第29章 — 「世界を理解する」を厳密に語るには

まず大きな絵

小さなお話

7人の witness が「model は world を理解した」と言います。1人は low prediction error、1人は position decode、1人は action change、1人は unseen combination、1人は teleport spike、1人は causal intervention、1人は planner success を見ました。

どれも本当の observation かもしれません。しかし同じ capability を見てはいません。

本当のルール

7つの coordinate に分けます。

1. Predictability： named actions、horizons、support で held-out latent consequence を予測。
2. Decodability： 指定 readout が frozen representation から label を回収。
3. Controllability： action が budget 内で predicted/executed outcome を動かす。
4. Compositional generalization： familiar parts が unseen combination で働く。
5. Counterfactual consistency： paired change に正しい sensitivity/invariance。
6. Causal identification： explicit intervention assumptions の下で variables/relations を回収。
7. Planning utility： fixed task/search contract 下で action choice を改善。

これは ladder ではなく coordinates です。1つが他を自動で与えず、positive tests の多数決も証明になりません。

random held-out episode は compositional とは限りません。本物の composition split は、parts を別の場所で残しながら start–goal、object–action、layout、phase combination を hold out します。同じ trajectory の25 steps 先 goal は有用な control task ですが、arbitrary-goal composition ではありません。

causality には named variables、valid interventions、confounder assumptions、identifying invariances、support controls、alternative structures が必要です。decodable direction と behavior-changing ablation だけでも、entangled/OOD かもしれません。

だまされる反例

familiar trajectory fragments を大量に保存する lookup navigator を想像します。同じ trajectory の future goal でよく成功します。background/time と場所が相関するので probe は position を decode します。last-frame predictor は teleport で spike します。

planning utility、decodability、VoE sensitivity は全部 positive です。しかし policy speed を randomize、background を変更し、新 layout で familiar actions を組み合わせると失敗します。

これは LeWM の説明ではありません。複数 diagnostics が同じ shortcut を共有できるという論理的反例です。triangulation は、tests の failure mode が違い、各 test が1つの alternative を狭めるときに強くなります。

よくある表現を監査します。

• “position is inside” → “この readout で position が recoverable”。
• “decoder shows imagined future” → “auxiliary decoder が predicted latent から view を reconstruct”。
• “t-SNE shows learned map” → “sampled projection が neighborhood pattern を示唆”。
• “planner understands control” → “この protocol の budgeted result”。
• “model knows teleport is impossible” → “この perturbation で mismatch が増加”。

実験のレシート

claim を5 fields で作り直します。

1. capability。
2. test、metric、baseline、intervention。
3. model/paper version、data、environment、support、horizon、budgets、seeds。
4. result と evidence level—primary method fact、author-reported、independent reproduction、tutorial observation。
5. alternatives と explicit non-implications。

wording ladder も守ります。probe 後は recoverable、declared shift 後は generalizes across the tested split、matched controls 後は behaviorally implicated under this intervention。necessary、sufficient、causal、understands は対応する design/assumption があるときだけです。

LeWorldModel v3 は action-conditioned latent prediction、TwoRoom/Reacher/PushT/OGBench-Cube の budgeted planning、selected-variable probes、qualitative latent views、PushT straightening、tested teleport sensitivity の author-reported evidence を出します。frozen commit 8edfeb3 には全 analysis scripts がありません。全部を合わせても complete state、broad composition、calibrated futures、causal physics、real-world reliability、human-like understanding は確立しません。

3つのクイック質問

1. 7 capabilities が stage ではなく coordinate なのはなぜですか。
2. genuine compositional split は何を変えますか。
3. five-field claim は “proves” を “suggests” に変えるだけより、なぜよいですか。