Investigaciones recientes revelan que los modelos de mundo actuales, como Sora y Genie 3, carecen de un elemento crucial: las creencias y pensamientos de las personas involucradas. Estos modelos se centran únicamente en la capa física, ignorando factores mentales que son esenciales para predecir acciones humanas. Esto es especialmente relevante para robots de servicio y asistentes médicos, donde la comprensión de los estados mentales ocultos es fundamental para una interacción efectiva.
Los autores del estudio presentan el concepto de "Modelado de Mundo Mental" (MWM), el cual amplía los modelos tradicionales al integrar variables mentales como creencias, intenciones y emociones. Por ejemplo, si una persona se da cuenta de que su taza ha sido movida, un modelo que solo considera la física no puede predecir correctamente su próxima acción, ya que no toma en cuenta su conocimiento sobre la ubicación de la taza.
Para validar su teoría, se desarrolló MENTIS, una implementación modular que permite simular cómo las acciones afectan tanto los estados físicos como mentales. Este enfoque busca representar la incertidumbre y mantener la transparencia en las suposiciones sobre los estados mentales, sin pretender simular la conciencia.