第一百一十八章 镜中世界

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第一百一十八章镜中世界
　　
　　三月初，矿区积雪消融，山间的溪流重新潺潺作响。中试生产线旁的月季冒出了新芽，嫩红色的叶片在晨光中微微卷曲，像是刚从漫长的冬眠中苏醒。陆迪峰站在实验室窗前，看着窗外那片正在复苏的土地，心中却在想着另一件事。
　　
　　珠四号与棋手模型的接口打通之后，他面临着一个新的问题：如何让棋手模型真正理解它通过液态感知单元接收到的那些信号？目前，棋手模型能够将触摸轨迹识别为几何图形，但这种识别是基于简单的模式匹配，而不是基于对物理世界的真正理解。它知道一个圆形的电信号模式对应着“圆形”这个符号，但它并不知道圆形在物理世界中意味着什么——不知道圆形是可以滚动的，不知道圆形是没有棱角的，不知道圆形和球形之间的区别。
　　
　　要让棋手模型真正理解物理世界，需要给它提供一个可以交互、可以试错、可以从中学习因果关系环境。在现实中搭建这样的环境成本高昂、周期漫长，而且难以控制变量。但如果在虚拟世界中搭建一个物理仿真环境，让棋手模型在其中进行训练和学习，效率和灵活性都会大大提高。
　　
　　这个想法在陆迪峰的脑海中盘旋了几天后，他决定付诸实施。
　　
　　三月的第二周，陆迪峰召集了一次小范围的技术会议。参会者除了苏酥雪和李国栋之外，还包括深蓝逻辑的两名仿真工程师。会议的主题只有一个：为棋手模型搭建一个专用的虚拟物理训练场。
　　
　　“目前的棋手模型拥有强大的符号推理能力，但它对物理世界的理解是空洞的。”陆迪峰在会议开始时开门见山地说，“它可以计算出抛物线运动的轨迹方程，但它不知道抛出一个球是什么感觉。它可以分析材料的应力-应变曲线，但它不知道用手捏一块橡皮泥是什么感觉。这种缺失，限制了它在具身智能领域的应用潜力。”
　　
　　苏酥雪接着他的话说：“你的意思是要给它创造一个‘童年’——让它在虚拟世界中通过大量的试错交互，建立起对物理世界的直观理解。”
　　
　　“就是这个意思。”陆迪峰点了点头，“一个婴儿在出生后的头几年里，通过不断地抓、扔、推、拉、咬、舔各种物体，逐渐理解了物理世界的基本规律——重力、惯性、摩擦力、物体的软硬、冷热、轻重。棋手模型也需要类似的训练过程。只不过它的训练速度可以比人类婴儿快成千上万倍。”
　　
　　“这个虚拟训练场需要什么样的功能？”一名仿真工程师问。
　　
　　“首先，需要一个物理引擎，能够模拟重力、碰撞、摩擦、弹性形变、流体动力学等基本的物理规律。其次，需要一组虚拟的感知和运动器官——相当于给棋手模型在虚拟世界中装上一双眼睛和一只手。眼睛提供视觉输入，手提供触觉输入和运动输出。最后，需要一套自动化的训练任务生成系统，能够根据棋手模型当前的能力水平，生成难度适中的训练任务，引导它逐步提升对物理世界的理解。”
　　
　　“这个工程量不小。”另一名仿真工程师说，“光是物理引擎的开发和调试，可能就需要两到三个月的时间。”
　　
　　“时间不是问题。”陆迪峰说，“重要的是先把框架搭起来，然后在运行中不断完善。这个项目我亲自跟进，需要什么资源直接跟我说。”
　　
　　虚拟训练场的开发工作在会议结束后立即启动。陆迪峰将珠网系统的研发暂时交给了***负责，自己则将大部分精力投入到了训练场的架构设计中。
　　
　　他花了整整一周的时间，绘制出了训练场的整体架构图。架构图分为三层：底层是物理引擎层，负责模拟虚拟世界中的所有物理交互；中间层是感知-运动接口层，负责将虚拟世界中的物理状态转换为棋手模型可以理解的符号化输入，并将棋手模型的决策指令转换为虚拟世界中的运动输出；顶层是训练任务管理层，负责生成、调度和评估训练任务。
　　
　　在感知-运动接口层的设计中，陆迪峰做了一件出人意料的事情——他没有采用传统的图形渲染方式来为棋手模型提供视觉输入，而是将珠四号中使用的触觉感知编码方式移植到了视觉领域。具体来说，虚拟世界中的物体表面被划分为一个个微小的“感知像素”，每一个感知像素在被棋手模型的虚拟“手指”触摸时，会返回该点的材质属性（硬度、粗糙度、温度等）和几何属性（高度、坡度、曲率等）。棋手模型通过用虚拟手指在虚拟物体表面反复扫描，逐步建立起对物体形状和材质的认知。
　　
　　

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