这位企业家正在开发可以提前计划的代理商

丹尼尔·哈夫纳（Danijar Hafner）位于旧金山SoMa区的办公室几乎空无一人。他的全新初创公司仍处于隐形模式，甚至没有名字出现在门口。我参观的那天，那里只有一个人，而且家具也很少。但它在装饰方面的不足，用机器人弥补了。各种形状和大小的人形机器人像木偶一样悬挂在广阔空间中心的架子上。虽然31岁的哈夫纳目前不会过多谈论他的新项目，但他将其描述为他长期工作的延续，使人工智能能够在训练中没有遇到的环境中导航。他从中国进口的人形机器人是这部作品的下一个进化，也是它的物理化身。它们在以前未经测试的场景中做出反应的能力将是让机器人进入人类空间的关键。因为例如，如果你想将机器人送入某人的家中，它需要能够处理以前从未见过的平面图和家具。为了实现这一目标，哈夫纳依赖于所谓的基于模型的强化学习。他开发了世界模型--旨在模拟物理现实的人工智能模型--并在其中训练特工。代理本质上将模型视为现实世界的模拟，并学习如何在那里采取行动。然后，它利用这些经验来预测（哈夫纳可能会说，梦想或想象）未来的结果。这使得智能体或它们嵌入的机器人能够在不熟悉的情况下导航IRL。与其他努力不同的是，Hafner的技术使智能体和它们控制的机器人能够执行大量复杂的任务，而无需传统上用于机器人技术的真实世界的试错训练。哈夫纳在德国东北部的一个乡村小镇长大，他的父母都是那里的古典音乐家。他从邻居那里学习编程，高中时他开始学习有关人工智能的在线课程，这很快就发展成了一种热情。“我一直对思考的原理很着迷，”

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