世界模型

世界模型，是机器人学到的、关于自身环境如何运转的一份内部副本——一个它随身揣在脑子里的私人小模拟器。给定当前的情形和它正在考虑的某个动作，世界模型会预测接下来很可能发生什么：杯子会滑到哪里、门会怎样摆动、过一会儿摄像头又会看到什么。它带来的差别是：一台机器人究竟只能对眼前的东西作出反应，还是能在动手之前，悄悄地想象出每个选择可能带来的后果。

世界模型之所以强大，在于一旦学成，机器人就能在纯粹的想象中把它反复运行，比在现实中行动快得多、也便宜得多。它可以凭空设想出许多种可能的动作序列，在模型里看清哪些会带来好结果，然后才下决心采用那个最好的计划——这一切都无需碰一下真实的物体，也不用磨损一台真实的电机。这正是世界模型在机器人学习中如此被看重的原因：真实机器人的时间既慢、又贵、还有风险，而在一个好模型里想象出来的时间几乎是免费的。

麻烦在于，这个模型终究只是一种猜测，是由机器人经历过的体验拼凑而成的。在它见识丰富的地方，预测会很准；在它见得少的地方，它想象出的未来就会偏离现实，建立在这些摇摇晃晃的幻想之上的计划，可能以出人意料的方式失败。所以机器人必须不断收集新鲜的经验来修正自己的世界模型，而聪明的系统还会跟踪模型有多大把握——在它可靠的地方信任它，在它只是瞎猜的地方保持谨慎。