前 Google DeepMind 科学家 Danijar Hafner 创办新公司，用世界模型训练人形机器人应对未知环境

Danijar Hafner 在旧金山 SoMa 区的办公室几乎还是空的。他刚创办的初创公司仍处于隐身模式，门上甚至没有公司名字。我拜访那天，现场只有另一个人，家具也寥寥无几。但办公室缺少装饰，却用机器人来弥补：各种形状和大小的人形机器人像木偶一样悬挂在中央的架子上。

31 岁的 Hafner 不愿透露新公司的太多细节，但他将其描述为自己长期工作的延续：让 AI 能够在训练时未遇到过的环境中导航。这些从中国进口的人形机器人是这项工作的下一步进化，也是其物理化身。它们应对前所未见场景的能力，将是把机器人送入人类生活空间的关键——例如，如果你想让机器人进入家庭，它就必须能够处理从未见过的户型和家具布局。

为此，Hafner 依赖一种称为「基于模型的强化学习」的方法。他开发「世界模型」——旨在模拟物理现实的 AI 模型，并在其中训练智能体。智能体实际上把模型当作真实世界的仿真，在里面学习如何行动；然后利用这些经验预测未来结果（Hafner 可能会说是「做梦」或「想象」）。这让智能体——或者说嵌入智能体的机器人——能够在现实世界中应对不熟悉的情况。

Google DeepMind 的 Timothy Lillicrap 评价：「我在 Google 研究部门接触过非常多聪明的人，他轻松排在前 0.5%。」

与其他努力不同，Hafner 的技术让智能体及其控制的机器人能够在不依赖传统机器人训练中大量真实世界试错的前提下，执行极其复杂的任务。

Hafner 在德国东北部的一个小镇长大，父母都是古典音乐家。他从邻居那里学会了编程，高中时开始修读 AI 在线课程，很快便沉迷其中。「我一直对思维如何运作着迷，」他说。AI 给了他一种在计算机上模拟思维的方式。2015 年，还是波茨坦哈索·普拉特纳学院大二学生的他获得了 Google Brain 的学生研究员职位。此后，他在 Google 经历了十多次实习和其他职位，先后在伦敦、加拿大和美国的 Google Brain 与 Google DeepMind 工作。他与 Geoffrey Hinton 等业界传奇人物共事，Hinton 常被称为「AI 教父」之一；他还与 Ashish Vaswani 合作，后者是开创性论文《Attention Is All You Need》的合著者。