AI创业者开发能预判意外的智能体

驱动中国9月9日消息，据《麻省理工科技评论》报道，AI创业者丹尼尔·哈夫纳（Danijar Hafner）正在开发一种能够提前规划、应对突发状况的智能体，其核心目标是让机器人具备在从未见过的环境中自主行动的能力。这位31岁的创业者认为，这是将机器人真正带入人类生活空间的关键一步。

哈夫纳的新公司位于旧金山SoMa区，目前仍处于隐身模式，办公室甚至没有挂上公司名牌。到访当天，偌大的空间里只有一名员工和少量家具，但最引人注目的是从天花板悬挂下来、形态各异的人形机器人，它们像提线木偶一样整齐排列。哈夫纳透露，这些机器人从中国进口，是他多年研究工作的自然延伸——让AI在训练中未曾遇到的环境里也能自如导航。

哈夫纳的技术路径与主流机器人训练方式截然不同。传统机器人通常依赖在真实世界中反复试错来学习技能，而哈夫纳采用的是基于模型的强化学习（model-based reinforcement learning）。他开发出被称为“世界模型”的AI系统，用以模拟物理现实，并在其中训练智能体。智能体将模型视为真实世界的模拟器，在其中学习如何行动，然后利用这些经验对未来结果进行预测——用哈夫纳的话说，就是“做梦”或“想象”。这种能力使得智能体及其控制的机器人能够在现实世界中应对陌生场景。

例如，如果想让机器人进入某个人的家中，它必须能够处理从未见过的户型图和家具布局。哈夫纳的方法让机器人无需在真实环境中进行大量试错训练，就能执行极其复杂的任务，这大大降低了机器人部署的成本和风险。

哈夫纳的学术与职业背景相当亮眼。他成长于德国东北部的一个乡村小镇，父母都是古典音乐家。他从邻居那里学会了编程，高中时开始接触AI在线课程，并迅速被“思维如何运作”这一命题吸引。2015年，还是哈森普拉特纳学院（Hasso Plattner Institute）工程专业本科二年级学生的他，就获得了谷歌大脑（Google Brain）学生研究员的职位。此后，他在谷歌大脑和谷歌DeepMind（两者现已合并为DeepMind）积累了十余段实习和工作经历，足迹遍及英国、加拿大和美国。

在谷歌期间，哈夫纳与多位行业传奇人物共事，包括被誉为“AI教父”之一的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以及开创性论文《Attention Is All You Need》的合著者阿希什·瓦斯瓦尼（Ashish Vaswani）。谷歌DeepMind的蒂莫西·利利克拉普（Timothy Lillicrap）曾是哈夫纳的经理和论文合著者，他评价道：“我能在谷歌研究部门接触到很多非常聪明的人，而他轻松跻身顶尖1%之列。在很多情况下，他一个人就能完成需要整个工程师团队才能构建的东西。”

多年来，哈夫纳通过让世界模型中训练的智能体挑战热门电子游戏来验证其方法的有效性。他的首个突破是PlaNet模型，该模型让智能体能够通过提前规划来执行动作。随后，Dreamer 2成为首个使用世界模型在Atari 2600游戏中达到人类水平表现的智能体；Dreamer 3则首个独立解决了《我的世界》钻石挑战——自主挖掘游戏中的宝石；而Dreamer 4更进一步，仅通过观看录制的游戏视频数据集就学会了挖钻石，全程未直接与游戏交互。

近期，哈夫纳开始将智能体从虚拟世界迁移到物理现实中。他的DayDreamer项目正是这一方向的尝试，旨在让机器人利用世界模型在真实环境中进行学习和适应。业内分析认为，如果这一技术路线成熟，将极大推动人形机器人在家庭服务、仓储物流等场景的落地，而哈夫纳的新公司正是这一愿景的商业化载体。