去年我在加州住了几个月，与研究机器人理论的朋友讨论最新的技术发展和可投资的机会，许多人同意，目前类人机器人遇到最大的问题是缺乏训练数据，换言之，我们需要大量的模拟世界创造的数据，我们可以将模拟数据的创造者称为世界模型。
最近我在海岛度假，阅读「盲视」这本小说，想起去年这段经历，似乎有了一些新的启发。人类驾驶员在学习驾驶车辆时往往并不花费太多时间，而神经网络却需要大量的视频数据训练，这之间的差别在哪里？
我想，也许人类学习此类技能，并不使用我们真正的神经网络思考，而利用低级神经中枢进行反射训练。大脑在其中的作用，可能并非决策，而是处理与识别五感传递的信息。换句话说，当我们开车时，我们使用了大脑的自动驾驶功能，我们看见，却没真正使用看见的信息，相反的，我们用感受与反射替代大脑的决策，因为大脑不参与多数的决策，我们使用「盲视」实现了「忘我」的驾驶。
人类的大脑中也存在世界的模型，当我们关注周遭的事物时，我们并不往外看，而是向内观。大脑对世界的理解影响了我们的决策，世界对大脑输入的信息又影响了这座模型的形成。成长的过程中，对自我概念的理解也形成在这座模型中，当然，每个人的世界模型会有许多的差异，因为这仅仅是对客观世界的模拟，对世界存在的模拟，创造了「我存在」的幻觉。
从这个角度看，世界模型并不能解决机器人适应所有的人类课题，但 AI 的世界模型，一定是没有「自我」这一幻觉或者副作用的，佛教理论中，将人类众生看成五蕴的组合，肉身和它的运动也是各种缘起的果，就是将人体看成是一部反射的机器，大脑产生的识与意也是机器处理的结果。对更纯粹的机器人来说，无我是更自然的理论。
诸行无常，诸法无我，这是不是说明机器人都证入涅槃，脱离世间之苦了呢？这真是个极好的问题，我把这问题记在此处，留给有缘人去思考吧。
