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
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