đó, mà là xây dựng một bộ mô phỏng thế giới bên ngoài, gần đúng và liên quan đến nhiệm vụ (task-relevant world simulator). Trạng thái toàn cục của bộ mô phỏng này bao gồm đồng thời các biến vật lý (physical variables) và các biến tâm trí (mental variables).
Hai chủ thể, ba mô-đun tính toán, một trạng thái liên kết vật lý-tâm trí. Mô hình Thế giới Tâm trí, với tư cách là một bộ mô phỏng toàn cục, đầu tiên tạo ra thông tin mà tác nhân thông minh mục tiêu có thể nhìn thấy và suy luận, sau đó để tác nhân thông minh hành động dựa trên nhận thức này.
Trước hết, Mô hình hóa Thế giới Tâm trí duy trì một trạng thái thế giới liên kết vật lý-tâm trí (coupled physical–mental world state), tức là đồng thời biểu diễn môi trường vật lý và trạng thái tâm trí tiềm ẩn của các tác nhân thông minh.
Thứ hai, một tác nhân thông minh mục tiêu (target agent) chỉ có thể quan sát trạng thái toàn cục này sau khi đã được chuyển đổi, là một phần được trình bày từ góc nhìn ngôi thứ nhất (partial, first-person rendering). Đối với mỗi tác nhân thông minh mục tiêu (target agent), MWM tạo ra góc nhìn quan sát cục bộ cho tác nhân thông minh đó — tức là những thông tin mà người này thực sự có thể nhìn thấy, nghe thấy, biết và suy luận được;
Sau đó, tác nhân thông minh mục tiêu hành động dựa trên kết quả quan sát này, và mô hình thế giới mô phỏng hành động đó sẽ thay đổi đồng thời như thế nào:
Cảnh quan khách quan trong thế giới vật lý;
Cấu hình trạng thái trong thế giới tâm trí-xã hội (mental-social configuration).
Làm thế nào để xác minh MWM có hiệu quả?
Để làm cho khung làm việc này có thể kiểm chứng, nhóm nghiên cứu đã triển khai một hệ thống tham khảo mô-đun MENTIS, một hệ thống chuẩn không cần huấn luyện và hoàn toàn có thể quan sát được, nó buộc hệ thống dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phải suy luận theo cách của Mô hình Thế giới Tâm trí.
Quy trình MENTIS.
Hệ thống đầu tiên chuyển đổi cảnh đầu vào thành trạng thái hiện tại có cấu trúc
Tạo quan sát của tác nhân thông minh mục tiêu
, phân tích từng lựa chọn ứng viên thành một nhánh hành vi, mô phỏng song song sự thay đổi tiếp theo của trạng thái vật lý và trạng thái tâm trí, cuối cùng đánh giá các kết quả tương lai khác nhau và lựa chọn hành vi cuối cùng.
Cho một cảnh tình huống hóa, một tác nhân thông minh mục tiêu và một nhóm hành vi ứng viên, MENTIS phân giải quá trình dự đoán quyết định thành một loạt các giai đoạn rõ ràng: phân tích trạng thái → tạo quan sát mục tiêu → phân giải hành vi → mô phỏng chuyển trạng thái liên kết vật lý-tâm trí → đánh giá cấp độ nhánh → quyết định cuối cùng.
Đầu tiên, nó phân tích cảnh thành trạng thái vật lý-tâm trí có cấu trúc kiểu;
Sau đó, từ trạng thái đó tạo ra quan sát cục bộ mà tác nhân thông minh mục tiêu có thể thu được;
Tiếp theo, phân giải từng hành vi ứng viên thành những ảnh hưởng ở cấp độ vật lý và ảnh hưởng ở cấp độ tâm trí tương ứng của nó;
Sau đó, đối với mỗi nhánh hành vi có thể, mô phỏng trạng thái tiếp theo liên kết vật lý-tâm trí của nó;
Cuối cùng, đánh giá từng nhánh từ ba chiều: tính hợp lý về vật lý, tính nhất quán về tâm trí và tính chuẩn mực xã hội, và lựa chọn hành vi cuối cùng thông qua quy tắc xác định.
Nói cách khác, MENTIS không còn để mô hình nhảy trực tiếp từ cảnh đến dự đoán hành vi, mà yêu cầu nó phải mô hình hóa rõ ràng: Thế giới hiện đang ở trạng thái gì, tác nhân thông minh mục tiêu cảm nhận thế giới như thế nào, các hành động khác nhau sẽ thay đổi trạng thái vật lý và tâm trí ra sao, và hành vi nào là hợp lý nhất về mặt vật lý và xã hội.
MENTIS không cần huấn luyện, do đó kết quả của nó phản ánh khả năng suy luận do chính cấu trúc mô hình mang lại, chứ không phụ thuộc vào các tham số thu được từ việc khớp (fitting). Mỗi giai đoạn trong hệ thống sẽ xuất ra các sản phẩm trung gian có thể được máy kiểm chứng, do đó trạng thái, quan sát cũng như mô phỏng tương lai đều có thể được ghi lại, so sánh với chú thích thủ công, hoặc trực tiếp thay thế bằng giá trị chú thích thực để phân tích.
MWM có thực sự hiệu quả không, nút thắt cổ chai là gì?
Các nhà nghiên cứu đã thiết kế một loạt các nhóm thử nghiệm, chuyên kiểm tra các khâu mà khung làm việc này có thể thất bại, kết quả thí nghiệm thể hiện một quy luật nhất quán.
Đầu tiên, mô hình hóa thế giới tâm trí rõ ràng là cần thiết để dự đoán quyết định của con người.
Các bước cần thiết (hành vi cuối cùng F1, 448 bản ghi). (a) Điểm F1 của tám mô hình thế giới ở các giai đoạn bậc thang khác nhau (đường mảnh biểu thị kết quả của từng mô hình đơn lẻ, đường đậm biểu thị kết quả trung bình) (b) Kết quả thử nghiệm loại bỏ (ablation) S6 trên tám mô hình (điểm trắng biểu thị giá trị tương ứng của từng mô hình).
Trong 8 mô hình thế giới dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thử nghiệm, điểm F1 trung bình khi trả lời trực tiếp là 63.3; cấu hình MWM đầy đủ đều đạt được hiệu suất tốt nhất là 87.9; loại bỏ kênh tâm trí sẽ dẫn đến hiệu suất của tất cả các mô hình giảm, khoảng 12.1 điểm, loại bỏ kênh vật lý giảm 16.5 điểm, việc tách riêng việc dự đoán chuyển đổi hai trạng thái cũng giảm 6.4 điểm.
Hiệu suất điểm F1 của bốn thiết lập thử nghiệm trong các danh mục cảnh khác nhau
Và hiệu suất cải thiện lớn nhất chính là trong các cảnh tương tác giữa người với người, bởi vì quyết định trong các cảnh này chủ yếu phụ thuộc vào các biến tâm trí ẩn. Đối với gpt-5.6-sol, MWM đầy đủ đã nâng điểm F1 hành động cuối cùng từ 66.5 khi trả lời trực tiếp lên 92.9, tăng 26.4 điểm. Kết quả này chỉ thuộc về bài kiểm tra có kiểm soát trong bài báo, nhưng nó phù hợp với động cơ nghiên cứu: Khi niềm tin, vai trò và mối quan hệ chi phối bước tiếp theo, các biến vật lý không thể giải thích riêng lẻ cho hành động.
Vậy, nút thắt cổ chai thực sự là gì?
Ngoài việc chứng minh tính cần thiết của nó, bài báo còn làm thêm một nhóm chẩn đoán có định hướng hơn: thay thế một bước trung gian nào đó bằng thông tin chính xác (can thiệp Oracle), sau đó xem dự đoán cuối cùng có thể cải thiện bao nhiêu, từ đó quy kết thêm sự khác biệt giữa mô hình và con người.
Thử nghiệm can thiệp Oracle (gpt-5.6-sol). Điểm F1 hành vi cuối cùng sau khi sử dụng thông tin chú thích thực thay thế cho kết quả dự đoán của mô hình ở một hoặc nhiều giai đoạn; nhãn biểu đồ cột biểu thị mức cải thiện hiệu suất thu được so với phiên bản dự đoán đầy đủ S6.
Kết quả thử nghiệm cho thấy, đối với gpt-5.6-sol, MWM đầy đủ là 90.7, sử dụng chuyển đổi trạng thái được chú thích thực có thể nâng lên 94.2, mang lại mức cải thiện hiệu suất +3.5, là mức tăng lớn nhất trong các can thiệp đơn lẻ, chỉ thông qua can thiệp vào chuyển đổi trạng thái, mô hình đã có thể bù đắp được 45% khoảng cách hiệu suất so với con người (7.8 điểm).
Kết quả cho thấy, nút thắt cổ chai còn lại lớn nhất hiện tại là khả năng mô phỏng chuyển đổi trạng thái, tức là khả năng dự đoán của mô hình về việc thế giới liên kết vật lý-tâm trí thay đổi như thế nào là không đủ. Điều này cung cấp một hướng đi rõ ràng để cải thiện hệ thống MWM trong tương lai.
Mô hình hóa Thế giới Tâm trí phát huy tác dụng lớn nhất khi nào
Giá trị ứng dụng của MWM không nên được đánh giá thông qua việc "có thể liệt kê được bao nhiêu lĩnh vực xã hội". Suy cho cùng, hầu như tất cả các hệ thống hướng tới con người, theo nghĩa rộng, đều có tính "xã hội" nào đó.
Tiêu chuẩn đánh giá chính xác hơn, và có ý nghĩa hơn là:
Khi hiệu quả của một hành vi phụ thuộc vào những biến số không thể chỉ suy luận từ cảnh vật lý, nhưng lại quyết định cách con người cảm nhận, lựa chọn, chấp nhận, kháng cự hoặc học hỏi, thì MWM mới có giá trị thực sự.
Từ góc độ lý thuyết quyết định, giá trị của thông tin trạng thái tâm trí có thể được định nghĩa là:
Khoảng cách kỳ vọng về lợi ích (expected utility gap) giữa sự can thiệp tối ưu được lựa chọn trong trường hợp có thể lấy được trạng thái liên kết vật lý-tâm trí, với sự can thiệp tối ưu được lựa chọn chỉ dựa trên trạng thái vật lý.
Khi niềm tin, mục tiêu, sự chú ý, sự tin tưởng, nghĩa vụ trách nhiệm, trạng thái cảm xúc hoặc chuẩn mực xã hội có thể thay đổi "hành vi nào mới có ích" thì khoảng cách này sẽ rất đáng kể; còn khi hành vi tiếp theo hầu như hoàn toàn được quyết định bởi tính khả thi vật lý thì khoảng cách này rất nhỏ.
Ví dụ, một bộ điều khiển kẹp cơ học không cần MWM để hoàn thành hành động "với tay nắm lấy cốc"; nhưng một robot phục vụ gia đình khi quyết định "có nên đưa chiếc cốc này cho chủ nhân hay không" thì cần hiểu trạng thái tâm trí và xã hội đằng sau — hành vi này rốt cuộc là đang giúp đỡ, làm phiền người khác, tỏ ra bất lịch sự, tạo ra rủi ro, hay truyền tải thông tin sai lệch.
Tóm tắt
Công việc này đề xuất một khung hình thức hóa cho việc mô hình hóa thế giới tâm trí, nhằm xây dựng các mô hình thế giới có thể đồng thời biểu diễn động lực học vật lý và động lực học tâm trí, đóng góp cốt lõi có thể tóm tắt thành ba điểm:
Đề xuất Mô hình hóa Thế giới Tâm trí: Một khung toán học hình thức hóa, hợp nhất động lực học vật lý và động lực học tâm trí dưới góc nhìn mô hình hóa thế giới thống nhất, giúp hệ thống AI không chỉ có thể suy luận môi trường thay đổi như thế nào, mà còn hiểu được các tác nhân thông minh cảm nhận, giải thích và phản ứng ở cấp độ tâm trí như thế nào với những thay đổi này.
Đề xuất MENTIS: Một triển khai chuẩn không cần huấn luyện, thông qua các mô-đun phân tích trạng thái, tạo quan sát, phân giải hành vi, chuyển đổi trạng thái liên kết vật lý-tâm trí và đánh giá giá trị cấp độ nhánh, cụ thể hóa và thực thi hóa khung làm việc MWM.
Thực hiện nghiên cứu thực nghiệm có hệ thống, kết quả thí nghiệm cô đọng thành hai kết luận cốt lõi:
Mô hình hóa thế giới tâm trí rõ ràng là cần thiết để dự đoán quyết định của con người, đặc biệt là trong các cảnh tương tác xã hội và quan hệ giữa người với người;
Nút thắt cổ chai chính của hệ thống MWM hiện tại nằm ở khả năng mô phỏng chuyển đổi trạng thái không đủ, và điều này cũng chỉ ra hướng cải tiến cho nghiên cứu trong tương lai.
Bài viết này đến từ tài khoản WeChat "机器之心"
Câu hỏi Liên quan
QMô hình Tâm trí Thế giới (Mental World Modeling - MWM) là gì và tại sao nó được coi là bước tiến tiếp theo của mô hình thế giới?
AMô hình Tâm trí Thế giới (MWM) là một khuôn khổ do các nhà nghiên cứu từ Đại học Oxford và Đại học Quốc gia Singapore đề xuất, tích hợp các biến tâm trí (như niềm tin, mục tiêu, cảm xúc, mối quan hệ xã hội) vào trạng thái thế giới cùng với các biến vật lý. Nó được coi là bước tiến tiếp theo vì các mô hình thế giới truyền thống chỉ tập trung vào sự tiến hóa vật lý, dẫn đến dự đoán hành vi con người không chính xác trong các tình huống xã hội phức tạp. MWM giải quyết vấn đề này bằng cách mô hình hóa đồng thời động lực vật lý và tâm trí, cho phép dự đoán hành vi chính xác hơn dựa trên nhận thức và trạng thái nội tâm của các tác nhân.
QHệ thống MENTIS trong nghiên cứu này hoạt động như thế nào?
AMENTIS là một hệ thống tham chiếu mô-đun, không cần huấn luyện và hoàn toàn có thể quan sát được, được thiết kế để buộc các hệ thống dựa trên LLM suy luận theo cách của MWM. Quy trình của nó bao gồm: 1) Phân tích cú pháp cảnh thành trạng thái vật lý-tâm trí có cấu trúc. 2) Tạo quan sát cục bộ từ góc nhìn thứ nhất của tác nhân mục tiêu. 3) Phân tách mỗi hành vi ứng viên thành tác động vật lý và tâm trí. 4) Mô phỏng song song trạng thái tiếp theo được kết hợp vật lý-tâm trí cho từng nhánh hành động. 5) Đánh giá các kết quả tương lai khác nhau dựa trên tính hợp lý vật lý, tính nhất quán về tâm trí và chuẩn mực xã hội, sau đó chọn hành động cuối cùng.
QNghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra những phát hiện chính nào về hiệu quả và điểm nghẽn của MWM?
ACác thí nghiệm chỉ ra hai phát hiện chính: 1) Việc mô hình hóa tâm trí thế giới rõ ràng là cần thiết để dự đoán chính xác quyết định của con người, đặc biệt là trong các tương tác xã hội, nơi hiệu suất có thể tăng tới 26.4 điểm (F1). 2) Điểm nghẽn chính hiện tại của hệ thống MWM là khả năng mô phỏng chuyển đổi trạng thái (state transfer simulation). Thử nghiệm can thiệp Oracle cho thấy việc sử dụng chuyển đổi trạng thái được chú giải thực tế có thể cải thiện hiệu suất lên 3.5 điểm, chiếm 45% khoảng cách hiệu suất còn lại so với con người.
QMô hình Tâm trí Thế giới (MWM) có giá trị ứng dụng lớn nhất trong những loại tình huống nào?
AMWM có giá trị ứng dụng lớn nhất trong những tình huống mà hiệu quả của một hành vi phụ thuộc vào các biến tâm trí-xã hội không thể suy ra chỉ từ cảnh vật lý, nhưng lại quyết định cách con người nhận thức, lựa chọn, chấp nhận, kháng cự hoặc học hỏi. Ví dụ, trong các tương tác giữa người với người, dịch vụ chăm sóc, hỗ trợ y tế hoặc hợp tác đa tác nhân, nơi niềm tin, mục tiêu, sự chú ý, sự tin tưởng, nghĩa vụ, trạng thái cảm xúc hoặc chuẩn mực xã hội có thể thay đổi đáng kể hành vi nào là có lợi.
QBài báo nêu ra ba đóng góp cốt lõi của nghiên cứu này là gì?
ABa đóng góp cốt lõi của nghiên cứu là: 1) Đề xuất khuôn khổ Mô hình Tâm trí Thế giới (Mental World Modeling - MWM), một khung toán học chính thức hợp nhất động lực vật lý và tâm trí trong mô hình thế giới. 2) Giới thiệu MENTIS, một hệ thống tham chiếu không cần huấn luyện để hiện thực hóa và vận hành khuôn khổ MWM. 3) Tiến hành nghiên cứu thực nghiệm hệ thống, xác nhận sự cần thiết của MWM và chỉ ra điểm nghẽn then chốt hiện tại là khả năng mô phỏng chuyển đổi trạng thái.
