我经常吐槽所谓的智能设备根本不智能，因为它们根本不理解这个世界。 然后我就开始找理由来说明我确实理解这个世界。 结果发现我好像也没有我想象那么理解这个世界。
比如我理解我面前的显示器为什么能显示不同的图像，因为屏幕面板上有很多红绿蓝的发光晶体管。 然而我却不知道为什么这些晶体管会发出红绿蓝的光。 我认为我理解电脑桌是松木做的，木料来自于砍伐的松树。 然而我却不知道松树是怎么神奇地从土地，大气，阳光中汲取养分生长大树的。 我越想越觉得自己好像也不那么智能了……
这时，突然想到年轻的时候喝过的鸡汤，咱不追求完美，只追求卓越。 是的，我只是想做一个家政机器人帮我做做家务而已，够用就行了。
现在问题就变成怎样才算足够好呢？ 足够好的参考点是什么？ 在我看来，这个参考点只能是相应的目标了。
比如我们要制作一个电脑桌，那对于测量精度要求到毫米就足够了。 如果我们要制作芯片，那精度到纳米级才可能算足够好。 对于事物的理解也是类似的。 对于家政机器人来说，他需要理解日常生活中的很多事物，如人类，家具家电，衣物，房屋等等。 但他对这些事物的理解只需要能够让他顺利完成他的日常工作和必要时向他人求助就够了。 家政机器人不需要成为一名医生，家电维修工程师，裁缝……
我们在设计机器人的”思考，规划，行动“机制时，尤其是探索”因果关系“时，需要注意机器人的”精力“不要陷入”无尽“的探索中。 比如小朋友问机器人：我从哪里来的？ 机器人答：妈妈生的？ 小朋友问：妈妈哪来的？ 答：外婆生的？ 问：外婆哪来的？ 答：外婆的妈妈生的？ 问：那第一个人哪来的？ 答：从猿进化来的？ 问：那第一个猿哪来的？ 答：…… 家政机器人在类似情况下，如果有更优先的目标，应该在适当的时候”投降”，说我也不知道。 当然能鼓励小朋友自己去探索就更好了。
在制定行动计划时，也不用要求最完美的计划，而是够好就行了。 类似的，在视觉识别时不用每一个像素都需要百分百确认它是怎么产生的，不用每一个物体的边缘位置都有精确到“像素”级别。 常识获取上也是类似的，不用搞清楚每一个事物每一个方面。
总之，足够好就行，不够好就改进。