1.3 机器人学习：在网络裂缝中组装
机器人学习恰好处于这两套网络的裂缝之中。

机器人必须同时接入符号-形式网络（规划、推理、决策）和身体-世界网络（感知、运动、操控）。但这两套网络的转译逻辑完全不同：

符号-形式网络的转译是离散化（将连续的存在切割为可操作的符号）

身体-世界网络的转译是连续化（将离散的符号重新嵌入连续的感觉-运动流）

机器人学习的困难不在于“哪一项任务太难”，而在于：如何在同一个系统中维持两种不可通约的转译逻辑的共存与协作。

这就是为什么机器人学习不是一个“算法问题”，而是一个形态网络问题。